装逼的解释：是指 对现实世界各类数据的抽象组合，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。通俗的说：1.概念建模阶段： 就是对业务的梳理和理解(1.客户交流 2.需求理解 3.形成实体)2.逻辑建模阶段： 对实体进行细化，细化成具体的表，同时丰富表结构(表／列／索引／约束／视图／存储过程 等等)3.物理建模阶段： 对逻辑建模建模阶段的各种数据库对象 生成 相应的S
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2023-12-07 13:33:05
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维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种非常重要的数据建模方法，是将数据进行结构化的逻辑设计方法。维度建模由数据仓库领域的大师Ralph Kimball最先提出，他所参与著作的《数据仓库工具箱》是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典著作。维度建模是从分析决策的需求为出发点，构建数据模型，构建的数据模型是服务于数据分析需求。维度建模在解决更快速完成数据分析需求的同时
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2023-08-16 09:52:22
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维度建模主要源自数据集市，主要面向分析场景。维度建模以分析决策的
原创
2022-07-02 00:02:49
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第一部分 Hive概述第 1 节 Hive产生背景直接使用MapReduce处理大数据，将面临以下问题:MapReduce 开发难度大，学习成本高(wordCount => Hello World)Hdfs文件没有字段名、没有数据类型，不方便进行数据的有效管理使用MapReduce框架开发，项目周期长，成本高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 (
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2024-05-02 08:49:00
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1.数据建模装逼的解释：是指 对现实世界各类数据的抽象组合，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。通俗的说：1.概念建模阶段： 就是对业务的梳理和理解(1.客户交流 2.需求理解 3.形成实体)2.逻辑建模阶段： 对实体进行细化，细化成具体的表，同时丰富表结构(表／列／索引／约束／视图／存储过程 等等)3.物理建模阶段： 对逻辑建模建模阶段的各种数据库对象 生成 相应的S
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2023-09-18 10:17:05
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1、hive数据类型：基本数据类型：tinyint、smallint、int、bigint、float、double、boolean、string复合数据类型：array:一段有序字段，字段的类型必须相同map:一组无序的健/值对，健的类型必须是原子类型struct:一组命名的字段，类型可以不同复杂数据类型用法如下：Create table complex(col1 ARRAY
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2023-10-29 17:20:56
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1、数仓建模的目标 访问性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O 数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本 使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据的效率 数据质量：改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性，提供高质量的、一直的数据访 ...
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2021-08-23 10:15:00
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Hive文章目录Hive1.Hive2.Hive和Hadoop3.Hive和Mysql4.Hive基本知识1.Hive2.Hive和Hadoop越往后延迟越低,越往上
原创
2022-05-25 18:20:19
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1.hive的介绍  什么是hive：Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，实质就是一款基于hdfs的MapReduce计算框架，对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。  hive的工作方式：把存放在hive中的数据都抽象成一张二维表格，提供了一个类似于sql语句的操作方式，这些sql语句最终被hive的底层翻译成为MapReduce程序，最终在h
原创
2019-01-13 21:01:43
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matlab2017b 海浪建模的设计主要涉及到海浪模型的确定，海浪的各个参
原创
2022-10-10 16:02:15
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1. Hive基础1. Hive基础Hive基本概念引入原因：Hive是什么Hive数据管理四种数据模型Hive内部表和外部表Hive数据类型Hive的优化Map的优化：Reduce 的优化一个Reduce:分区裁剪（partition）笛卡尔积Map joinUnion allMulti-insert & multi-group byAutomatic mergeMulti-Count
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2023-07-12 21:16:02
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# Hive建模工具指南
Hive是一个用于大规模数据处理的框架，特别适合用于数据仓库和分析。它提供了类SQL的查询语言，使得非程序员也能轻松使用。随着使用Hive的用户逐步增多，构建合适的数据模型就显得尤为重要。本文旨在介绍Hive的建模工具及其应用，提供相关代码示例，并通过图例进行进一步的说明。
## 1. Hive建模的基本概念
在Hive中，数据模型的构建主要涉及表的创建、数据的组织
原创
2024-10-07 04:12:28
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## Hive数据建模
### 1. 概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它能够对大规模数据进行批量处理和分析。Hive使用类似于SQL的查询语言HiveQL，使得开发者可以使用SQL-like语句进行数据查询和分析。而在进行数据查询和分析之前，我们需要对数据进行建模，以便更好地组织和管理数据。
本文将向你介绍Hive数据建模的流程，并提供每一步需要执行的代码示例和注释。
原创
2023-10-13 12:56:56
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CAD怎么画三维图？大家准备好纸和笔，一起感受3D创意设计的魅力吧！ 步骤一：创建立方体模型打开CAD 2022专业版的三维模块，在【建模】功能区创建【长方体】。在绘图区中确定角点后，输入【立方体（C）】，长度输入【10】。若绘制模型显示为线框状态，可点击【渲染】功能。想要旋转查看模型时，可以同时按住【Shift+鼠标中键】进行旋转查看。步骤二：立方体的着色在【实体编辑】功能区，点击【拉
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2023-06-07 12:06:42
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# Python数学建模最优化理论的算法实现初步指南
## 一、整件事情的流程
在实现一个数学建模最优化算法时，可以遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义问题：明确需要解决的最优化问题。 |
| 2 | 确定约束条件：指定需要遵循的约束。 |
| 3 | 选择适当的优化算法：根据问题的性质选择合适的算法。 |
| 4
原创
2024-10-15 06:21:13
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分层建设理论 简单点儿，直接ODS+DM就可以了，将所有数据同步过来，然后直接开发些应用层的报表，这是最简单的了；当DM层的内容多了以后，想要重用，就会再拆分一个公共层出来，变成3层架构...
原创
2021-07-12 10:42:32
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Hive作为数据仓库，同关系型数据库开发过程类似，都需要先进行建模，所谓建模，就是对表之间指定关系方式。建模在hive中大致分为星型、雪花型和星座型。要对建模深入理解，首先需要对hive数仓中的几种表概念进行界定。hive中的表从形态上分内部表、外部表、桶表、分区表。在数据逻辑上划分为维度表和事实表。维度表等价于我们常说的字典表。事实表就是字典表之外的数据表。1.1 星型模型多张维度表，一张事实表
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2023-07-12 16:33:07
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分层建设理论 简单点儿，直接ODS+DM就可以了，将所有数据同步过来，然后直接开发些应用层的报表，这是最简单的了；当DM层的内容多了以后，想要重用，就会再拆分一个公共层出来，变成3层架构...
原创
2021-07-12 10:42:34
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# 数据仓库维度建模理论：概述及示例
在现代数据处理中，数据仓库作为大规模数据存储与分析的重要工具，它的设计与架构显得尤为关键。维度建模（Dimensional Modeling）是数据仓库中的一种高效设计方法，通过合理组织数据，提升查询性能与用户体验。本文将通过阐述维度建模的基本概念、构建流程及代码示例，帮助读者理解这一理论。
## 什么是维度建模？
维度建模的核心思想是将数据划分为事实（
最近看了尚硅谷的hive高级课程，学有所获，特此与大家分享hive高级进阶-hive优化+hive执行流程hive执行流程： hql语句 -> cliDriver ->DrivercliDriver: 1.解析客户端-e,-f等参数 2.定义标准输入输出流 3.按照';'划分hql语句Driver: 1.将HQL语句转换为AST 2.将AST转换为OperationTree 3.将Op
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2024-02-20 11:50:38
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