文章目录数据仓库Hive的基本概念 数据仓库概念 数据仓库英文全称为 Data Warehouse，一般简称为DW。主要目的是构建面向分析的集成化数据环境，主要职责是对仓库中的数据进行分析，支持我们做决策。主要特点面向主题（Subject-Oriented）：数据分析有一定的范围，需要选取一定的主题进行分析。集成性（Integrated）：集成各个其他方面关联的数据，比如分析订单购买人的情况，就
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2024-08-01 16:40:19
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Apache Sentry是Hadoop中的一个基于角色的细粒度授权组件。Sentry可以在Hadoop集群上对通过身份认证的用户和应用程序控制数据访问权限。Sentry开箱即用的支持Hive，Hive Metastore/HCatalog，Solr，Impala，HDFS(仅限Hive表数据)，Kafka和Kudu(通过Impala)。Sentry旨在成为Hadoop各组件的可插拔授权引擎。它允
# DWS Ads 区别
## 引言
随着互联网的发展，广告已经成为了商业模式的一部分。在数字化广告领域，DWS Ads 是一种常见的广告服务提供商。但是，与其他类似的广告服务提供商相比，DWS Ads 有其独特的特点和优势。本文将介绍 DWS Ads 的特点和优势，并通过代码示例来展示其用法。
## DWS Ads 简介
DWS Ads 是一种数字化广告服务，它提供了一种简单且高效的方式
原创
2024-01-10 01:57:39
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# DWS和DSD的区别
在大数据领域，DWS（Distributed Warehouse Service）和DSD（Distributed Storage and Data Warehouse Service）是两个非常常见的概念。本文将详细介绍它们的区别，并通过代码示例进行解释。
## DWS（分布式数据仓库服务）
DWS是一种基于云计算的分布式数据仓库服务。它提供了高可扩展性、高可用性
原创
2024-01-16 00:45:03
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Hive基本概念是一个基于hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射成一张数据表，并提供类SQL的查询功能。 Hive的意义是什么背景：hadoop是个好东西，但是学习难度大，成本高，坡度陡。 意义（目的）：降低程序员使用hadoop的难度。降低学习成本。 Hive可以对数据进行存储与计算存储使用HDFS存储 计算使用MapReduce进行计算。 Hive的特
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2023-12-10 16:34:56
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(1) 对事务的提交 MySQL默认是自动提交，而Oracle默认不自动提交，需要用户手动提交，需要在写commit;指令或者点击commit按钮(2) 分页查询 MySQL是直接在SQL语句中写"select... from ...where...limit x, y",有limit就可以实现分页;而Orac
# DM层和DWS层区别
在数据仓库中，数据模型是非常重要的。数据模型用于存储和组织数据，以便于查询和分析。在数据仓库中，通常会有多个数据模型，其中两个主要的模型是DM层和DWS层。本文将介绍DM层和DWS层的区别，并提供相应的代码示例。
## DM层
DM层（Data Mart Layer）是数据仓库中的一个重要部分。它主要用于存储和组织业务数据，以满足用户的查询需求。DM层通常具有以下特
原创
2024-01-10 04:37:29
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摘要：GaussDB(for MySQL)是华为自研云原生数据库，具有高性能，高扩展，高可靠的特点，完全兼容MySQL协议，自研架构和友好的生态兼容性，可以同时满足数据库管理员、应用开发者、CTO的运维、使用和业务发展需求，本次主要介绍GaussDB(for MySQL)在云原生技术方向上遇到的挑战和未来的发展演进路径。在2023云数据库技术沙龙 “MySQL&nbs
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2023-09-05 20:56:15
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# 数仓ADS和DWS的区别及实现步骤
## 1. 引言
在数据仓库领域中，ADS（Analytical Data Store）和DWS（Data Warehouse Service）是两个常见的概念。ADS是一种用于存储和分析数据的存储层，而DWS则是一种基于云服务的数据仓库解决方案。在本文中，我们将介绍ADS和DWS的区别，并给出实现ADS和DWS的步骤和相关代码。
## 2. ADS和D
原创
2024-01-13 00:37:50
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MySQL知识清单（一）什么是MySQLMySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。DBMS(数据库管理系统)是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，简称DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安
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2024-07-23 22:31:43
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大数据产业是IT技术创新与应用的必然趋势目前，信息通信技术迎来新一轮重大突破。随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术快速发展，社会信息化、企业信息化日趋成熟，社会化网络逐渐兴起，以及传感设备、移动终端越来越多地接入到网络，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据正在源源不断从各行各业迅速生成，全球数据的增长速度之快前所未有、数据的类型也变得越来越多。2012年全球被创建和被复制的数据总量
前言Mysql基础篇相关的内容是看了康师傅的视频做的笔记吧数据库相关概念DB： 数据库(Database) 存储数据的仓库，本质是一个文件系统。它保存了一系列有组织的数据。DBMS：数据库管理系统(Database Management System)操作和管理数据库的大型软件。（平常我们说的mysql、oracle等其实是DBMS）SQL： 结构化查询语言(Structured Query La
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2024-10-13 11:54:38
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GoalKudu 主要面向 OLAP 应用，支持大规模数据存储，支持快速查询，并且支持实时数据更新。相比Hive 之类的SQL on Hadoop，性能会好不少，并且支持数据实时更新，这也是 Hive 的一个痛点；相比于一个传统的 OLAP 数据库，它所支持的数据规模可能要大一点，毕竟 Kudu 是水平扩展的。Kudu 的paper里提到，它的一个设计目标是统一存储日志数据和线上数据，并且提供高效
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2023-08-18 23:46:54
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关于数据仓库的分层，似乎大家都有一个共同的认识。但涉及到每一层该如何去建模，可能每个人都有自己的理解。数据建模，毫无疑问是数仓建设的重中之重，然后，在实际的开发过程中，会把大量的时间都投入到了需求开发，往往会忽略数据建模，尤其是DWS层的建模。长此以往，数据模型变的越来越杂乱，指标口径无法统一，造成的结果就是：虽然表很多，但是却很难取数。本文主要介绍DWS层建模的基本方法论，希望对你有所帮助。1、
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2023-11-26 20:39:35
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## DWS分区及其在数据仓库中的应用
数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。在数据仓库中，数据通常按照特定的分区方式进行存储和管理，以提高数据的查询性能和维护效率。DWS分区是一种常见的数据仓库分区方法，本文将介绍DWS分区的概念和在数据仓库中的应用，并附上代码示例进行说明。
### 什么是DWS分区
DWS分区，全称为`Date-Week-Space`分区，是一种按
原创
2024-01-13 00:27:18
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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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Pig：一种操作hadoop的轻量级脚本语言，是一种数据流语言，最初由雅虎公司推出，用来快速轻松的处理巨大的数据。Pig包含两个部分：Pig Interface,Pig Latin。Pig可以非常方便的处理HDFS和HBase的数据，和Hive一样,Pig可以非常高效的处理其需要做的，通过直接操作Pig查询可以节省大量的劳动和时间。当你想在你的数据上做一些转换，并且不想编写MapReduce jo
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2023-09-10 19:39:35
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文章目录7.1 Hive是什么？7.2 Hive 和数据库的区别7.3 Hive 架构7.4 内部表和外部表7.5 排序的区别7.6 窗口函数7.7 Hive 优化7.7.1. Map Join7.7.2. 行列过滤7.7.3. group by 去重7.7.4. 数据倾斜1. 数据倾斜原因2. 调整 Map 数3. 调整 Reduce 数7.7.5 JVM 重用 7.1 Hive是什么？简单来
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2023-08-25 12:06:13
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5 Function
指数据库内置的function，不讨论UDF。另外，操作符都不比较了，区别不大。
5.1 数学函数
功能OracleHiveImpalaABS绝对值，有有有SIN/SINH/ASIN/COS/COSH/ACOS/TAN/TANH/ATAN/ATAN2
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2023-10-24 17:05:55
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Impala与Hive的关系Impala与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。Impala与Hive在Hadoop中的关系下图所示。Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给
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2023-09-20 06:36:17
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