背景:2018年5月份,刚来公司时候要求写一份大型数据报告,大概200多页。那时候公司BI数据仓库还没搭建完善,而且数据ETL仍然使用是KETTLE工具,只能支撑T+1更新。更郁闷是写个算法,结果跑了8个小时根本无法支撑整个每天产生GB级别的数据计算量。还有更可怕是,公司产品分为好几个版本,且放在不同生产库内,早期开发很多都离职了且经常是标注不明确,导致大量脏数据。(还好后期
# 实现 DataWorks 技术架构指南 在现代数据处理与分析世界中,DataWorks 成为了企业管理数据重要工具。作为一名刚入行小白,理解 DataWorks 技术架构及其实现过程是非常重要。本文将通过详细流程、代码示例以及可视化图表,帮助你更好地掌握 DataWorks 技术架构。 ## 一、DataWorks 技术架构流程 理解整个实现流程是第一步。以下是实现 D
原创 2024-09-12 06:06:44
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# 数据工程师教程:如何实现dataworks技术架构 ## 1. 流程概述 首先,让我们来看一下实现dataworks技术架构整体流程。我们可以用下面的表格展示步骤: | 步骤 | 描述 | |------|-----------------------| | 1 | 创建项目 | | 2 | 配置数据源
原创 2024-06-23 06:54:42
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1、DataWorks概念DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,提供了数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位产品服务和一站式开发管理界面。DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引擎,提供专业高效、安全可靠一站式大数据开发和治理平台,自带阿
实验背景介绍了解更多2017云栖大会·深圳峰会 TechInsight & Workshop.本手册为云栖大会Workshop之《云计算·大数据:海量日志数据分析与应用》场前提准备条件所需。主要为保障各位学员在workshop当天能够顺畅进行动手实操,那么本场需要各位学员再参加之前确保自己云账号已免费开通MaxCompute、DataWorks和Quick BI。实验涉及大数据产品大数据
在当今数据驱动时代,企业越来越依赖数据采集、处理和分析来获得竞争优势。Dataworks作为一款重要数据治理与开发工具,能够帮助企业高效管理其数据流转。然而,对于技术架构理解和设计是实施Dataworks关键环节之一。本博文将详细探讨“Dataworks技术架构图”构建过程,并解析其核心原理和实际应用。 > **Dataworks技术架构图**是Dataworks为实现数据管理、数据
Data Vault 2.0架构Data Vault 2.0架构业务规则定义业务规则应用集结区数据仓库层信息集市层指标库业务仓库作业仓库托管式自助服务BI其他特性 Data Vault 2.0架构Data Vault 2.0架构解决了上一节定义可扩展性和可伸缩性维度,方法是改进一个典型三层数据仓库架构,这在《数据仓库架构》中已经介绍过了。 正如我们在《企业数据仓库环境》中所概述,企业数据仓
一、开通Dataworks(1)百度搜Dataworks,进入如下页面,点击立即开通 (2) 这里要选好自己想要配置,这里展示我之前配置解决方案:选DataWorks+MaxCompute组合产品 DataWorks:标准版 购买时长:1年 MaxCompute:按量付费(3)开通好之后,进入Dataworks控制台,点击dataworks首页二、进入dataworks首页三、数据开发(1)
目录一、DataWorks概况1.1  定义1.2  功能1.3  与MaxCompute关系二、基于DataWorks与MaxCompute构建云数仓三、是否适用于本公司一、DataWorks概况1.1  定义DataWorks 是基于MaxCompute计算引擎一站式开发工场,帮助企业快速完成数据集成、开发、治理、质量、安全等全套数据研发工作。1.2
什么是DataWorksDataWorks是从工作室、车间到工具集都齐备一站式大数据工场,助力您快速完成数据集成、开发、治理、服务、质量和安全等全套数据研发工作。本文为您介绍什么是DataWorks,以及DataWorks功能和使用限制。DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,为您提供数据集成、数据开发、数据
一、概述DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,为您提供数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位产品服务,一站式开发管理界面,帮助企业专注于数据价值挖掘和探索。 DataWorks支持多种计算和存储引擎服务,包括离线计算MaxCompute、开源大数据引擎E-MapReduce、实
转载 2024-01-03 09:55:26
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 DataWorks开发规范1 数仓基本概念 1.4.1 ods数据源层表命名规范 1.4.2 dim维表层表命名规范 1.4.3 dwd数据明细层表命名规范 1.4.3 dws数据明细层表命名规范 1.4.4 ads数据应用层表命名规范 1.1 数据仓库架构 1.2 数据仓库具体业务域划分 1.3 数据仓库数据流动方向 1.4 数据仓库中表命名规范 2 DataWorks开发规范 2.
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程 学习打卡一、常见特征工程二、基本操作三、高手总结四、自我总结 此次学习各种特征工程以及分析方法。 特征工程:将数据转换为能更好地表示潜在问题特征,从而提高机器学习性能。一、常见特征工程二、基本操作1.导入数据:导入库;pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据;df.shape():查看行数和列数;df.
# Dataworks体系架构开发指南 在现代数据驱动世界中,数据管理和处理变得至关重要。Dataworks 作为一种数据工程工具,为开发者提供了方便数据集成、建模和分析功能。本文将带你了解如何实现 Dataworks 体系架构,详细阐述每个步骤及其代码示例。 ## 实现 Dataworks 体系架构流程 为了顺利搭建 Dataworks 体系架构,我们可以将其过程分为以下几个步骤
原创 9月前
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# DataWorks架构介绍 DataWorks是阿里云一项数据开发工具,帮助用户从数据采集、存储到分析和展示实现全流程数据治理。在这篇文章中,我们将针对DataWorks架构进行详细介绍,包括实施步骤和代码示例。我们还会使用Mermaid提供工具展示状态图和甘特图,助您更好地理解整个流程。 ## 实施流程 首先,我们先简要列出实现DataWorks架构步骤。 | 步骤 | 描
阿里Dataworks架构深入探讨 阿里Dataworks作为一款数据集成与处理平台,广泛应用于各行业数据分析和管理。其架构设计灵活,能够支持大规模数据高效处理和分析。本篇文章将深入探讨其架构原理、技术实现,并结合实例进行分析,助力大家更好地理解阿里Dataworks设计理念和应用场景。 ## 背景描述 在互联网快速发展背景下,数据体量与复杂性不断增加。阿里Dataworks
原创 5月前
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DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云数加重要PaaS平台产品,它提供全面托管工作流服务,一站式开发管理界面,帮助企业专注于数据价值挖掘和探索。DataWorks(数据工场)基于MaxCompute作为核心计算、存储引擎,提供了海量数据离线加工分析、数据挖掘能力.使用DataWorks(数据工场),可对数据进行数据传输、数据转换等相关操作,从不同数据存储引入数据,
       云平台近几年在飞速发展,有些公司也会把自己在线业务和离线数据业务迁移到阿里云上,一方面节省研发成本,另一方面服务更加稳定,下面我以自己粗浅认识对比下两者。     2021年7月又换了一家公司,又用回了原生大数据组件,之前3年都用阿里云,最近觉得很不适应,对两者区别有了更多感受,再回来总结下。指标自建集
转载 2024-05-28 10:14:37
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# DataWorks 功能架构解析 DataWorks 是阿里云推出一款数据处理和数据集成工具,它提供了丰富数据处理能力和良好用户体验,已经成为企业数据治理和分析核心工具之一。在这篇文章中,我们将深入探讨 DataWorks 功能架构、相关代码示例,以及它在数据流程管理中应用。 ## 一、功能架构概述 DataWorks 功能架构主要分为以下几个层次: 1. **数据采集
原创 9月前
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## dataworks 部署架构 在大数据领域中,数据处理和分析是非常重要。为了有效地进行数据处理和分析,需要有一个稳定可靠数据处理平台。DataWorks是一种云上数据处理平台,具有高可用性、高性能和高扩展性。在本文中,将介绍DataWorks部署架构,并给出相关代码示例。 ### DataWorks 部署架构概述 DataWorks部署架构主要由以下几个组件组成: 1.
原创 2023-09-27 13:48:11
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