作者：傅宇康 导读有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标，包括30+页面，100+数据报表以及400+不同类型的数据指标，它们帮助商家更合理、科学地运营店铺，同时也直接提供分析决策方法供商家使用。并且，每天在跑的底层任务和涉及的数据表已经达到千级别。面对如此庞大的数据体系，作为测试如何制定质量保障策略呢？文章目录：有赞数据链路数据层测试应用层测试后续规划01有赞数据链路1、数据链路介
doris 数仓hive是一个高效的分布式数据仓库，能够处理快速的数据查询和丰富的数据分析，是大数据处理的重要组成部分。本文将详细记录如何解决与“doris 数仓hive”相关的问题，包括环境准备、核心操作指南、配置细节、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在搭建doris 数仓hive环境之前，我们需要确保所有的前置依赖都已成功安装。这些依赖包括但不限于Java, Hive, H
1. 什么是ETL，ETL都是怎么实现的？ ETL中文全称为：抽取.转换.加载 extract transform load ETL是传数仓开发中的一个重要环节。它指的是，ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。ETL
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2023-12-22 23:10:35
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[Hadoop]数仓工具Hive的安装部署?作者：喜欢水星记?系列：Hadoop高可用集群?收藏：本文记录我搭建过程供大家学习和自己之后复习，如果对您有用，希望能点赞收藏加关注Hive的简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。最初，Hive是由Facebook开发，
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2024-04-11 12:34:32
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提醒：代码在文档，部分需要进行复制。该项目以国内电商巨头实际业务应用场景为依托，紧跟大数据主流需求，对电商数仓的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，让你迅速成长，获取最前沿的技术经验。Flume1.9+Kafka2.4.1+Sqoop1.4.7+MySQL5.7 + Hadoop3.1.3+Hive3.1.2+Tez、Spark3.0.0 + Ranger2.0 + Presto + Ky
DataX 导出 Hive 数据到 Doris 时，经常遇到某条数据不合规范导致整个任务失败，有时 Doris 的 URL 提供的信息也难以定位到这条数据，此时如果能定位到是哪个 Hive File 导致的失败就能缩小排查的范围。查看DataX 报错日志：2023-12-28 16:21:09.556 [0-0-113-writer] INFO DorisWriterEmitter - Stre
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2024-10-23 10:43:24
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Hologres揭秘:深度解析高效率分布式查询引擎-阿里云开发者社区介绍xxx实时数仓发展背景介绍xxx实时数仓1.0从2019年开始搭建，基于Kudu OLAP引擎构建，前期承载业务不多，任务量不大，运行稳定、性能也很高，比较适合前期的技术选型；自2020年后，xxx进入业务快速发展期，实时开始承接更多的业务需求，包括营销域、交易域、教学域等数据域的建设以及实时大屏，随着需求增多，实时数仓任务量
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2024-01-10 15:53:06
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初学耗时：0.5h注：CSDN手机端暂不支持章节内链跳转，但外链可用，更好体验还请上电脑端。一、数据仓库与数据库的区别 记忆词： OLTP、OLAP
B06 - 999、大数据组件学习③ - Hive ギ 舒适区ゾ || ♂ 累觉无爱 ♀
一、数据仓库与数据库的区别数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。操作型处理，叫联机事务处理 OLTP（On-
目录一、数据仓库的ODS、DW和DM概念二、数据中心整体架构三、ODS、DW、DM协作层次图四、通过一个简单例子看这几层的协作关系五、ODS到DW的集成示例 一、数据仓库的ODS、DW和DM概念 表1 ODS、DW、DM的区分
概念 名词解释 特征 个人理解 ODS &nbs
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2024-01-17 13:35:14
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一.数仓为什么分层把复杂问题简单化
将复杂的任务分解成多层来完成,每层只处理一个简单的任务,方便定位问题减少重复开发
规范数据分层,通过中间层数据,能够减少极大的重复计算,增加以此计算结果的复用性隔离原始数据
不论是数据的异常还是数据的敏感性,使真实的数据与统计数据解耦开二.数据分层理论ods层也叫贴源层
针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？
（1）保持数据原貌不做任何修改，
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2023-10-12 23:23:45
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数据仓库架构分层1. 数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。1）ODS层：为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加
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2024-06-11 01:32:09
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# Doris数仓架构对比指南
## 引言
在大数据领域，Doris是一种流行的分析型数据库，它为用户提供高效的数据仓库解决方案。对于刚入行的小白而言，理解Doris的数仓架构并对比不同架构是至关重要的。本文将为你详细讲解实现“Doris数仓架构对比”的整个过程，并提供代码示例及注释，帮助你理解这一过程。
## 流程概述
在实现Doris数仓架构对比之前，首先要明确整个流程。以下表格展示了
架构图： 组成：SQL语句到任务执行需要经过解释器，编译器，优化器，执行器 解释器：调用语法解释器和语义分析器将SQL语句转换成对应的可执行的java代码或业务代码 编译器：将对应的java代码转换成字节码文件或jar包 优化器：从SQL语句到java代码的解析转化过程中需要调用优化器，进行相关策略优化 执行器：当业务代码转换完成之后上传到集群中执行职责：元数据管理
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2024-05-09 21:30:16
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Hive环境搭建数仓中所有数据交给hive管理，所以数仓环境其实就是Hive环境计算交给SparkSQL1. 两种计算模式比较Hive on Spark：Hive既作为存储元数据Hive负责SQL的解析优化语法是HQL语法执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive :SparkSQL对接Hive数据源Hive只作为存储元数据Spark负责SQL解析优化语法是
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2023-07-20 20:08:19
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目录1.简介2.方案架构3.离线还原数据3.1.数据落盘至hdfs3.2 Merge操作3.3 Merge sql 代码3.3.1 首先创建一个快照表来存放test库的binlog日志3.3.2 创建一个待还原的ods层hive表3.3.3 在hive中还原出与mysql相同的数据(binlog+历史数据)3.3.3.1 binlog demo3.3.3.2 全量数据合并3.3.3.3 写入数据
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2023-07-20 20:07:15
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hive的安装与简单入门1 HIVE简单介绍1.1什么是 Hive Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL 查询功能。 本质是：将HQL 转化成 MapReduce 程序 1.2Hive 架构原理 1.3Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不
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2024-05-10 12:00:46
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在线教育(7) 目录在线教育(7)1. Hive函数2. Hive 优化2.1 Hive 基础优化2.1.1 HDFS 副本数2.1.2 yarn的基础配置2.1.3 MapReduce基础配置2.1.4 hive的基础配置2.1.5 hive压缩的配置2.1.6 hive的执行引擎切换2.2 Hive 数据倾斜优化2.2.1 group by 数据倾斜2.2.2 join 数据倾斜2.2.3 如
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2023-07-20 20:08:42
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目录一、集群规划二、下载与设置三、初始化元数据四、hive启与停五、tez的配置 本节讲解Hive的安装与配置。配置文件下载一、集群规划在node01 安装，同步到node02，node03node01node02node03hivehivehive二、下载与设置# 1. 下载hive
[jack@node01 u02]$ wget https://mirror.bit.edu.cn/apach
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2023-07-20 20:07:56
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一、数据模型数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一段关于“什么才是优秀程序员”的话：“烂程序员关心的是代码，好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”。只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。关于数仓的建模有两种基本的模型：1、关系建模（Inmon）关系建模是数据仓库
第3章 数仓环境搭建
3.1 Hive环境搭建
3.1.1 Hive引擎简介引擎包括：默认MR、tez、spark Hive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。 Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark S
