对于大数据的学习,没有想象中的那么简单.首先在学习真正的大数据技术之前,你要熟练掌握一门编程语言,比如java等,在学习大数据期间你还会接触到其他的编程语言,比如说Scala、Python等编程语言,不过这些语言都是相通的,你掌握了一门编程语言其他的就很好学习了.大数据的学习需要掌握以下技术:Hadoop、spark、storm等核心技术,如果去培训机构学习的话,一定要注意的是学习周期的分布,有的
原创
2021-07-28 15:30:23
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2021年Java大数据难不难学有Java基础学大数据的话会简单一些，Java和大数据是两种不同行业，Java是一个强类型编程语言，拥有极高的跨平台能力，如果是Java程序员想升级做大数据开发就会容易很多，那么2021年Java大数据难不难学呢?1、大数据是什么用传统的数据分析与统计学方法无法收集，处理，分析和表征的数据，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储
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2023-05-26 15:05:56
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前几篇文章都是根据自己所见所知，在前人的基础上加以整合，对大数据概念有了初步的了解。接下来的四篇文章，抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。
核心技术
架构挑战：1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结
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2023-09-07 23:55:52
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QStreaming 背景首先在进入主题之前我们先来回顾下经典的大数据 ETL 架构有哪些？1. Lambda 架构2. Kappa 架构3. 混合架构它们之间的区别如下：ETL架构优点缺点Lambda架构架构简单很好结合了离线批处理和实时流处理的优点稳定且实时计算成本可控离线数据易于订正实时，离线数据很难保持一致结果需要维护2套系统代码不统一Kappa架构只需要维护实时处理模块离线可以通过消息重
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2024-08-03 19:43:06
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文章目录1：etl介绍ETL 定义2: 步骤数据抽取数据清洗与转换数据加载3:拉链表常规拉链算法追加算法Upsert算法全删全加算法全量带删除算法性能图片化的对比 1：etl介绍ETL 定义etl 是数据抽取（extract），转换（transform），清洗（cleaning），装在（load）这个动作是在数据迁移的时候发生的，数据从源数据库中传输到数据仓库中的过程时候的操作2: 步骤数据抽取
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2023-07-11 22:39:11
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1.什么是大数据 1.1 大数据特征 我们引用了大数据的4V特征 Volume 大数据数据量大，数据量单位为T 或者P级 Variety 数据类型多，大数据包含多种数据维度 比如 日志、视频、图片 Value 价值密度低，商业价值高 比如监控视频，其中关键1-2秒可能具有极高的价值 Velocity 要求处理速度块 【微 无忧获客全拼 + 01】 1.2 大数据的4个关键技术 1.3 ETL/EL
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2024-01-10 18:57:45
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现在有很多培训的机构说是可以0基础学习大数据的,个人觉得应该会很吃力吧.。
大数据技术前景我们是毋庸置疑的,而对于学习更是争先恐后.在这些人中,不乏有已经在IT圈混迹好几年的程序员,自然也有初出茅庐的零基础小白.说实话,大数据不比编程学习,还是需要一定的基础的,时间起码需要半年左右.想要成为一个优秀的大数据人才并不容易,你不仅需要系统的学习理论知识,熟练掌握技能技巧,还需要具备一定的开发经验,而
原创
2021-07-28 15:30:28
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### ETL在Hadoop大数据中的实现指南
ETL（提取、转换、加载）是数据处理的重要流程，在大数据领域中，Hadoop常常被用作这一流程的基础架构。下面，我将为你详细介绍如何在Hadoop中实现ETL流程。
#### ETL流程概述
首先，我们来看看ETL的整体流程，下面是一个流程表格：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
Java开发入门简单, 职业发展潜力大, 随着开发经验的积累, 薪资上升幅度显著，企业对合格的Java开发人员求贤若渴, 在各大主流招聘平台上, Java相关职位数量一直名列前茅。不但在北上广深等大城市，在一般的二线城市，Java的工资也高于其他职位。因此更多的人投身到学习Java数据开发的行列之中。但是如何学好Java大数据并快速的提升的自己呢？小编给大家一些答案：1、不断优化程序现在很多人都是
ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。 ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个...
原创
2021-07-14 11:47:36
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目录1 数据抽取2 数据转换3 数据加载 1 数据抽取ETL（Extract-Transform-Load）是将数据从端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载 （load）⾄⽬的端的过程。从数据源抽取出所需要的原始数据，经过数据清洗，最终将清洗后的数据加 载到数据仓库中去。也称为数据仓库技术。数据源通过采集的⽅式获取， 保存到数据仓库通过数据清洗，处理
原创
2021-10-06 20:12:43
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大数据 Java ETL 是指在大数据环境中使用 Java 进行数据提取、转换和加载的过程。下面我将详细记录解决大数据 Java ETL 问题的过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和迁移方案。
## 备份策略
为了确保数据的安全和完整，我们制定了严格的备份策略。这个策略包含一个甘特图来展示备份任务的时间安排，以及各个备份周期的计划。我们选择了多种存储介质相结合的方式来进行
一.ETL简介 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。 &n
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2024-02-17 10:41:55
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机缘巧合从Java开发转行成为数仓工程师，工作半年后，又成为大数据开发工程师。趁现在有时间，分享一下转行经验以及大数据的一些基础介绍，希望能帮到初入大数据的兄弟们，毕竟我当初入门的时候，也是一头乱麻。 首先对于大数据转行或者学习，比较好入门的岗位就是数仓开发工程师和大数据开发工程师这两个，那么这两个的区别是什么，学习的内容有什么区别，侧重点在哪？1.什么是数仓工程师 数仓工程师
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2023-07-14 14:48:41
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ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。 ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的
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2024-01-23 16:19:55
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大数据中经常会遇到的一个概念就是ETL，接下来就来探讨一下ETLETL是指将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，主要的作用就是将企业的一些杂乱无章的数据进行一个汇总，为相关的企业提供数据的支持。ETL主要分为了三个阶段：数据抽取、数据清洗转换、数据的加载。数据的抽取：就是从原始的数据源中将数据抽取到ODS层。在数据抽取的时候，首先需要进行相关的调研，比如数据的存储，以及数据的
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2023-09-20 16:07:14
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目录1 数据抽取2 数据转换3 数据加载1 数据抽取ETL（Extract-Transform-Load）是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。从数据源抽取出所需要的原始数据，经过数据清洗，最终将清洗后的数据加 载到数据仓库中去。也称为数据仓库技术。数据源通过采集的⽅式获取， 保存到数据仓库通过数据清洗，处理完成落地到数据仓库供业
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2023-07-11 22:34:17
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架构挑战1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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[目录]第一章：概述第二章：整体数据分层第三章：整体实现框架第四章：元数据第五章：ETL第六章：数据校验第七章：数据标准化第八章：去重第九章：增量/全量第十章：拉链处理第十一章：分布式处理增量第十二章：列式存储第十三章：逻辑数据模型（数仓模型）第十四章：数据模型参考第十五章：维模型第十六章：渐变维第十七章：数据回滚第十八章：关于报表第十九章：数据挖掘数据仓库实践杂谈（五）ETLETL是建立数据仓库
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2024-10-08 21:05:38
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你需要知道的ETL基础知识##信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计，数据量每经过2-3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。 于是，企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高
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2024-01-14 14:54:23
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