用户登录系统后会浏览商品,浏览日志通过日志采集接口采集到Kafka “KAFKA-USER-LOG-DATA”topic中,每个用户浏览商品的日志信息中都有浏览的商品编号以及当前商品所属的二级分类信息,我们需要根据用户在网站上浏览的日志信息实时统计出商品浏览排行、商品一级种类、二级种类访问排行,并在大屏展示,展示效果如下:
根据网站实时登录会员数据以及会员基本信息来实时统计每个省份用户新增数据及每个省份实时用户的pv及uv指标,并在可视化大屏展示。
在很多语言中,都会利用“目录”来规范开发者分层的逻辑。 比如Javaweb中,会将目录分为Controller,Service,Dao,Model等等。
写在前面: 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一
在数据库管理中,处理具有层次结构的数据一直是一项常见任务。MySQL的递归查询功能通过公用表表达式(CTE)为处理这类数据提供了便捷的方式。递归查询可以用于管理组织结构、目录树等数据,使您能够轻松地查询任意节点的子节点、父节点或整个路径。
在专栏之前的几篇文章中,我们总结了缓冲池,缓存页,redo log,undo log,以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的,后续介绍了表空间,段,区等概念。这一节比较特殊,讲述的是和Linux有关的交互原理,因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面,本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的,以及linux系统会带来哪些问题
数仓分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节,优秀的分层设计能够让整个数据体系更容易理解和使用 本文的大纲 001,介绍数据分层的作用 002,分层设计的原则以及介绍一种通用的数据分层设计 003,具体案例 004,落地实践意见 005,思考
上面提到了可拔插式,意思就是,你要给手机充电,你可以放在无线充上,也可以用充电头充,也可以用充电宝充。实现相同的功能,你可以选择不同的实现方式,并且这些实现方式之间互不关联互不影响。
Gin是Go语言的一套WEB框架,在学习一种陌生语言的陌生框架,最好的方式,就是用我们熟悉的思维去学。作为一名后端Java开发,在最初入门时,最熟悉的莫过于MVC分层结构,可以简单归纳成controller层,model层,dao层,而在SpringBoot框架里,大概也经常看到以下的分层结构——
我们在数仓项目的时候往往是需要将它分层的,但是为什么分层你真正的了解过吗,那它分层的好处又是什么呢。好我们今天就针对这个话题进行讲解。如果你还不了解数仓中的模型可以去看这篇(数仓模型设计详细讲解),编写不易请给个一键三连。
Oracle:hostname、port、username、password、sid
大家好,我是技术UP主小傅哥。MVC讲解了,DDD讲解了。接下来这个章节,我们讲讲从MVC到DDD的重构!
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库,即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性(self-describing),呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
大家吼,我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目,在这里,你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏,吃瓜新鲜作品不迷路!
本案例基于腾讯云一站式开发治理平台Wedata、私有网络VPC、云数据库Mysql和弹性Mapreduce构建了全流程的离线数仓建设流程。通过模拟业务数据的导入,分层ETL和数据应用全过程,演示了如何在Wedata上进行高效的数据开发与治理。
数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节,优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前网络中大部分可以被检索到相关文章只是简单地提及数据分层的设计,或缺少明确而详细的说明,或缺少可落地实施的方案,或缺少具体的示例说明。
相互通信的两个计算机系统必须高度协调工作才行,而这种“协调”是相当复杂的。为了设计这样复杂的计算机网络,最初提出了分层的方法。“分层”可将庞大而复杂的问题,转化为若干较小的局部问题,而这些较小的局部问题比较易于研究和处理
摘要:实时数仓以提供低延时数据指标为目的供业务实时决策,本文主要介绍基于Flink的广告实时数仓建设,主要包括以下内容:
虽然他搞java开发好几年了,也一直使用的是MySQL数据库,但是面对这个问题依然是一脸懵逼,还以为面试官要问索引、慢查询、性能优化之类的(因为这些都是网上找点面试题背过了)。
这一章节主要学习通过go-admin-core 快速开发一个简单的web项目并做好三层模型分层。
本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层! 其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。
在数据库中,索引是分很多种类的(千万不要狭隘的认为索引只有 B+ 树,那是因为我们平时使用的基本都是 MySQL)。而不同的种类很显然是为了应付不同的场合,那索引到底有那些种类呢?下面就让我们来大致的了解下。
Swoole是一种PHP高级Web开发框架,框架不是为了提升网站的性能,是为了提升网站的开发效率。最少的性能损耗,换取最大的开发效率。利用Swoole框架,开发一个复杂的Web功能,可以在很短的时间内完成了。
连接层 提供与客户端连接的服务 server(服务端)
代码分层,对于任何一个Java开发来说应该都不陌生。一个好的层次划分不仅可以能使代码结构更加清楚,还可以使项目分工更加明确,可读性大大提升,更加有利于后期的维护和升级。
DW :data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层,由下到上为 DWD,DWB,DWS DWD:data warehouse detail 细节数据层,有的也称为 ODS层,是业务层与数据仓库的隔离层 DWB:data warehouse base 基础数据层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量指标的数据层。 DWS:data warehouse service 服务数据层,基于DWB上的基础数据,整合汇总成分析某一个主题域的服务数据,一般是宽表。
阿里云RDS FOR MySQL(MySQL5.7版本)数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
HTML基础与CSS JavaScript DOM 与 jQuery XML与Tomcat HTTP协议 服务器端组件Servlet JSP EL表达式 JSTL 会话控制Cookie和Session 服务器端组件Filter 服务器端组件Listener 国际化 异步数据传输框架Ajax 文件的上传下载
Bob 大叔在他的一篇标题为「整洁架构」的博客中提及,现在一些流行的系统架构,都采用软件分层设计,都主张以下 5 个规则:
本文主要是整理博主收集的 Flink 高频面试题。之后每周都会有一篇,助力大家拿下面试。
继续和大家分享,我去上海美团面试遇到的技术问题,当时,回答的也是马马虎虎的,不能说不好,也不能说好,反正就是没有给面试官一种爽的感觉。
#MySql-Binlog协议详解-报文篇 紧接上篇流程篇,本篇主要将binlog的event报文。 ##Event报文分层 event报文主要分三层。 (1)MySql报文都有的length-body防粘包结构。 (2)Event Header (2)Event Body 总体结构如下图所示:
Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
数据分层是数据仓库设计中一个十分重要的环节,良好的分层设计能够让整个数据体系更容易被理解和使用。本文介绍的是如何理解数据仓库中各个分层的作用。
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。
◆ 一、开源项目简介 基于DDD分层实现的web版 linux(终端 文件 脚本 进程)、数据库(mysql postgres)、redis(单机 集群)、mongo统一管理操作平台 ◆ 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 系统核心功能截图 记录操作记录 ◆ 机器操作 状态查看 ssh终端 文件操作 ◆ 数据库操作 sql编辑器 在线增删改查数据 Redis操作 Mongo操作 ◆ 系统管理 账号管理 角色管理 资源管理 ◆ 四、功能概述 功能介
技术升级快于我们的想象,今天的故事在明天来看就是一种常识。对于数仓而言,又何尝不是?互联网的发展,导致大数据的人才缺口。互联网公司雨后春笋,传统行业机巧转身。短短几年,数据行业已沧海桑田。今天谈大数据已不复当年雾里看花的景象,它像一列更高速的快车,和老前辈们一样,向自己的终点加速。
规范化模型分层、数据流向和主题划分,从而降低研发成本,增强指标复用性,并提高业务的支撑能力。
之前经常看到文章中提到「4+1视图」,对其也有片面的理解,但一直没有实践过,不清楚其真正的作用,这两天在业务需求分析中运用了其中的一部分,想谈谈自己的粗浅理解。
作者 | 蚂蚁链 LETUS 技术负责人 田世坤 写在前面 文字产生以前,结绳记事是人类用来存储知识和信息的主要方式。此后,从竹简、纸张的发明,到工业时代的磁盘存储,再到信息时代的数据库,存储方式不断革新,“存力”不断提高。 11 月 3 日,在 2022 云栖大会上,蚂蚁链历经 4 年技术攻关与测试验证的区块链存储引擎 LETUS(Log-structured Efficient Trusted Universal Storage)正式发布。 这一款面向区块链可信数据存储的技术产品,不仅用来解决
架构分类可细化的分为业务架构、应用架构、技术选型、代码规划、部署环境架构等。业务架构是核心的驱动力,应用架构是实现的思路,技术选型落地是结果。根据用户需求,设计合理的业务架构,做出相应的应用架构流程,最后落地实施,完成项目。如何在架构的初期,预判业务发展的速度,保证架构可以稳定快速的扩展,支撑起业务发展,这个是软件开发者,特别是架构师,需要长期积累和修炼的核心能力。
说起应用分层,大部分人都会认为这个不是很简单嘛 就controller,service, mapper三层。看起来简单,很多人其实并没有把他们职责划分开,在很多代码中,controller做的逻辑比service还多,service往往当成透传了,这其实是很多人开发代码都没有注意到的地方,反正功能也能用,至于放哪无所谓呗。这样往往造成后面代码无法复用,层级关系混乱,对后续代码的维护非常麻烦。
互联网发展到现在,从刚开始的单体单机架构到现在的分布式微服务架构,虽然带来了不胜枚举的好处和便利,但是也让新应用的或者新业务板块的搭建增加了游戏难度,举个具体的场景,应用经过应用模块细分和代码分层后大致变成了这个样子:
经过了 入门篇 的学习,大家已经初步了解Go语言的语法,也能写常见的代码了。接下来,我们就从一个Web项目入手,看看一些常见的技能与知识吧。
在网上搜索 Go单元测试,我们能找到各种开源工具和方法技巧,也可以照葫芦画瓢、快速地写出示例test case。但回到具体的工程项目里,当我们面对代码里的各种CRUD、接口与实现、内外部依赖时,往往发现很难写出有效的单元测试,空有一身技巧却无从下手。
一般初创软件,为快速上线,几乎不考虑分层。但随业务越发复杂,就会导致逻辑复杂、模块相互依赖、代码扩展性差等各种问题。
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