HIve数仓新零售项目注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 今天继续和大家分享一下HIve数仓新零售项目 #博学谷IT学习技术支持 文章
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2023-09-15 20:48:42
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存储过程中查不到system模式下的表数据(NO_DATA_FOUND)set ngmr.dd.local.mode.auto=false;
# 系统表实际上是mysql表的视图，默认为local模式应该会更快捷一点。但是应该有地方配置错误，所以需要关闭local模式，但是会牺牲一点查询性能不能Rename表set inceptor.torc.allow.rename=true;
# 星环给的解释
2019/2/20 星期三此笔记参考2017年 优化与2019/2/20 星期三Hive的设计思想和技术架构Hive的基础Hive是一种数据仓库工具，他的功能是讲SQL语法表达的数据运算逻辑转换为mapreduce程序在hadoop集群上对海量数据进行分析 //Hive创建索引hive的设计思想库：sql语法表达成MapReduce的jar库因为，sql语法相对是一个规则的东西，我们把sql语法用
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2023-11-30 11:48:46
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动静态分区的区别动静态分区建表是一样的 #静态分区SP(static partition) 1.静态分区是手动指定的，会根据自己的设定在大文件下面创建对应的子文件夹数量 添加语句:alter table mydemo.customer add partition(year='1999') partition(year='2000')这个表示添加两个分区，也就是创建两个子文件夹。 2.静态分区的分区
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2024-02-20 10:46:55
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（图片于网络，侵删）一、数据采集模块【1】Linux环境搭建Linux配置请看这篇?Linux基本配置【2】Hadoop环境搭建1）基础环境创建[node01]
cd ~
mkdir bin
cd bin
vim xsync
=======================如下========================
#!/bin/bash
#1 获取输入参数个数，如果没有参数，
# 实现 Hive 数据仓库分层 DWD 的步骤指南
在现代数据分析中，数据仓库的设计至关重要。分层的数据仓库通常包括多个层次，DWD（Data Warehouse Data）层是其中之一。DWD 层存储经过清洗和结构化的事件数据，准备好供后续分析使用。本文将介绍如何建立 Hive 的 DWD 层。
## 流程概述
以下是实现 Hive 数据仓库 DWD 层的基本流程：
| 步骤 | 描述
# Hive数仓DWD层同步策略
随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始建立自己的数据仓库，其中Hive因其优秀的性能和灵活性受到了广泛的欢迎。本文将探讨Hive数仓的DWD（数据仓库层次模型中的数据仓库数据层）层同步策略，并通过代码示例加以说明。
## DWD层简介
在数据仓库的建模中，DWD层位于ODS层（操作数据存储层）和DWS层（数据仓库汇总层）之间。DWD层的主要功能是通过对数据
原创
2024-10-24 05:57:13
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大数据流程 数据分析计算(MapReduce)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，并提供类SQL查询功能。数据仓库的主要特征：数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合，用以支持管理决策。 数据仓库不产生数据 单纯的数据分析平台，集成化的数据分析平台面向主题的： 主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分
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2023-07-12 14:43:31
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# 旅行图与动态规划
在计算机科学领域，旅行图是一种重要的数据结构，用于表示一系列的旅行点以及它们之间的距离。旅行图被广泛应用于旅行商问题（TSP）等相关领域。本文将介绍旅行图的基本概念和应用，并通过动态规划方法解决旅行商问题。
## 旅行图的定义与表示
旅行图由一组旅行点和它们之间的距离组成。在计算机中，我们可以使用矩阵或者邻接表来表示旅行图。下面是一个旅行图的示例，其中包含5个旅行点（A
原创
2024-01-09 23:56:08
29阅读
第1章 需求分析和实现思路
1.1 实时数仓分层
在之前介绍实时数仓概念时讨论过，建设实时数仓的目的，主要是增加数据计算的复用性。每次新增加统计需求时，不至于从原始数据进行计算，而是从半成品继续加工而成。我们这里从kafka的ods层读取用户行为日志以及业务数据，并进行简单处理，写回到kafka作为dwd层。1.2 每层职能
分层数据描述生成计算工具存储媒介ODS
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2024-05-29 06:13:58
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**Title: A Beginner's Guide to Ads and DWD with Code Examples**
Introduction:
In today's digital world, advertisements (ads) play a crucial role in promoting products, services, and ideas. They allow
原创
2024-01-12 22:09:00
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如何实现“dwd dws as”
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“dwd dws as”。首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图。
```mermaid
erDiagram
Developer --> Newbie : 教授“dwd dws as”实现方法
Newbie --> Developer : 学习并完成任务
```
接下来，让我们逐步介绍每个步骤，并
原创
2024-01-10 03:06:53
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1概要说明业务域的数据来自业务系统的数据库 通过sqoop（或datax）抽取到数仓的ods层 在ods层对有需要的表进行增量合并，字段选择，反范式话，形成dwd明细层表 在明细层基础上，进行各类主题的数据统计、分析 课程中，主要分析的主题有：交易域分析营销域分析会员域分析物流域分析仓储域分析供应域分析…什么是业务系统： 公司向用户提供业务功能的系统，比如 京东：京东商城！ 头条：头条网站 这一类
# Python操作Hadoop的DWD（数据仓库详细层）
在大数据时代，Hadoop是一个流行的分布式存储和计算框架。在Hadoop生态系统中，DWD（数据仓库详细层）是一个重要的概念，它用于存储原始数据的详细信息。本文将介绍如何使用Python操作Hadoop的DWD。
## 什么是DWD？
DWD是数据仓库详细层（Data Warehouse Detail）的缩写。它是数据仓库架构中的
原创
2024-07-21 10:52:52
16阅读
## 带有代码示例的科普文章：DWD和DWS
### 什么是DWD和DWS？
在软件开发中，DWD和DWS是两个重要的概念，分别代表着“数据库设计”和“数据仓库设计”。它们在数据管理和数据分析领域中起到了至关重要的作用。
### DWD：数据库设计
数据库设计（Database Design，DWD）是指在开发一个软件应用的过程中，针对该应用所需要的数据进行合理的组织和设计的过程。
在数
原创
2024-01-12 17:36:31
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第5章 DML数据操作5.1 数据导入5.1.1 向表中装载数据（Load）1）语法hive> load data [local] inpath '数据的path' [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];（1）load data:表示加载数据（2）local:表示从本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载
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2024-07-19 21:50:30
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版本和环境准备本次实战的环境和版本如下：JDK：1.8.0_211Flink：1.9.2Maven：3.6.0操作系统：macOS Catalina 10.15.3 （MacBook Pro 13-inch, 2018）IDEA：2018.3.5 (Ultimate Edition)Kafka：2.4.0Zookeeper：3.5.5请确保上述环境和服务已经就绪；源码下载如果您不想写代码，整个系列
DWDM（Data Warehouse Dimensional Modeling）是一种用于构建数据仓库的建模方法。而维度建模（Dimensional Modeling）是DWDM的一种重要技术手段，它通过将数据按照业务过程进行分析和设计，从而使数据仓库更加容易理解和使用。本文将介绍维度建模的基本概念和应用，并给出代码示例。
维度建模是一种面向主题的建模方法，它侧重于对业务过程中的主要维度进行建
原创
2024-01-10 02:39:23
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DW ：data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层 DWB：data warehouse base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。 DWS：data warehouse service 服务
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2023-11-17 21:00:09
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# 教程：构建数据仓库中的ODS与DWD层
在数据仓库的构建过程中，ODS（Operational Data Store）和DWD（Data Warehouse Detail）是两个至关重要的层次。ODS用来存储来自不同源系统的原始数据，而DWD则是经过初步处理后的数据，通常用于数据分析和报表。
## 数据处理流程
以下是构建ODS和DWD的基本流程：
| 步骤 | 说明
