本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题：
前段时间给大家分享了阿里的数仓建设《阿里数据仓库研发规范》,本文主要讲解下创业型公司是如何建设数仓的。本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设，有提到早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题：
1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先，受互联网+概念，疫情影响，在线教育，K12教育等发展火热，越来越多的平台机构涌现。但是由于信息的共享利用不充分，导致企业多年积累了大量数据，而因为信息孤岛的问题，一直没有对这些数据进一步挖掘分析，因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 有鉴于此，我们做的这个教育大数据分析平台项目，将大数据技术应用于教育行业，用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。具体的实现思路是，先建立企业的数据仓库，把分散的业务数据预处理，其次根据业务需求从海量的用户行为数据挖掘分析，定制出多维的数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用，最后用BI工具，进行前端展示。 用到的技术架构包括：mysql，sqoop，基于CM的Hive，Oozie和FineBi。由于OLTP系统中数据大多存储在mysql，所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具，抽取数据到数仓，并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗＋分析，然后sqoop导出到mysql，最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果。 所以，我们的技术解决了企业的三大痛点。一是数据量太大问题，传统数据库无法满足；二是系统多，数据分散问题，无法解决数据孤岛问题；三是，统计工作量太大，分析难度高问题，无法及时为企业提供数据参考。
Hadoop离线数据分析平台实战——230项目数据存储结构设计 数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方： 第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中； 第二个就是将etl解析后的数据保存到hbase中； 第三个就是将分析结果保存到mysql数据库中。 其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。 HBase表结构设计 由于我们需要按天进行数据分析， 所以我们的hbase的rowkey中必须包含时间戳或者我们一天的数据就建立一个表。 这里我们采用在
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。
1、将项目软件工具包导入 2、项目思路： 2.1、读取 HDFS 数据进行 ETL 清洗操作，并将最终结果写入到 HBase 中。 2.2、从 HBase 中读取数据，进行新增用户统计分析操作，并将结果写入到 Mysql。 3、细节实现 数据清洗： 3.1、LoggerUtil.java 3.1.1、主要作用：将字符串数据解析成 HashMap 键值对集合。 3.1.2、重要细节： 字符串的截取 不合法数据的过滤 字符串的解码（就是将%相关的字符串编码转换成可读类型的数据） 错误数据的 Logger
在画像系统搭建的过程中，数据存储的技术选型是非常重要的一项内容，不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
本篇博客，博主为大家带来的是关于数据仓库中一个非常重要的知识点缓慢变化维的讲解!
上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka，将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为：
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
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，可以大大提高MySQL的检索速度。索引在MySQL中也叫做key，当表中的数据量越来越大时，索引对于查询性能的影响非常大。
一说起MySQL使用的内存，你可能会想到各种buffer，最著名的莫过于innodb buffer pool了，它是内存使用的大户，还有sort buffer等等。除了这些buffer之外，可能还有一些细枝末节，今天我们来总结一下。
随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的数据，做到毫秒级返回。
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Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
1.下载 git clone https://gitee.com/mo-shan/analysis_binlog cd analysis_binlog
很多年前，读了子柳老师的《淘宝技术这十年》。这本书成为了我的架构启蒙书，书中的一句话像种子一样深埋在我的脑海里：“好的架构是进化来的，不是设计来的”。
通常的命名方式是：ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式（增量还是全量），表名不能太长，一般不超过30字。如：
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件，使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件，使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm（表结构）文件。
在公司内部，我们数据团队有幸与顺风车业务线深入合作，在满足业务方实时数据需求的同时，不断完善实时数仓内容，通过多次迭代，基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求，初步建立起顺风车实时数仓，完成了整体数据分层，包含明细数据和汇总数据，统一了DWD层，降低了大数据资源消耗，提高了数据复用性，可对外输出丰富的数据服务。
打个比方，如果我知道我管理的1000个数据库每天发生了多少张表的变更，哪些是人工触发的，哪些是程序触发的，如果我们知道，那么我们处理问题的时候会更加主动，而绝大多数情况下，其实我们是不知道的，或者说我们觉得不需要关注这些。
爱奇艺发展的大体时间线，2015 年前以离线分析为主，技术上是经典的 Hive + MySQL 方案，但缺点是报表查询比较慢，而且数据时效性差；2016 - 2018 年致力于将查询耗时提升至交互式级别，分为两大类：Kylin 针对固定报表，在维度比较有限的情况下，通过一个预处理，TB 级别数据延时能在秒级，而 Impala 则针对 Ad-hoc 类场景，可以查询任意明细数据；2018 年以后从离线往实时去发力，其中 Kudu 支持实时插入和更新，Druid 支持事件流场景。
我们的数据已经完整的采集到了 HBase 集群中，这次我们需要对采集到的数据进行分析，统计出我们想要的结果。注意，在分析的过程中，我们不一定会采取一个业务指标对应一个 mapreduce-job 的方式，如果情景允许，我们会采取一个 mapreduce 分析多个业务指标的方式来进行任务。具体何时采用哪种方式，我们后续会详细探讨。
之前做了一个初版的生命周期设计，导致对于实现的难度低估，在实际设计的时候，碰到了一些意料之外的边界问题。
在MySQL中，对于性能问题诊断，最开始的时候总是感觉有些束手无策，如果一个人问你，MySQL数据库响应慢了，该怎么办，如果数据库服务器CPU 100%了该怎么吧，或者数据库连接不上了，业务提示无法连接该怎么办，看起来好像没有太大的关系的问题，其实我们能够分析的一个入口就是日志。
本文通过分析2023年5月15日的腾讯财报数据，从多个方面揭示了腾讯在2023年5月15日所呈现的财务、经营和战略状况。
本文上半部分之前已经发过了，传送门：50000字，数仓建设保姆级教程，离线和实时一网打尽(理论+实战) 上
数据库周期表是我们自定义的名称，从数据视角来说，通常会有三类数据表：字典表，状态表，日志表，其中周期表从定位上更侧重于日志表。
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面试官你好，我是面试咱们公司大数据开发实习岗位的xxx，曾就读于xx学校数据科学与大数据专业，2022年毕业。
information_schema是mysql自带的一个信息数据库，其保存着关于mysql服务器所维护的所有其他数据库的信息，如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等
接上期，上期的连接在文字最下方，上期已经分别对 MYSQL PS 的 threads , instrumnents , consumers 进行了说明和相关的配置方式进行了说明，本期需要继续对PS中的监控信息体系中的events 进行说明， events 是PS 中对于 instruments 标签记录的结果，也就是最终我们要看的结果都是体现在events 中， events 中包含了 四个层次， transactions , statements , stages , waits 这 四个方面，
今天分享的内容主要分为四个部分，首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施方案，接着会介绍下在实时数仓的数据质量方面的工作，最后讲一下实时数仓在严选中的应用场景。
本篇博客，博主为大家带来关于数仓项目中纬度模型设计与分层架构的一个说明。
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述，包括我们遇到的问题，面临的挑战，以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况，包括Apache Doris在京东“618”，“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考，也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
Oracle：hostname、port、username、password、sid
在上一节我们是讲解了如何对应用服务进行监控，这一节我将会介绍如何对mysql进行监控，在传统监控mysql(对mysql整体服务质量的监控)的情况下，建立对表级别的监控，以及长事务，复杂sql的监控，并能定位到具体代码。
4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
MySQL binlog集市的事情我们做了有一段时间了，最开始的初衷是异常操作的数据恢复，主要的痛点是如果发生了业务误操作，需要紧急恢复数据的时候，通常这些误操作是对于字典配置数据的变更，而要恢复的时候成本则太高了，举个极端的例子，1T数据量的数据库，要恢复的字典数据最有1M,但是很可能需要恢复1T的数据量作为代价，有点得不偿失，所以，我们对于binlog集市是希望尽可能完整的捕获数据库的数据变化，并且能够闪回恢复。
（三）初始装载 在数据仓库可以使用前，需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载，一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。例如，数据仓库使用的开始时间是2015年3月1日，而用户希望装载两年的历史数据，那么应该初始装载2013年3月1日到2015年2月28日之间的源数据。在2015年3月2日装载2015年3月1日的数据，之后周期性地每天装载前一天的数据。在装载事实表前，必须先装载所有的维度表。因为事实表需要维度的代理键。这不仅针对初始装载，也针对定期装载。本篇说明执行初始装载的步骤，包括标识源数据、维度历史的处理、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试初始装载过程。 设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据，并了解数据源的特性，例如文件类型、记录结构和可访问性等。表（三）- 1里显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息，包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图，因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。生成这个表格的过程叫做数据源映射。在本示例中，客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表，customer_dim和product_dim表相对应。另一方面，销售订单事务表是多个数据仓库表的源。
以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
作为一名数（取）据（数）分（工）析（具）师（人），不得不夸一下SQL，毕竟凭一己之力养活了80%的数据分析师，甚至更多。SQL语言短小精悍，简单易学，而且分析师重点只关注查询，使得学习成本和时间成本瞬间就下来了。
适用分区或者说分表最多的场景依然是针对时间字段做拆分， 这节我们详细讲讲如何更好的基于时间字段来拆分。分别按照年、月、日几个维度的实现方法以及一些细节注意事项。
上一篇文章已经为大家介绍了 HBase 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈 Elasticsearch 的使用！
背景 Storm是TRC（腾讯实时计算）平台的核心组件。与Hadoop不同，storm之上没有像hive,pig之类的解放应用开发人员效率的工具。开发原生的storm应用必须掌握storm的api，开发门槛高，调试困难，效率低下。 EasyCount(SQL on strom)是构建在storm之上的一套实时计算系统。应用开发人员只需通过配置定制化的脚本来完成业务逻辑的描述，能够快速实现各种实时统计需求，降低使用门槛，提升开发效率。 系统设计与实现 上图是EC系统的架构图。用于描述用户业务逻辑的SQL
通过表结构可以发现，只要维度id确定了，那么 new_install_users 也就确定了。
原文地址：http://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/43866599
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