数据分层 在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层 跟离线系统的定义一样, ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据(进行了数据清洗),包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。(原
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程 学习打卡一、常见的特征工程二、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的特征,从而提高机器学习性能。一、常见的特征工程二、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作为阿里云上广受欢迎的大数据开发调度服务,最近加入了对于AnalyticDB for PostgreSQL(原HybridDB for PostgreSQL,简称ADB for PG)的支持,意味着所有ADB for PG的客户可以获得任务开发、任务依赖关系管理、任务调度、任务运维等等全方位强大的能力,进一步增强ADB for PG的ETL能力,今天就给大家介绍一下如何使用Dat
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的配置,这里展示我之前的配置解决方案: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的控制台,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的关系二、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计算引擎的一站式开发工场,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
一、概述DataWorks数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的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的产品服务,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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什么是DataWorksDataWorks是从工作室、车间到工具集都齐备的一站式大数据工场,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的功能和使用限制。DataWorks数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,为您提供数据集成、数据开发、数据
以FineReport软件为例: 数据地图是商业分析的高级形式和手段,多见于一些国外高端商业财经杂志。长期以来,很多职场人士都希望能在自己的数据分析和商务演示中使用数据地图这一形式,来提升专业品质和沟通效率。但由于地图素材和制作工具难以获得,普通办公族很难制作自己的地图,只能对国外媒体和报告上的精美地图羡慕不已。 由于一般情况下,数据地图出现位置的特殊性(高大上的高端商业财经杂志),数据地图也就
 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.
背景:2018年5月份,刚来公司的时候要求写一份大型的数据报告,大概200多页。那时候公司的BI数据仓库还没搭建完善,而且数据ETL仍然使用的是KETTLE工具,只能支撑T+1的更新。更郁闷的是写个算法,结果跑了8个小时根本无法支撑整个每天产生的GB级别的数据计算量。还有更可怕的是,公司产品分为好几个版本,且放在不同的生产库内,早期的开发很多都离职了且经常是标注不明确,导致大量的脏数据。(还好后期
1、DataWorks概念DataWorks数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的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的产品服务和一站式开发管理的界面。DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引擎,提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发和治理的平台,自带阿
# 数据架构分层数据视图分层指南 在现代软件开发中,合理的架构规划能够显著提升系统的可维护性和可扩展性。本文将带你一起学习如何实现“数据架构分层”和“数据视图分层”,并通过示例代码帮助你理解每一步的关键内容。 ## 整体流程 实现数据架构分层数据视图分层的流程可以分为以下几个步骤: | 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
阿里Dataworks架构的深入探讨 阿里Dataworks作为一款数据集成与处理的平台,广泛应用于各行业的数据分析和管理。其架构设计灵活,能够支持大规模数据的高效处理和分析。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的设计理念和应用场景。 ## 背景描述 在互联网快速发展的背景下,数据的体量与复杂性不断增加。阿里Dataworks
原创 5月前
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# DataWorks架构介绍 DataWorks是阿里云的一项数据开发工具,帮助用户从数据采集、存储到分析和展示实现全流程的数据治理。在这篇文章中,我们将针对DataWorks架构进行详细介绍,包括实施的步骤和代码示例。我们还会使用Mermaid提供的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架构的步骤。 | 步骤 | 描
日前,由阿里数据打造的智能数据构建与管理Dataphin,重磅上线阿里云-公共云,开启智能研发版本的公共云公测!在此之前,Dataphin以独立部署方式输出并服务线下客户,已助力多家大型客户高效自动化构建企业数据中台,不仅大幅度提升大数据研发效率,实现数据资产的标准化管理,更通过数据服务体系让数据智能驱动业务。智能数据构建与管理Dataphin是企业在建设数据中台中必不可少的核心组成部分,是阿里巴
# DataWorks 功能架构解析 DataWorks 是阿里云推出的一款数据处理和数据集成工具,它提供了丰富的数据处理能力和良好的用户体验,已经成为企业数据治理和分析的核心工具之一。在这篇文章中,我们将深入探讨 DataWorks 的功能架构、相关的代码示例,以及它在数据流程管理中的应用。 ## 一、功能架构概述 DataWorks 的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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  目前的Web Application大多采用流行的基于B/S模式的三层架构开发,这里的三层架构指的就是Web层、业务层和数据访问层。采用分层的开发方式有很多好处,下面只简单地来说两点:  1:分层开发使不同的开发人员关注他们擅长的特定层面,有助于开发优质的系统。因为很少有程序员可以精通从JS,CSS,DHTML到struts再到hibernate直至最后的数据库设计这一整套开发流程所要使用到的
转载 2023-12-25 13:05:07
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## dataworks 部署架构 在大数据领域中,数据的处理和分析是非常重要的。为了有效地进行数据处理和分析,需要有一个稳定可靠的数据处理平台。DataWorks是一种云上的数据处理平台,具有高可用性、高性能和高扩展性。在本文中,将介绍DataWorks的部署架构,并给出相关的代码示例。 ### 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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# Dataworks底层架构科普 Dataworks是阿里云提供的数据集成和数据管理服务,它能够帮助用户在多个数据源之间进行数据处理、转换和分析。随着大数据的兴起,数据治理和数据流动的重要性日益凸显,Dataworks作为一种高效的数据管理工具,提供了灵活的解决方案与强大的功能支持。 ## 一、Dataworks的核心组件 Dataworks的底层架构主要由以下核心组件构成: - **数
原创 10月前
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# 实现 DataWorks 技术架构的指南 在现代数据处理与分析的世界中,DataWorks 成为了企业管理数据的重要工具。作为一名刚入行的小白,理解 DataWorks 的技术架构及其实现过程是非常重要的。本文将通过详细的流程、代码示例以及可视化图表,帮助你更好地掌握 DataWorks 的技术架构。 ## 一、DataWorks 技术架构的流程 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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