目录1-为什么要做ID-Mapping2-ID-Mapping的核心技术3-总结 1-为什么要做ID-Mapping为啥要做ID Mapping？其实技术都是为了解决实际业务问题的。如果没有数据孤岛的问题，也就不会有这波澜壮阔的数字技术发展和改革。举个例子：在 10 多年前的时候，当时IT界都还在做“四库十二金”的项目。就是把一个地区的所有地址给弄干净。这可就费劲了，因为同一个地址有 N 多种写
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2023-09-26 12:18:23
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Data Warehouse MPP（大数据仓库的分布式并行处理）是一种通过多节点协同工作的数据存储与处理模式，极大提高了数据处理的效率与性能。在这篇博文中，我们将深入探讨如何处理与迁移数据仓库 MPP 相关的问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面。
## 版本对比
在选择适合自己企业的 MPP 解决方案时，版本特性对比是非常必要的。不同版本可能在性能、功
数据仓库技术中的MPPhttp://www.dedecms.com/knowledge/data-base/generalized/2012/0703/2510.html数据仓库世界里面的massively parallel processing 大概定义： MPP 是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果。 首先MPP 必须消除
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精选
2013-06-30 23:22:36
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数据仓库技术中的MPP数据仓库世界里面的massively parallel processing 大概定义： MPP 是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果。 首先MPP 必须消除手工切分数据的工作量。 这是MySQL 在互联网应用中的主要数据仓库世界里面的massively parallel processing 大概定义：
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2023-09-18 14:45:10
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一、id-mapping概述在后续的数仓、画像、推荐等模块开发中，我们都需要对每一条行为日志数据标记用户的唯一标识！简单的方案是 将这条数据中的uid/imei码/imsi码/mac/androidid/uuid这些字段（标识字段）按优先级取一个标识，作为这条数据的用户唯一标识！ 这个方案有严重的漏洞！现实的无奈 在现实的日志数据中，由于，用户可能使用各种各样的设备，有着各种各样的前端入口，甚至同
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2024-05-11 18:48:58
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## 如何实现 mpp 数据仓库排名
在现代数据分析和业务智能中，数据仓库是组织和分析大规模数据的关键。多维并行处理（MPP）数据仓库能够处理大量数据，并有效地进行查询与分析。实现“Mpp数据仓库排名”是一个系统的过程。本文将逐步指导你完成这一任务，并且提供相应的代码和详细的解释。
### 整体流程
在实施“Mpp数据仓库排名”之前，我们需要明确整个流程。以下是实现该任务的步骤：
| 步骤
# MPP的数据仓库：一种高效的数据管理解决方案
在当今数据驱动的时代，企业每天都会生成和处理大量数据。为了有效管理这些数据，许多组织开始采用MPP（Massively Parallel Processing，海量并行处理）架构的数据仓库。本篇文章将深入探讨MPP的数据仓库的概念、优势和使用示例，并结合具体的代码和序列图进行说明。
## 什么是MPP数据仓库？
MPP数据仓库是一种特殊的数据
原创
2024-09-11 07:13:42
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# 构建 MPP 数据仓库集群
## 1. 概述
在本文中，我们将讨论如何构建 MPP（Massively Parallel Processing）数据仓库集群。首先，让我们了解一下整个过程的流程，然后逐步指导你如何实施。
## 2. 流程图
下面是构建 MPP 数据仓库集群的流程图：
```mermaid
graph LR
A[准备环境] --> B[创建集群]
B --> C[导入数
原创
2024-01-08 04:21:48
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存在的意义传统的数据仓库和大数据仓库传统数据仓库由关系型数据库组成MPP（大规模并行处理）集群
缺点：
存储位置不透明：通过Hash确定物理存储位置，查询任务在所有节点都执行
扩展性有限：不同库之间交互对网络压力很大，分库分表也有上限，分库分表越多性能就越差。分布式事务实现会导致扩展性下降
热点问题/单点瓶颈：分库分表后，可能发生热点数据都在同一节点情况下。改节点容易发生宕机和超时等异常情况
大
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2023-12-19 20:30:29
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一、简介StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP 架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。兼容 MySQL 协议，可使用 MySQL 客户端和常用 BI 工具对接。同时 StarRocks 具备水平扩展，高可用、高可靠、易运维等特性。广泛应
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2023-08-06 15:03:18
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一般来说，数据库承担着存储和计算的功能。早期数据库主要针对日常的事务处理，随着分析型应用的普及，分析型数据库应运而生，这个如今拥有数百亿美元存量并快速增长的市场，一直在吸引诸多公司加入。比如，早年Oracle推出了Exadata，但因为只能储存在EMC这样的高端专有硬件上，成本高昂;且多节点共享存储设备，可拓展性差，往往只能支持十几个节点，灵活性不高。这种共享存储架构的数据仓库为第一代数据仓库。针
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2023-11-03 10:52:43
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计算存储分离是“云”存在的模式和形态之一，也是最有成本优势的方式之一。通过将存储层与计算层做到极致，实现规模经济与共享经济，以更少的财务成本满足业务需求。
分析型数据库 (Analytic Database)，也称为数据仓库 (Data Warehouse)，支持分析型处理，也叫联机分析处理OLAP (On-Line Analytical Processing)，一般针对某些主
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2024-01-29 00:25:19
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概述最近开始接触数据可视化项目，准备做一下数据仓库，特此总结一下数据仓库之MPP架构内容。一、数据仓库简介数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持(Decision Suppo
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2023-07-10 21:05:21
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# 数据湖和数据仓库 MPP 的科普
在现代数据管理中，数据湖和数据仓库是两个不可或缺的概念。特别是随着大数据和云计算的兴起，这两者各自的应用场景和优缺点也变得日益显著。而 MPP（大规模并行处理，Massively Parallel Processing）技术的出现，使得数据仓库在处理大数据时更加高效。本文将深入探讨数据湖和数据仓库 MPP 的特点，并以相关代码示例和甘特图帮助理解这两个概念。
数据导入总览概述数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到StarRocks中，方便查询使用。StarRocks提供了多种导入方式，用户可以根据数据量大小、导入频率等要求选择最适合自己业务需求的导入方式。离线数据导入，如果数据源是Hive/HDFS，推荐采用Broker Load导入, 如果数据表很多导入比较麻烦可以考虑使用Hive外表直连查询，性能会比Broker load导入效
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2024-05-20 12:05:04
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在前面的博文介绍了PG的hook和数据仓库的join算法之后，现在终于要推出干货了：ppg_fdw。（大家可以从githup：https://github.com/scarbrofair/ppg_fdw上下载代码和相关的简要说明文档）。
总的说来，ppg_fdw基于pgsql的hook和foreign data wrapper机制，力图使用透明的方式，
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2023-11-08 22:08:36
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小红书是年轻人的生活记录、分享平台，用户可以通过短视频、图文等形式记录生活点滴，分享生活方式。在2017年后，随着业务类型和用户体量的爆炸式增长，各类数据分析的需求以及应用系统的数据需求快速出现，例如：商业智能分析，数据应用报表，用户行为分析、算法策略数据等。为了满足业务需求，小红书使用过多种 OLAP 数据分析系统。StarRocks 采用了全面向量化计算技术，是性能非常强悍的新一代 MPP 数
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2023-10-11 21:21:06
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## 数据仓库和MPP的关系
数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统，它用于支持企业决策制定和分析。而MPP（Massively Parallel Processing）是一种用于处理大规模数据的并行计算技术，通过将数据分布到多个节点上并行处理，提高数据处理的效率和性能。
数据仓库和MPP技术之间有着密切的关系，MPP技术可以被应用于数据仓库中，通过并行处理大规模数据，提高数据仓库的查
原创
2024-03-08 05:55:36
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# MPP架构数据库简介
## 什么是MPP架构数据库
MPP（Massively Parallel Processing）架构数据库是一种用于处理大规模数据集并实现高性能数据处理的数据库架构。它通过将数据分散存储在多个节点上，并使用并行处理技术来提高数据查询和分析的速度和效率。MPP架构数据库通常用于数据仓库和分析等大数据场景。
## MPP架构数据库的特点
MPP架构数据库具有以下特点
原创
2023-09-10 04:34:19
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编程：处理数据 关系型数据库：mysql oracle sqlserver db2 非关系统数据库no-sql：redis oracle的优势：安全性更高 数据处理能力更强：存储、处理更多的数据 LAMP :Linux+Apache+Mysql/Mari
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2024-07-22 20:28:14
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