Author: Lijb大数据（bigData）数据量级大，处理GB/TB/PB级别数据（存储、分析）时效性，需要在一定的时间范围内计算出结果（几个小时以内）数据多维度（多样性），存在形式：传感器采集信息、web运行日志、用户的行为数据。数据可疑性，数据要有价值。需要对采集的数据做数据清洗、降噪大数据解决问题？存储打破单机存储瓶颈（数量有限，数据不安全），读写效率低下（顺序化读写）。大数据提出以分
转载
2024-03-12 14:52:37
57阅读
# 如何实现 “DataWorks 架构图”
在当今大数据时代，数据架构的设计和可视化显得尤为重要。使用阿里云的 DataWorks，我们可以清晰地构建和展示数据的流动及其相互关系。本文将指导你如何实现 DataWorks 架构图，包括流程、示例代码和可视化工具的使用。
## 整体流程
首先，我们来看看如何实现 DataWorks 架构图的一般流程。下表展示了实现的各个步骤：
| 步骤 |
原创
2024-08-03 10:17:45
68阅读
在当今数据驱动的时代，企业越来越依赖数据的采集、处理和分析来获得竞争优势。Dataworks作为一款重要的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，对于技术架构的理解和设计是实施Dataworks的关键环节之一。本博文将详细探讨“Dataworks技术架构图”的构建过程，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
DataWorks（数据工场，原大数据开发套件）是阿里云数加重要的PaaS平台产品，它提供全面托管的工作流服务，一站式开发管理的界面，帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索。DataWorks（数据工场）基于MaxCompute作为核心的计算、存储引擎，提供了海量数据的离线加工分析、数据挖掘的能力.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，从不同的数据存储引入数据，
转载
2024-08-11 09:49:36
175阅读
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的可扩展性和可伸缩性维度，方法是改进一个典型的三层数据仓库架构，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》中所概述的，企业数据仓
在当今数据驱动的时代，企业需要高效的数据管理和处理能力。DataWorks在线代码开发架构图为我们提供了一个清晰的框架，以便在数据开发过程中的各个步骤进行高效的协作和实施。本文将围绕“DataWorks在线代码开发架构图”的构建过程进行详细解析。
# 背景描述
在企业的数据开发过程中，团队需要面对许多复杂的任务，例如数据集成、数据建模、数据分析等。为了有效地管理这些任务，我决定使用四象限图对企
# 深入理解阿里云DataWorks整体架构
随着大数据技术的快速发展，企业对于数据处理和分析的需求日益增加。阿里云的DataWorks作为一种全面的数据开发和管理平台，提供了强大的功能，帮助企业从多源数据中提取、转换和加载（ETL），并为数据分析和可视化提供支持。本文将介绍DataWorks整体架构，并结合代码示例和流程图，帮助读者更好地理解其功能和应用。
## DataWorks整体架构概
# 数据工程师的利器——DataWorks系统架构详解
在大数据时代下，数据处理和数据分析变得越来越重要。而数据工程师在日常工作中，往往需要借助一些专业的工具来完成数据的处理和分析。其中，DataWorks作为一款专注于大数据领域的数据集成和数据处理平台，备受数据工程师的青睐。
## DataWorks系统架构图
下面是DataWorks官网上展示的系统架构图：
```mermaid
cl
原创
2024-05-16 06:06:09
46阅读
数据同步当业务数据进入阿里云maxcomputer，我们或许需要进行一些简单的流程化处理，比如进行数据回流至mysql或是其他数据库，需要创建数据同步任务。进入dataworks2.0 控制台在左侧数据发开中新建业务流程，我们可以在数据集成中创建数据同步任务，进行数据的双向同步；当然我们首先确保我们已经添加数据源，即将我们的业务数据库地址添加至数据源，才能到这里创建数据同步任务，如果没有，会有指引
转载
2023-11-06 12:57:29
157阅读
Q：子账号使用DataWorks需要选择什么授权策略？A：DataWorks还未采用这种授权方式哈！DataWorks给子账号使用的流程是：主账号创建项目->主账号新建子账号->将子账号加入项目并赋予角色->子账号登录及更新个人信息注： 主账号新建子账号时，创建AK这一步的时候，AK一定要保存好，不然子账号在更新个人信息的时候，还需要主账号重新去创建一次AK。Q： 我进入了 Da
Apache Flink作为分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。其中实时任务用于处理无界数据流，离线任务用于处理有界数据。通过本文你将掌握让大型离线任务运行稳定的能力，同时能够通过分析离线任务运行特点，降低任务运行资源消耗，减少任务成本。下面我们进入正题：01—离线任务情况说明对于平台处理的离线任务，任务大都是处理：从HDFS到HIVE的数据清洗任务。这类任务的特点是数据来一条处理
转载
2023-12-27 22:41:19
181阅读
文章目录第1章 数仓分层1.1 为什么要分层1.2 数据集市与数据仓库概念1.3 数仓命名规范1.3.1 表命名1.3.2 脚本命名1.3.3 表字段类型第2章 数仓理论2.1 范式理论2.1.1 范式概念2.1.2 函数依赖2.1.3 三范式区分2.2.1 关系建模2.2.2 维度建模2.3 维度表和事实表（重点）2.3.1 维度表2.3.2 事实表2.4 数据仓库建模（绝对重点）2.4.1
转载
2024-01-09 20:49:43
80阅读
# 离线大数据架构的科普
随着数据量的迅速增长，离线大数据处理变得愈发重要。离线数据架构是一种处理和分析历史数据的设计，通常用于数据仓库和批处理作业。本文将简单介绍离线大数据架构，并通过代码示例来说明如何实现一个基本的离线数据处理流程。
## 离线大数据架构概述
离线大数据架构的主要组件包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。其基本流程如下：
1. **数据采集**：从多个数据源（如数
环境vmware exsi 6.5虚拟平台 centos 7.6 openstack queens版本，三controller节点启用高可用性，三compute节点多挂硬盘复用为ceph的osd，monitoring节点启用ceilometer、aodh数据存至gnocchi，grafana展示。cinder、glance、gnocchi后端存储均为ceph。启用裸金属ironic。 kolla-
转载
2024-07-30 18:21:34
59阅读
# 离线覆盖实时架构图实现指南
## 概述
在本指南中，我将教会你如何实现离线覆盖实时架构图。这个架构图可以帮助我们分析数据和生成实时报表，为业务决策提供支持。整个过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据收集：收集所需的数据，并存储到数据仓库中。
2. 离线处理：使用离线处理引擎对数据进行清洗、转换和聚合，生成离线数据集。
3. 实时处理：使用实时处理引擎对实时数据进行处理和分析，生成实时报表。
原创
2023-07-18 09:26:37
137阅读
文章目录第1章 电商业务简介1.1 电商业务流程1.2 电商常识1.2.1 SKU和SPU1.2.2 平台属性和销售属性第2章 业务数据介绍2.1 电商系统表结构2.1 MySQL安装2.1.1 安装包准备2.1.2 安装MySQL2.1.3 配置MySQL2.2 业务数据模拟2.2.1 连接MySQL2.2.2 建表语句2.2.3 生成业务数据2.2.4 业务数据建模第3章 业务数据采集模块3
简介数据量爆发式增长的今天，数字化转型成为IT行业的热点，数据需要更深度的价值挖掘，应对未来不断变化的需求。海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境，例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。本场景将通过开通登录EMR Hadoop集群，简单进行hive操作，使用hive对数据进行加载，计算等操作。展示了如何构建弹性低成本的离线大数据分析。体验此场景后，可以掌
一、Hbase简介
1.1、什么是HbaseHBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google
1.需求分析2.Lambda架构 & Kappa架构2.1.Lambda架构 Lambda 架构总共由三层系统组成的：批处理层（Batch Layer），速度处理层（Speed Layer），以及用于响应查询的服务层（Serving Layer）。更详细的架构图：批处理层: &n
转载
2023-10-08 13:02:27
113阅读
?大数据之路任重道远，借着公司有大数据的平台赶紧把大数据好好学习一下，今天要介绍的离线数据开发和我目前的工作简直如出一辙，我知道在平台上该怎么操作，但我也希望知道这个平台实现的原理是什么，以及与传统的数据仓库的开发有什么样的不同。1. 离线数据开发上一章节我们讲述了数据同步，从采集系统中收集了大量的原始数据后，数据只有被整合和计算，才能被用于洞察商业规律，挖掘潜在信息，从而实现大数据价值，达到赋能
转载
2024-03-03 15:48:26
45阅读
