本文是讨论数据库在读写分离情况下，如何实现写数据库的数据如何快速更新到读数据库的三种方式。Akka Persistence(持久性Akka)是一个相当不错的事件溯源EventSourcing实现。当我们选择EventSourcing架构时，自然同时也会采用CQRS，CQRS是将查询操作与持久性的写操作分离，这样事件存储数据库和事件查询数据库就是两个不同数据库，这种读写分离带来的代价是最终一致性，所
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2023-08-27 21:59:42
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阅读源码的部分主要包括：平时看到的.hive-staging_xxx这种临时目录如何产生的以及如何移动到最终目录的。数据持久化主要包括两个阶段：1、commitTaskexecutor端的task任务执行commitTask方法，将数据文件从task临时目录转移到Job临时目录2、commitJobdriver端执行commitJob方法，将各个task任务提交的数据文件，从Job临时目录转移到J
目录前言一、ODS层 (用户行为数据)1. 创建日志表 ods_log2. Shell 中单引号和双引号区别3. ODS 层日志表加载数据脚本二、ODS 层 (业务数据)1. 创建业务表2. ODS 层业务表首日数据装载脚本3. ODS层业务表每日数据装载脚本 前言保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。数据采用 LZO 压缩，减少磁盘存储空间。100G 数据可以压缩到 10G 以内。创建
Hive离线数仓
总体架构尚硅谷离线数仓5.0总体架构图用户行为采集平台本项目收集和分析的用户行为信息主要有页面浏览记录、动作记录、曝光记录、启动记录和错误记录。用户行为采集平台 - 核心本地磁盘 -> 采集Flume + Kafka + 消费Flume-> HDFS采集FlumeTailDir Source优点：断点续传（通过保存文件实现）
生产者配置首先我来说一下Kafka在Java代码中的配置，通过这些配置就能够更好得理解Kafka的原理。我们在使用是需要对Producer和Consumer添加Properties配置。对于Producer，最开始当然是我们要连接的Kafka的IP了，这个IP其实无所谓是否是自己今天的主题的那台，因为最终都是要找zk要topic的分区信息的，但在集群下，最好还是把所有IP都写进去，防止挂了。然后是
一.Kafka的持久化1.数据持久化： 线性的访问磁盘（即：按顺序的访问磁盘），很多时候比随机的内存访问快得多，而且有利于持久化 传统的使用内存做为磁盘的缓存 Kafka直接将数据写入到日志文件中，以追加的形式写入2.日志数据持久化特性： 写操作：通过
面试题问题1：in exists 的区别 not in 和 not exists的区别？答案：n 是一个集合运算符. a in {a,c,d,s,d…} 这个运算中,前面是一个元素,后面是一个集合,集合中的元素类型是和前面的元素一样的. 而exists是一个存在判断,如果后面的查询中有结果,则exists为真,否则为假.not in 和not exists如果查询语句使用了not in 那么内外表
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2023-10-31 19:27:32
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文章目录15.0 数仓搭建-DWT层15.1 访客主题15.2 用户主题15.3 商品主题15.4 优惠券主题15.5 活动主题15.6 地区主题15.7 DWT层首日数据导入脚本15.8 DWT层每日数据导入脚本 15.0 数仓搭建-DWT层15.1 访客主题1）建表语句DROP TABLE IF EXISTS dwt_visitor_topic;
CREATE EXTERNAL TABLE
1、数仓的概述 数仓主要是用于数据的存储、管理和分析 数仓与关系型数据库最大的区别在于能够存储历史数据,后续可以将数据按照时间曲线分析。 2、数仓的架构 日志数据->日志服务器本地磁盘[多台]->flume->kafka->flume->HDFS->HIVE[ODS/DWD/DIM/DWS/ADS] ->DATAX ->MYSQL ->可视化
1.离线数仓离线数仓架构基本都是基于 Hive进行构建，数据分层方式如下：ODS Operational Data store，贴源层（原始数据层）从各个业务系统、数据库或消息队列采集的原始数据，只做简单处理，尽可能维持数据原貌DWDData Warehouse Detail，数据明细层将贴源层的原始数据进行清洗补全后存入该层，数据粒度保持不变DIM Dimension，维度层根据数据的实际情况抽
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2023-09-22 16:11:10
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Spark对接Hive（必会）Spark操作Hive相比较Hive执行的MR，效率要高，因为Spark是基于DAG有向无环图，实现的内存迭代式计算，MR是基于磁盘计算引擎，相比Spark的迭代计算，要慢的多，并且磁盘IO太大，没有太好的优化，Spark是内存处理，速度要快的多，所以使用Spark对接Hive已经成为主流，例如：SparkSQL来实现的数仓操作实现方式：将Hive中的hive-sit
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2023-08-24 10:17:36
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基于 Flink + Kafka 的实时数仓在网易云音乐的建设实践原文背景背景介绍流平台通用框架为什么选 Kafka？为什么选择 Flink？Kafka + Flink 流计算体系网易云音乐使用 Kafka 的现状Flink+Kafka 平台化设计Kafka 在实时数仓中的应用在解决问题中发展Flink + Kafka 在 Lambda 架构下的运用问题&改进多 Sink 下 Kafka
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2023-09-05 15:42:58
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1.1 分桶表1.1.1 分桶表概念 分区和分桶可以同时，分桶是更细粒度的分配方式。分区是追求效率，分桶又解决什么问题呢？海量数据的分开存储。 对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。 把表（或
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2023-07-12 16:35:24
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# 离线数仓用Spark还是Hive
离线数仓是大数据处理的重要组成部分，它用于存储和分析大量历史数据。在选择技术栈时，Spark和Hive是两个常被提及的工具。本文将探讨这两者的优缺点，并给出使用示例，以帮助决策。
## Spark与Hive的对比
### Spark
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理和流处理。其在内存计算方面的优势使其在处理大数据时
1、把连接MySQL数据库的jar文件，放到ActiveMQ的lib目录下 2、修改ActiveMQ的conf目录下的activemq.xml文件，修改数据
持久化的方式 2.1 修改原来的kahadb的
持久化数据的方式<!--
<persistenceAdapter>
<kahaDB directory="${activemq.data}/kahadb"/>
一、数仓搭建 - DWS 层1.1 业务术语1）用户 用户以设备为判断标准，在移动统计中，每个独立设备认为是一个独立用户。Android 系统根据 IMEI 号，IOS 系统根据 OpenUDID 来标识一个独立用户，每部手机一个用户2）新增用户 首次联网使用应用的用户。如果一个用户首次打开某 APP，那这个用户定义为新增用 户；卸载再安装的设备，不会被算作一次新增。新增用户包括日新增用户、周新增
xxxx2020年06月 日期版本修订说明修改人2020-06-28V1.0.0创建文档王昱翔 目 录1. 引言 31.1 背景介绍 31.2 编写目的 31.3 适用范围 31.4 角色职责 31.5 其他 42. 当前环境概述 42.1离
原创
2022-05-16 17:57:06
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小节一：数仓介绍小节二：离线数仓应用应用架构本小结介绍下离线数仓的一个应用架构一个简单的离线数仓架构图如下这里粗粒度的划分了异构数据源、数据传输、数据仓库、应用分析、及整体管理几层。其中源数据主要指的数仓的数据来源，有数据库数据、文件类型数据、还有接口等http传输的数据。数据库数据大多都是业务的数据，例如mysql、oracle等；文件类型大多是日志数据、离线csv等格式化数据；http传输主要
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2023-08-08 11:12:56
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目录前言一、DWD 层 (用户行为日志)1. 日志解析思路2. get_json_object 函数使用3. 启动日志表4. 页面日志表5. 动作日志表6. 曝光日志表7. 错误日志表8. DWD 层用户行为数据加载脚本二、DWD层 (业务数据)1. 评价事实表 (事务型事实表)2. 订单明细事实表 (事务型事实表)3. 退单事实表 (事务型事实表)4. 加购事实表 (周期型快照事实表，每日快照
# 替换Hive的离线数仓新技术探讨
在大数据生态系统中，Apache Hive 曾经是构建离线数仓的主流选择。随着数据量的增加和业务需求的变化，Hive 在某些方面如性能和灵活性上逐渐显露出短板，促使我们寻求更优秀的替代方案。本文将介绍一些替代 Hive 的新技术和工具，并通过代码示例和类图解释其背后原理。
## 替代技术概述
在 Hive 的传统体系下，大多数的查询是通过 MapRedu
