2003年至今淘宝网从零开始飞速发展，走过了13个年头，支撑淘宝业务野蛮式生长背后是一套不断完善的技术平台，淘宝大数据平台，就是其中非常重要的一个组成部分，承担了数据采集、加工处理、数据应用的职责，淘
说了九次面试感觉我是大神，拿了SP之类，其实并不是，内情就是内推转为了校招，内推五次面试，校招四次面试，在加校招的笔试。本帖子适用于跨专业的人士。sp勿喷，有错别字，勿喷，只是想写个面试经验给以后的人士。 我投递是数据岗位，对于之前我主要搞机器人的我来讲，基本处于什么的都不会的状态，做数据的一般都知道，需要用什么 比如odps，hadoop，flink等等工具，然后做业务需要范式建模，纬度建模等等。我可以真实的告诉大家，之前这些我并不是很熟悉的。以前摸到的数据也只是阿里巴巴数据天池比赛。下面一一叙述开来。
4. 详细介绍下MapReduce的工作机制？我重点回答了切片原理和Shuffle机制
大数据和云计算硬币的正反面 “大数据也需要云计算这个平台，这是一个硬币的正反面。”阿里云总裁王文彬（花名：菲青）与媒体交流时表示。这几年IT行业发生了翻天覆地的变化，直到现在大家依然在谈论云计算。这云概念出现当初，业内不断传出质疑的声音，随着各大云服务厂商的努力，现在各行各业都已经开始接受了云计算服务。2014年7月，阿里云ODPS项目正式对外开放。 伴随着互联网与移动互联网的相关技术不断成熟，云计算开始被市场接受，海量数据大潮来袭，厂商和企业纷纷看到了大数据的前景，我们现在已经生活在一个数据的时代。 大数
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。
最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重，是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型，其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心，搭建数据ETL流程，配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA（基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库）等支持分布式扩展的OLAP数据库为主，支持数据ETL加工和OLAP查询。
来源：五分钟学大数据 本文约10000+字，建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？ 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数
导读：随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
根据格像科技公司的业务需求，我们需要搭建一个近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，即 ANN）搜索引擎，以便将在线向量相似搜索功能应用到公司其他业务中。我们搭建的 ANN 搜索引擎需要满足以下几个要求：
履约时长是电商的生命线，直接关系到用户的消费体验。新华网[5]2022年双十一的报告显示，37.4%的受访者希望次日达，29.91%希望当日达。相较于其他物品，受访者对手机、电脑、数码产品的物流时效要求更高，更希望当日或1-2天内能收到货。 得物履约场景中，主要的阶段包括仓库内生产和第三方承运商配送。在用户支付时，得物会根据仓库的生产情况和运配资源，给用户一个承诺时效。
大家好，我是来自袋鼠云的浣熊，感谢这次会议的讲师们给我们带来了云原生技术应用的分享，感觉又打开了几个新脉门，解锁了新的武魂。在接下来的分享中，希望大家跟着我们的实践案例做一些探索性的思考。
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。
在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念，如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。维度具有层次结构，维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联。比如商品维度，有卖家、类目、品牌等父层次。对于层次结构，是采用雪花模式进行规范化处理还是将维度的属性层次合并到单个维度中进行反规范化处理，需要进行取舍。
笔者在学习过程中遇到的大数据框架，系统和数据库遇到的一些问题总结，也分享给大家一起学习。
大家好，我是峰哥，夏天已经来了，小麦马上要丰收了，今天分享一篇关于未来数仓架构发展方向的文章。
元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及 ETL 的任务运行状态。
导读：余额宝开启了划时代的意义，开启了全民理财时代。上个月微博商业产品部联合天弘基金等金融技术团队策划了首届互联网金融系统沙龙，围绕在互联网金融过程中碰到技术架构问题与业界展开分享及交流。本文是陈雨在沙龙上的演讲，授权高可用架构首发。
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
场景:需要将从ODPS数仓中计算得到的大额可疑交易信息导入到业务系统的mysql中供业务系统审核。但是本系统是开放是为了产品化，要保证不同环境的可移植性，同时同步的表也就6个表，那么就利用现有的基于jdbc的规则引擎工程来自己实现数据的同步。
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
MaxCompute UDF（User Defined Function）即用户自定义函数。
🍅 作者主页：不吃西红柿 🍅 简介：CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌ 华为云享专家、HDZ核心组成员。 简历模板、PPT模板、学习资料、面试题库、技术互助。 目录 🍅 信息技术智库 🍅 ---- 文章很长，前言一定要看 拥有本篇文章，意味着你拥有一本完善的书籍，本篇文章整理了数据仓库领域，几乎所有的知识点，文章内容主要来源于以下几个方面： 源于「数据仓库交流群」资深数据仓库工程师的交流讨论，如《sql行转列的千种写法》。 源于群友面试大厂遇到的面试真题，整理投稿给我，形成《面试题库》。 源于笔
数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的一项研究，该研究致力于开发一种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。
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。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
Hive作为Hadoop生态圈重要的一员已经被我们所熟知，它作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，用来做离线的数据分析工作。那么什么是数据仓库，它与我们经常使用的数据库有什么不同呢？
问题导读 1.实时数据仓库有哪些特点？ 2.公司构建实时数据仓库有哪些好处？ 3.如何构建实时数据仓库？ 4.实时数据仓库本文解析了哪些架构？ 越来越多的实时数据需求，需要更多的实时数据来做业务决策，例如需要依据销售情况做一个资源位的调整；同时有些活动也需要实时数据来增强与用户的互动。如果数据有实时和离线两种方案，优先考虑实时的，如果实时实现不了再考虑离线的方式。 实时数据仓库，已经被很多公司所接受，而且接触很多About云社区会员，都在筹备搭建实时数据仓库。 1.那么实时数据仓库有哪些特点：
数据仓库，简称数仓，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。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术，数仓的作用，数仓的特点等。
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环 境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：
详情参考 : 【DBMS 数据库管理系统】数据仓库 ( 数据仓库简介 | 操作型数据与分析性数据对比 | 数据仓库特征 | 特征一 : 面向主题组织数据 | 面向应用 | ) 四、特征一 : 面向主题 数据组织方式
组成的 完整的 “数据环境” ; 并在该 “数据环境” 上建立 和 进行 企业 或 组织 的从
数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。
其中CDM层主要包括DWD层（Data Warehouse Detail）和DWS层（Data Warehouse Summary）两部分。
1. 面向主题：数据仓库集中存储围绕特定主题（如销售、客户、财务等）的数据，这些数据经过提炼，去除了操作型系统中的冗余和不一致性。
大数据经过反复炒作之后，慢慢的降温下来。大家不再大谈几个v了，落地到企业会发现，大部分场景还是传统的数据仓库的替换。今天梳理下数据仓库的使用场景，以及需要的技术。 1，先谈下数据仓库准确的概念是什么？ 数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行
1.概念方面.数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库。通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里可以有很多字段。字段一字排开，对应的数据就一行一行写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维关系。目前市面上流行的数据库都是二维数据库。如：Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
随着信息时代的来临，数据已经成为现代社会的重要资产。无论是企业、科学研究还是政府机构，都在不断产生和积累大量数据。如何高效地存储、管理和分析这些数据，已经成为一个迫切需要解决的问题。本文将深入探讨大数据领域中两种关键的数据管理方法：数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse），并探讨它们如何融合以应对不断增长的数据挑战。
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中，对于一个真正的数据湖应该是什么样子，现在对数据湖认知还是处在探索的阶段，像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
预计到2025年，全球数据量将增长至180ZB，企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在，并且其功能不断扩展，可以帮助应对这两个挑战。然而，根据独立市场研究公司VansonBourne的研究，无论技术成熟度如何，而且数据仓库通常由专家开发，失败项目的比例仍然高居不下。
在大数据系统平台当中，数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念，共同支持大数据存储的实际需求。在大数据处理当中，大数据存储这个环节，数据仓库技术起到重要的作用。今天我们来对数据仓库做一个简单的介绍。
大家都知道，企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。许多人在疑惑，我的数据仓库还没有建立起来，怎么做商业智能BI呢？真得在做商业智能BI之前先建数据仓库吗？
1.如有错误欢迎大家指出，我会及时更正，有什么不懂也可以留言提问，互相交流吗。 2.也许大家觉得这没什么，但是我会认真对待，把它当成我的笔记、心得、这样才能提升自己。
SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。
第1章和第2章介绍了数据驱动组织的概念，并在大数据计划的背景下定义了数据操作的概念。现在，是时候退一步，探索一些其他基本但重要的概念了。在这一点上，我们最重要的任务之一是清楚地描述数据仓库和数据湖之间的区别。
前文讲了数据架构、数据建模、主题域、概念模型和逻辑模型，到底数据仓库（含数据中台和大数据平台）中应该如何建模呢？
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