这是,IDO老徐最近在进行的21天SQL打卡的作业 & 参考答案的合集,提供给所有软件测试从业者 ;
本节内容主要讲的是上图中红框框起来的部分,也就是离线自动化构建用户和物料的画像,这部分内容在新闻推荐系统中是为系统源源不断添加新物料的途径,由于我们的物料是通过爬虫获取的,所以还需要对爬取的数据进行处理,也就是构造新闻的画像。对于用户侧的画像则是需要每天将新注册的用户添加到用户画像库中,对于在系统中产生了行为的用户,我们还需要定期的更新用户的画像(长短期)。下面分别从物料侧和用户侧两个方面来详细解释这两类画像在系统中是如何自动化构建的。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面,来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
增量构建的Cube每天都可能有新的增量。日益剧增,Cube可能会包含上百个Segment,查询性能会受到影响。
SELECT DAYOFMONTH(LAST_DAY(‘2013-10-05 00:01:02’)); — 31
需要比较当天价格与前一天、后一天的价格进行比较,常规想法为进行关联,股票ID相等、日期为当天日期减1,为前一天价格,日期为当天价格加1,为后一天价格,然后进行计算;简化方法为使用lag和lead函数,可以避免进行表关联;
如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
mysql> select date_sub(curdate(),interval 1 day); +------------------------------------+ | date_sub(curdate(),interval 1 day) | +------------------------------------+ | 2016-04-01 | +------------------------------------+ 如果统计前几天就将括号中的1改成相应的天数即可。如果要算月或年,直接将day改为month或year即可。
今天分享一下大数据领域的数仓,随着系统的增多,数据量的逐渐庞大,传统的数据库难以满足需求,于是出现了系统之间纵横交错的调用,链路变得十分复杂,并且到了一定的数据量,关系型数据库难以支撑各种应用,这时候势必会引入数据仓库,在进入正题前,我们先认识一下数仓。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown/
给定一个数组 prices ,其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。
在《如何利用 Flink CDC 实现数据增量备份到 Clickhouse》里,我们介绍了如何cdc到ck,今天我们依旧使用前文的案例,来sink到hudi,那么我们开始吧。
编写一个 SQL 查询,来查找与之前(昨天的)日期相比温度更高的所有日期的 id 。
最近多次看到用SQL查询连续打卡信息问题,自己也实践一波。抛开问题本身,也是对MySQL窗口函数和自定义变量用法的一种练习。
来源:towardsdatascience 作者:Baijayanta Roy 编译&内容补充:早起Python
线上某服务一直运行很稳定,最近突然就cpu百分百,rpc远程调用全部失败,并走了mock逻辑。重启后,一个小时后问题又重现。于是dump线程栈信息,但不仔细看也看不出什么问题。于是就有了一番排查历程。
我的数据库已经用MySQL Workbench设计好了,也插入了一些测试数据,现在开始在Django中设计models模型。本以为顺风顺水,没想到也遇到一些bug,现在记录一下踩坑填坑过程。
第一部分是准备数据,随机爬取50w左右的微博用户,然后每天爬取他们前一天发布的微博作为本项目的数据源。
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入,详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式,并通过实例介绍了具体操作。
拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的,顾名思义,所谓拉链,就是记录历史。记录一个事物从开始,一直到当前状态的所有变化的信息。
计算平均值最直观的方法,求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值,你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法,即指数加权平均。
守护撤回了一条消息 【潜水】 A 2019/1/15 8:50:46 之前的做法是先卸数到数据文件,如果调度出问题,第二天还可以从数据文件再重新把数据加载上去,还有什么其他的方法吗 【话唠】B 2019/1/15 8:53:04 增量数据,还是全量 【话唠】B 2019/1/15 8:54:27 源库数据归档备份几天呢,这方法可行? 【潜水】A 2019/1/15 9:08:21 有的增量有的全量,考虑在不动源库的情况下,源库可能已经有备份机制,在仓库也考虑一下这个情况的处理~ 【活跃】C 2019/1/15 9:26:16 ETL不应该都支持重跑历史么? 前一天挂了,第二天重跑一下就好了,只要调度工具支持重跑,ETL的代码也要写成支持重跑的。 【冒泡】D 2019/1/15 9:51:28 Indeed 贴源缓冲+作业重跑机制,一般是调度要支持N次自动失败重跑。 【话唠】B 2019/1/15 9:54:37 @C 它这是从源库抽取到ods,正常业务系统源库不保存历史,只保留最新的,如果是ods到dwd,在仓库里,当然可以重跑。 【话唠】B 2019/1/15 9:56:31 n次自动失败重跑,作业预警,发短信,邮件? 【潜水】A 2019/1/15 10:04:03 @ 是的,只能支持库内重跑,源库只有最新 【潜水】A 2019/1/15 10:05:36 @ @ 现在确实没有失败自动重跑的机制,考虑加一下,请问下你们做etl一般会做卸数到数据文件,备份数据文件的操作吗 【潜水】A 2019/1/15 10:08:05 其实可以直接不用卸数可以直接从源库加载带仓库,但是考虑一个异常情况和数据的备份,为了更安全,加上卸数到数据文件的操作,一般有没有必要呢想了解一下 【冒泡】E 2019/1/15 10:11:48 @A 一般都是要卸载为文件,源库是不断变化的,你的度量会丢失 【群主】北京-胖子哥(1106110976) 2019/1/15 10:12:21 这个里面就可以看到ODS的价值了。 ODS存储短周期,贴源数据 【话唠】B 2019/1/15 10:20:15 @A 你们的源业务系统库,都是啥数据库啊,mysql还是oracle或者其它mongodb,redis,hbase啥的 【冒泡】K 2019/1/15 10:23:30 混杂,Ora、GP、TD都有 【活跃】G 2019/1/15 10:24:32 你讲的是源库到ods当天任务没成功,第二天跑就丢掉了历史变更? 【冒泡】K 2019/1/15 10:27:23 对 【潜水】A 2019/1/15 10:28:02 源是oracle @ 对,第二天源业务库数据就变了,已经无法从源库取到前一天的数据了 【活跃】C 2019/1/15 10:42:11 你举个场景,看看大家有什么想法,我们很多时候中间状态可以不要 【潜水】A 10:55:19 比如由于源库的表结构变了,没有同步修改仓库;源库有异常的数据加载到仓库出错了;或者源库数据量太大数据加载时候出错了。就是一些比较异常的情况,可能有的也不会发生,就是怕一旦发生什么想象不到的情况,导致某些表的数据没有加载过来,还没有在当天及时处理。 【话唠】B 10:58:53 你们数仓也是基于hive的吗 【话唠】B 11:00:55 我们这边权限控制严格,普通用户没有删表,删字段权限。如果源库做变更了增加字段了,必须发邮件,看看上下游是否有影响,再做同步变更。 【话唠】B 11:02:42 etl报错是难免的,及时的预警,处理,因为各种问题,可以维护个问题集,后边的人报错了,也可以查看。 【潜水】J 11:04:05 源系统变更一般都会做影响分析的吧 【潜水】A 11:18:22 对 是基于hive的 源库的变化都会做影响分析 主要是考虑一些预想外的情况或者疏漏之类的 【潜水】A 11:23:10 非常感谢上面几位的分享建议,我都参考一下想一想
节点参数配置说明 参数配置是用以支持代码中所用参数具体做参数值赋值,类似全局变量作用,从而支持节点调度时,参数可以自动被替换执行。 Dataphin调度系统(Voldemort)节点配置的原则
添加定时任务进行备份: crontab -l 1 1 * * * sh /root/backup.sh # 每天凌晨1点零1分备份前一天的数据库
es存储数据索引需按照天进行分割,即logstash 每天00:00生成新的索引,观察发现logstash默认情况下生成新的索引的时间为每天的 08:00 时,导致第二天的数据会被存储到前一天索引中(kibana 查询不受影响)。分析发现 logstash 生成索引文件名中的日期是从@timestamp字段的值中获取,默认为UTC时间。
下面是某公司每天的营业额,表名为“日销”。“日期”这一列的数据类型是日期类型(date)。
离散卷积其实就是系数数组的多项式乘法。例如计算[1, 2, 0, 3]和[1, -2, 5]的卷积:
7年大型数据中心一线运维工作经历,精通linux,参与过数据中心异地灾备建设、云平台、自动化运维等多个大型项目,热爱开源,zabbix爱好者。
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51804557
拉链表是一种数据模型,主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的;顾名思义,所谓拉链表,就是记录历史。记录一个事务从开始一直到当前状态的所有变化的信息。
贪心法,又称贪心算法,贪婪算法,在对问题求解时,总是做出在当前看来最好的选择,期望通过每个阶段的局部最优选择达到全局最优,但结果不一定最优
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据, 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块, 它们的区别主要就是统计分析的维度不
其实做我们这个行业,求职面试的时候会想,技术面试会问我们什么技术问题?答不上来怎么办?然后会纷纷求助自己的朋友,请教他当时是怎么面试的。问的什么技术问题,我们好提前有个准备。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
本文为Pandas进阶修炼120题系列第三期,前两期戳第一期、第二期。今天的内容主要为Pandas处理金融(股票)数据相关操作,包含异常值处理、数据可视化、指标计算等,我们开始吧!
最近梳理高频动态规划问题,股票问题当然是非常经典的动态规划问题,并且整个系列有好几道题,这里我整理了6道股票系列的经典问题分享给大家,咱们今天聊聊买卖股票的最佳时机。
生产环境需要做归档的任务有十几个,如果要知道每个归档任务成功与否、跑了多长时间、归档了多少数据,就得手工逐个查看日志,非常枯燥的重复劳动,那是否有办法可以统一管理呢?
最近发现一本好书,读完感觉讲的非常好,首先安利给大家,国内第一本系统讲解数据血缘的书!点赞!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云