1、sparkstreaming和strom的区别：他们的区别是SparkStreaming的吞吐量非常高，秒级准实时处理，Storm是容错性非常高，毫秒级实时处理解释：sparkStreaming是一次处理某个间隔的数据，比如5秒内的数据，批量处理，所以吞吐量高。Storm是来一条处理一条，所以速度快，不存在丢失数据应用场景：对于数据非常重要不能丢失数据的，不能有延迟的，比如股票，金融之类场景的
一 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，数据库由许多表组成，表是二维的，一张表里面可以有很多字段，数据库的表，在与能够用二维表现多维关系。二 数据仓库 是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它可以帮助组织和企业更好地理解和利用数据。而Spark是一个快速而强大的数据处理引擎，可以用于在数据仓库中进行数据分析和处理。本文将介绍数据仓库和Spark的基本概念，并提供一些代码示例帮助读者更好地理解。
## 什么是数据仓库
数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。它通常用于支持数据分析和决策制定，使组织和企业能够更好地理解和
导读：随着 IT 时代步入到 DT 时代，从数据中挖掘价值已经变得越来越重要。数据仓库系统长期以来一直是企业 IT 架构的重要组成部分，并且逐步与大数据等技术相融合，已然成为建设数据文化的智慧型企业的必然措施。本文主要针对数据仓库建设中存在的 workflow 应用场景进行分析，结合数据仓库自身的特性，对现有 workflow 方式进行优化，提出了一套适用于数据仓库建设的 workflow 优化方
概念数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的
数据分析领域有一句经典名言“垃圾进，垃圾出”，以此来警醒业务和技术部门重视数据质量，进而强化数据治理。当前涉及大型数据集（数据仓库）的主流BI服务，虽然在前端仪表盘制作前就会对后台数据服务进行梳理，并设法构建数据处理的底层公共库，但仍然存在一下常见问题： 1.中间数据的计算结果没有共享，无法实现字段结果的复用 2.对多个数据源的数据进行整合的能力不足 3. 基层数据清洗必须建立在对业务逻
数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。 数据仓库系统的原始需求不明确，且不断变化与增加，开发者最初不能确切了解到用户的明确而详细的需求，用户所能提供的无非是需求的大的方向以及部分需求，更不能较准确地预见到以后的需求。因此，采用原型法来进行数据仓库的开发是比较合适的，因为原型法
目录1. 前言2. 分发驱动中scala集合中的数据2.1 parallelize2.2 makeRDD2.3 range3. 分发外部存储系统中的数据3.1 textFile3.2 wholeTextFiles1. 前言众所周知，spark是一种计算引擎(用来计算数据)，但是数据从何而来呢？ &nb
范式建模Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。优势：易于维护，高度集成；劣势：结构死板，部署周期较长范式建模应用在EDW层一个符合第三范式的关系必须具有以下三
这两天看书，发现了和数据仓库相关的还有一个叫ODS的概念，它是企业级的全局数据库，用于提供集成的，企业级一致的数据，包含如何从各个子系统中向ODS抽取数据以及面向主题的角度存储数据。 它和数据仓库的主要区别： 数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的、用于进行战略型决策的数据集合。 ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对
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2023-07-11 10:43:06
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SparkCore一、RDD数据1.RDD的血缘关系2.RDD序列化3.RDD持久化CheckPoin检查点缓存Cache缓存和CheckPoin检查点的区别二、广播变量三、累加器1.系统自带累加器;2.用户自定义累加器四、Spark内核调度1.DAG阶段划分2.款窄依赖和阶段划分3.内存迭代计算Spark并行度4.Spark任务调度5.Spark概念名词五、重要理解 一、RDD数据1.RDD的
前言: 至于数据仓库架构该怎么建, 怎么优化, ETL怎么设计, 维度模型设计技巧等, 不在此讨论范围, 独立的讨论对于BI从业者来说如同天书, 不会有太多的感受和深入理解的, 因为太抽象, 很难与实际项目相结合. 另外关于数据仓库构建是"数据驱动", 还是"业务驱动", 通过本文会有一些见解.企业数据的整合与历史信息的存储; 二是支持BI的应用,所以数据仓库中有太多理论, 都是以围绕实
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2023-09-17 15:09:08
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本文讲的是阿里云发布自研商用关系型数据库POLARDB，在企业数据容量环式增长时代，数据库容量小、存储空间扩展缓慢、性能不足，以及扩容升级慢等问题渐显，传统数据库显然已难以支撑诸如物联网、新金融、新零售、新制造、电信等高吞吐场景业务的快速发展。一场以人类社会数据暴涨驱动的互联网基础设施进化随之而来。在2017杭州云栖大会前夕的9月21日，阿里云正式发布了自研新一代商用关系型云数据库POLARDB，
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-0.11.0/hive-0.11.0-bin.tar.gztar -xzvf hive-0.11.0-bin.tar.gzcdxport HIVE_HOME=/home/ysc/hive-0.1...
原创
2023-03-28 07:18:45
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1、设计和实现了一种基于 Spark 的分布式 ETL 系统，包括利用 Spark 抽取、转换清洗和加载数据的具体过程。2、设计和实现了基于 Spark 的物流企业数据仓库，包括物流企业数据仓库的分析主题、维度表和事实表确定以及数据仓库的维度模型、架构、构建过程和实现方法等内容。该数据仓库利用 Hive 定义物流企业数据仓库表，SparkSQL 对表进行查询分析操作,底层采用的 Spark 计算引
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2023-06-11 15:20:35
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数据仓库用于支持管理决策（主要区别于一般数据库：比较稳定 、存历史数据）有各自的服务战场实时交互性读写，这时候需要借助HBaseHBase与Hive构成互补Hive不支持更新、只支持批处理、执行延迟高Mahout支持很多机器学习方法用户接口模块驱动模块元数据存储模块、针对HIve延迟高的问题，出现了Impalastatestore跟...
原创
2021-08-02 15:41:09
311阅读
第一章.项目需求一:日活统计1.创建子模块(gmall-realtime)该模块为实时处理模块,主要负责对采集到
的数据进行实时处理一.pom.xml<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.
spark</groupId>
<a
数据仓库在企业的应用 无论是Wal-Mart式的锦上添花，还是Sears式的雪中送炭，信息技术毕竟是工具而已，成功还需要企业的管理者、员工协同努力以及良好的商业环境。不过，Wal-Mart和Sears应该都会承认这一点：数据仓库是很棒的工具，尤其对于那些积累了海量数据并且希望从数字矿山掘金的企业而言。 在Wal-Mart(沃尔玛)公司，销售数据、库存数
目录概念DataFrameWord2Vec朴素贝叶斯算法二分均值K算法（这个我连简介都没懂）API使用Word2Vec朴素贝叶斯二分均值K资料从 Spark 2.0 开始， spark.mllib 包中的基于 RDD 的 API 已经进入了维护模式。Spark 的主要的机器学习 API 现在是 spark.ml 包中的基于 DataFrame 的 API 。所以除了Mllib之外spark里面还有
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2023-06-07 14:20:23
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