# Spark在数据仓库中的应用
随着大数据时代的到来，数据仓库（Data Warehouse，简称DW）作为存储和分析海量数据的重要工具，其重要性愈加显著。而Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，因其高效的内存计算和丰富的库，逐渐成为数据仓库领域的重要一环。本文将探讨Spark在数据仓库中的应用，包括数据处理、ETL（提取、转换、加载）过程以及通过可视化展示分析结果。
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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
实时数仓学习目标理解实时数仓项目的基本需求、整体架构。了解常用实施方案。能够编写Canal客户端采集binlog消息。理解google ProtoBuf序列化方式。理解Canal采集原理。实时计算应用场景及技术选型实时计算在公司的用处公司内已经采用MR与spark之类的技术，做离线计算，为什么用实时计算？离线的伤痛就是数据出的太慢有对实时数据要求高的场景比如：滴滴的风控、淘宝双十一营销大屏、电商购
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2023-10-03 19:18:28
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文章目录数仓什么是数仓数仓的特点数仓分层数据应用个人经验总结寄语 数仓什么是数仓数据仓库(Data Warehouse,可简写为DW或DWH)。数据仓库,是为企业重要的数据战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。没有采用数仓前，企业统计业务数据，容易出现数据统计错误，不同的人统计的结果不同（采用不一致的数据源，不同的统计方法），为了保证
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2023-09-22 15:16:51
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stage-5 mode-1: 电商离线数仓项目实战（上）介绍数仓项目实战的笔记作业题1本次作业要求最近七天连续三天的活跃会员数。我才用的是small_startlog小数据集，一共是三天的log:其中一天的log大概是9k~1w条数据。那么分析得一下步骤：数据采集自定义拦截器, 对数据进行一定的分类并获取时间public Event intercept(Event event) {
# 构建 Spark 离线数仓的流程
作为一名刚入行的小白，构建 Spark 离线数据仓库可能会显得有些复杂。不过，遵循以下流程，你很快就能上手。这篇文章将带你一步步实现这个目标。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
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阅读目录前言环境初步预览探索用户数据探索电影数据探索评级数据
MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。
这个数据集经常用来做推荐系统，机器学习算法的测试数据集。尤其在推荐系统领域，很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。
前言  
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2023-06-19 11:19:46
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数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两种架构。1、离线数仓 离线数仓，其实简单点来说，就是原来的传统数仓，数据以T+1的形式计算好放在那里，给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代，这种模式被称为“大数据的批处理”。 只不过原本的单
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2023-10-12 08:39:51
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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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# 如何用Spark搭建数仓
## 背景介绍
在大数据时代，企业需要处理海量的数据并进行分析，以便做出更好的决策。搭建一个高效的数仓是至关重要的。Spark作为一种强大的数据处理引擎，可以帮助我们构建一个快速且稳定的数仓。
## 实际问题
假设我们有一家电商公司，需要搭建一个数仓来存储用户行为数据，并进行分析，以便优化营销策略。我们将使用Spark来搭建这个数仓。
## 解决方案
我们可以按
1. 什么是数据湖1.1 什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许以任意模式存储多个来源，所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析，对数据进行加工，例如：大数据处理，实时分析，机器学习，以指导做出更好的决策。1.2 大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，
3.5 Hadoop与数据仓库 传统数据仓库一般建立在Oracle、MySQL这样的关系数据库系统之上。关系数据库主要的问题是不好扩展，或者说扩展的成本非常高，因此面对当前4Vs的大数据问题时显得能力不足，而这时就显示出Hadoop的威力。Hadoop生态圈最大的吸引力是它有能力处理非常大的数据量。在大多数情况下，Hadoop生态圈的工具能够比关系数据库处理更多的数据，因为数据和计算都是分布式的。
# 学习如何使用 Spark SQL 实现数仓脚本
在当今的数据驱动时代，使用 Spark SQL 来管理和分析大数据已成为开发者必备的技能。如果你是刚入行的小白，不用担心，本文将逐步教你如何实现一个 Spark SQL 的数仓脚本。我们将从流程讲起，逐步详细解析每一步的所需代码。
## 流程概览
以下是实现“Spark SQL 数仓脚本”的简要步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录一、实时需求概述1.1 实时需求与离线需求的比较离线需求实时需求1.2 实时需求和离线需求的对比1.1.1 离线架构1.1.2 实时架构二、模拟日志数据2.1 模拟数据需要用到的文件列表2.1.1 修改application.properties2.1.2 修改logback.xml落盘工具使用logback, 类似于log4j2.2 生成模拟数据2.3 创建日志服务器2.3.1 在pr
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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6. 数据仓库环境准备1. 数据仓库环境准备1.1 数据仓库运行环境1.1.1 Hive环境搭建1.1.1.1 Hive on Spark 安装1.1.1.2 Hive on Spark 测试1.1.2 Yarn环境配置1.2 数据仓库开发环境1.2.1 启动 HiveServer21.2.2 配置 DataGrip 连接1.2.2.1 创建连接1.2.2.2 配置连接属性1.2.2.3 测试使
# 搭建Spark与Hadoop数仓
## 流程
```mermaid
journey
title 实现Spark与Hadoop数仓搭建
section 确定需求
沟通需求: 用户需求和数据特点
section 准备环境
安装Hadoop: 搭建Hadoop生态环境
安装Spark: 安装Spark并配置与Hadoop的集
最近一直在忙于业务需求，突然发现很久没有整理技术文档了。之前我的习惯是把遇到的问题和自己整理的一些解决方案记录到印象笔记里面。以后尽量都搬到博客里面。 进入正题，做了快两年的推荐系统，从一无所知到略知一二，一路走来经历了很多，学到了很多东西。这篇文章主要梳理一下如何用spark来做ctr预估。 主要包括4部分 填写图片摘要（选填） 1 配置文件 2 特征提取 3
文章目录1.双流join的实现思路1.1 使用滑动window完成join1.2 使用缓存实现2.升级BaseApp——多个topic多个流3.代码实现3.1 将dwd层中order_info和order_detail的两个流的数据进行双流join方法一、使用滑动窗口方法二、使用缓存 1.双流join的实现思路1.1 使用滑动window完成join 由于各种原因，两张表同时产生的时候，不能同批
