目录一、数据仓库的ODS、DW和DM概念二、数据中心整体架构三、ODS、DW、DM协作层次图四、通过一个简单例子看这几层的协作关系五、ODS到DW的集成示例 一、数据仓库的ODS、DW和DM概念 表1 ODS、DW、DM的区分
概念 名词解释 特征 个人理解 ODS &nbs
转载
2024-01-17 13:35:14
213阅读
doris 数仓hive是一个高效的分布式数据仓库，能够处理快速的数据查询和丰富的数据分析，是大数据处理的重要组成部分。本文将详细记录如何解决与“doris 数仓hive”相关的问题，包括环境准备、核心操作指南、配置细节、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在搭建doris 数仓hive环境之前，我们需要确保所有的前置依赖都已成功安装。这些依赖包括但不限于Java, Hive, H
# Hive和Doris优缺点对比
在大数据领域，数据存储和查询是非常关键的部分。Hive和Doris都是大数据领域中常用的数据存储和计算引擎。它们各有优点和缺点，下面我们来对比一下它们的特点。
## Hive
Apache Hive是一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类似SQL的查询功能。Hive基于Hadoop构建，可以处理PB级别的数据量。它的优点和缺点
原创
2024-07-04 06:16:37
491阅读
# Doris数仓架构对比指南
## 引言
在大数据领域，Doris是一种流行的分析型数据库，它为用户提供高效的数据仓库解决方案。对于刚入行的小白而言，理解Doris的数仓架构并对比不同架构是至关重要的。本文将为你详细讲解实现“Doris数仓架构对比”的整个过程，并提供代码示例及注释，帮助你理解这一过程。
## 流程概述
在实现Doris数仓架构对比之前，首先要明确整个流程。以下表格展示了
1. 什么是ETL，ETL都是怎么实现的？ ETL中文全称为：抽取.转换.加载 extract transform load ETL是传数仓开发中的一个重要环节。它指的是，ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。ETL
转载
2023-12-22 23:10:35
151阅读
一.数仓为什么分层把复杂问题简单化
将复杂的任务分解成多层来完成,每层只处理一个简单的任务,方便定位问题减少重复开发
规范数据分层,通过中间层数据,能够减少极大的重复计算,增加以此计算结果的复用性隔离原始数据
不论是数据的异常还是数据的敏感性,使真实的数据与统计数据解耦开二.数据分层理论ods层也叫贴源层
针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？
（1）保持数据原貌不做任何修改，
转载
2023-10-12 23:23:45
608阅读
[Hadoop]数仓工具Hive的安装部署?作者：喜欢水星记?系列：Hadoop高可用集群?收藏：本文记录我搭建过程供大家学习和自己之后复习，如果对您有用，希望能点赞收藏加关注Hive的简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。最初，Hive是由Facebook开发，
转载
2024-04-11 12:34:32
62阅读
没什么区别，就是html表单提交的method是post的调doPost、get的调doGet。
而一般情况下，无论哪种method提交的表单，处理都一样，所以只要写一个，在另一个里调这个就行了。
public void doGet(HttpSrevletRequest request, HttpServletResponse response)
{ 逻辑实现}
public void
转载
2024-07-17 06:32:59
430阅读
提醒：代码在文档，部分需要进行复制。该项目以国内电商巨头实际业务应用场景为依托，紧跟大数据主流需求，对电商数仓的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，让你迅速成长，获取最前沿的技术经验。Flume1.9+Kafka2.4.1+Sqoop1.4.7+MySQL5.7 + Hadoop3.1.3+Hive3.1.2+Tez、Spark3.0.0 + Ranger2.0 + Presto + Ky
作者：傅宇康 导读有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标，包括30+页面，100+数据报表以及400+不同类型的数据指标，它们帮助商家更合理、科学地运营店铺，同时也直接提供分析决策方法供商家使用。并且，每天在跑的底层任务和涉及的数据表已经达到千级别。面对如此庞大的数据体系，作为测试如何制定质量保障策略呢？文章目录：有赞数据链路数据层测试应用层测试后续规划01有赞数据链路1、数据链路介
DataX 导出 Hive 数据到 Doris 时，经常遇到某条数据不合规范导致整个任务失败，有时 Doris 的 URL 提供的信息也难以定位到这条数据，此时如果能定位到是哪个 Hive File 导致的失败就能缩小排查的范围。查看DataX 报错日志：2023-12-28 16:21:09.556 [0-0-113-writer] INFO DorisWriterEmitter - Stre
转载
2024-10-23 10:43:24
33阅读
Hologres揭秘:深度解析高效率分布式查询引擎-阿里云开发者社区介绍xxx实时数仓发展背景介绍xxx实时数仓1.0从2019年开始搭建，基于Kudu OLAP引擎构建，前期承载业务不多，任务量不大，运行稳定、性能也很高，比较适合前期的技术选型；自2020年后，xxx进入业务快速发展期，实时开始承接更多的业务需求，包括营销域、交易域、教学域等数据域的建设以及实时大屏，随着需求增多，实时数仓任务量
转载
2024-01-10 15:53:06
445阅读
文章目录17.0 全流程调度17.1 Azkaban部署17.2 创建MySQL数据库和表17.3 Sqoop导出脚本17.4 全调度流程17.4.1 数据准备17.4.2 编写Azkaban工作流程配置文件17.4.3 Azkaban多Executor模式下注意事项 17.0 全流程调度17.1 Azkaban部署 详情见本人博客： 17.2 创建MySQL数据库和表注:SQL语句：CREA
转载
2023-11-27 19:38:48
57阅读
1. 引言Impala、Kudu和Hive是常用的大数据处理工具和技术。Impala是一个快速的SQL引擎，用于实时查询大规模数据集。Kudu是一种高性能、分布式的列式存储引擎，用于实时分析和快速随机访问数据。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，支持使用HiveQL进行数据分析。本文将通过一个综合示例展示如何使用Impala、Kudu和Hive进行数据处理和分析。2. 示例场景假设我
转载
2024-06-04 08:40:48
96阅读
对于雷克萨斯而言，很多人的印象中都是那个成熟稳重的形象，加之国内引入的车型也均为居家风格，不过雷克萨斯还是有运动车型，就是这款全面换新的雷克萨斯IS，很可惜这款车目前国内已经停售。全新IS可以看作是老款IS的一个大改款车型，因为新车在外观上，已经抛弃了老款车型的影子，尤其是车头部分，采用了家族最新的纺锤式进气格栅，冲击力非常强，格栅中网占据了整个车头，搭配造型犀利的头灯设计，让新车极具攻击性。车身
# Doris对比Hive实现流程
## 1. 准备工作
在开始对比Doris和Hive之前，我们需要先明确一下整个流程中需要用到的工具和环境。具体而言，我们需要准备以下内容：
| 需要准备的工具和环境 |
| --- |
| Doris集群 |
| Hive集群 |
| SQL客户端（如MySQL客户端） |
## 2. 数据准备
在开始对比Doris和Hive之前，我们需要先准备一些测试
原创
2023-11-16 05:12:07
233阅读
# Doris与Hive之间的数据对比指南
在数据处理和分析的领域，Apache Hive 和 Apache Doris 是两种常用的分布式数据存储和查询系统。有时候，我们需要将这两者的数据进行对比，以确保数据的一致性或完成某些业务需求。本文将指导您如何实现“Doris与Hive的数据对比”，并提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
我们可以将实现“Doris与Hive的数据对比”分为几
Elasticsearch简单介绍Elasticsearch是大数据家族非常重要的一员, 有着强大的数据分析能力。 下面简要总结下优缺点:优点:
1,基于lucene，使用倒排索引，有非常强大数据搜索能力.能快速从海量数据中抓取敏感数据2,默认dsl表达能力非常强大,灵活性非常高3,分布式,以及无额外依赖....缺点:
1, dsl强大但是学习成本以及门槛高(测试和业务方等介入成本
转载
2024-03-20 07:55:38
104阅读
初学耗时：0.5h注：CSDN手机端暂不支持章节内链跳转，但外链可用，更好体验还请上电脑端。一、数据仓库与数据库的区别 记忆词： OLTP、OLAP
B06 - 999、大数据组件学习③ - Hive ギ 舒适区ゾ || ♂ 累觉无爱 ♀
一、数据仓库与数据库的区别数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。操作型处理，叫联机事务处理 OLTP（On-
数据仓库架构分层1. 数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。1）ODS层：为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加
转载
2024-06-11 01:32:09
92阅读
