# Spark在数据仓库中的应用
随着大数据时代的到来，数据仓库（Data Warehouse，简称DW）作为存储和分析海量数据的重要工具，其重要性愈加显著。而Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，因其高效的内存计算和丰富的库，逐渐成为数据仓库领域的重要一环。本文将探讨Spark在数据仓库中的应用，包括数据处理、ETL（提取、转换、加载）过程以及通过可视化展示分析结果。
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原创
2024-10-21 05:43:45
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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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实时数仓学习目标理解实时数仓项目的基本需求、整体架构。了解常用实施方案。能够编写Canal客户端采集binlog消息。理解google ProtoBuf序列化方式。理解Canal采集原理。实时计算应用场景及技术选型实时计算在公司的用处公司内已经采用MR与spark之类的技术，做离线计算，为什么用实时计算？离线的伤痛就是数据出的太慢有对实时数据要求高的场景比如：滴滴的风控、淘宝双十一营销大屏、电商购
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2023-10-03 19:18:28
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stage-5 mode-1: 电商离线数仓项目实战（上）介绍数仓项目实战的笔记作业题1本次作业要求最近七天连续三天的活跃会员数。我才用的是small_startlog小数据集，一共是三天的log:其中一天的log大概是9k~1w条数据。那么分析得一下步骤：数据采集自定义拦截器, 对数据进行一定的分类并获取时间public Event intercept(Event event) {
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2024-01-30 02:48:50
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文章目录数仓什么是数仓数仓的特点数仓分层数据应用个人经验总结寄语 数仓什么是数仓数据仓库(Data Warehouse,可简写为DW或DWH)。数据仓库,是为企业重要的数据战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。没有采用数仓前，企业统计业务数据，容易出现数据统计错误，不同的人统计的结果不同（采用不一致的数据源，不同的统计方法），为了保证
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2023-09-22 15:16:51
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作者介绍@阿泱一个热爱数据产品的工具人。“数据人创作者联盟”成员。01引言“数据仓库的搭建帮助笔主保证了上层应用的数据质量，对数据需求可做可不做有了把控，对数据需求的输出速度有了把控。因为接触数据仓库，对指标口径也有保证。很多时候笔主是依照于需求顺藤摸瓜摸出来的数仓体系，不断打磨，不断合并，才产生的结果，可复制的内容可能不是太多，仅供参考。”前一篇笔主分享了自己是通过平台工具+数据仓库搭建的数据产
# 实现离线数仓 Spark 的全过程
本文将帮助你了解如何实现离线数仓的 Spark 方案。离线数仓主要用于数据的批量处理和分析，Spark 是一种性能极高的处理引擎，适合大规模数据的处理。本文将通过以下步骤帮助你完成这个任务。
## 流程概述
我们可以将实现离线数仓的流程归纳为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[数据采集] --> B[数据清洗]
# 构建 Spark 离线数仓的流程
作为一名刚入行的小白，构建 Spark 离线数据仓库可能会显得有些复杂。不过，遵循以下流程，你很快就能上手。这篇文章将带你一步步实现这个目标。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|-----------|------------------------------|
| 1
原创
2024-10-24 06:26:30
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1. TCP Sourceimport org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/*
* 需求: 使用netcat工具向9999端口
阅读目录前言环境初步预览探索用户数据探索电影数据探索评级数据
MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。
这个数据集经常用来做推荐系统，机器学习算法的测试数据集。尤其在推荐系统领域，很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。
前言  
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2023-06-19 11:19:46
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小节一：数仓介绍小节二：离线数仓应用应用架构本小结介绍下离线数仓的一个应用架构一个简单的离线数仓架构图如下这里粗粒度的划分了异构数据源、数据传输、数据仓库、应用分析、及整体管理几层。其中源数据主要指的数仓的数据来源，有数据库数据、文件类型数据、还有接口等http传输的数据。数据库数据大多都是业务的数据，例如mysql、oracle等；文件类型大多是日志数据、离线csv等格式化数据；http传输主要
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2023-08-08 11:12:56
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数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两种架构。1、离线数仓 离线数仓，其实简单点来说，就是原来的传统数仓，数据以T+1的形式计算好放在那里，给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代，这种模式被称为“大数据的批处理”。 只不过原本的单
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2023-10-12 08:39:51
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一、上次课程回顾二、Hadoop第二次课2.1、Yarn的单节点部署2.2、Yarn下面使用wordcount进行词频统计&&不通过web界面如何知道作业运行成功2.3、现在的大数据存储、计算是怎样的2.4、CentOS6、CentOS7下分别设置云主机的hostname2.5、jps的真正使用2.6、Linux下的OOM机制三、本次课程作业一、上次课程回顾apache和cloud
# 学习如何使用 Spark SQL 实现数仓脚本
在当今的数据驱动时代，使用 Spark SQL 来管理和分析大数据已成为开发者必备的技能。如果你是刚入行的小白，不用担心，本文将逐步教你如何实现一个 Spark SQL 的数仓脚本。我们将从流程讲起，逐步详细解析每一步的所需代码。
## 流程概览
以下是实现“Spark SQL 数仓脚本”的简要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-05 05:51:08
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# 实现 Spark 数仓技术架构的指南
## 引言
在大数据时代，数据仓库是企业决策的重要支撑。Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，非常适合用于构建数据仓库。本文将为刚入行的小白介绍如何实现 Spark 数仓技术架构，包括流程步骤、代码示例及详细说明。
## 流程步骤
首先，让我们明确实现 Spark 数仓的整个流程。以下是关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
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3.5 Hadoop与数据仓库 传统数据仓库一般建立在Oracle、MySQL这样的关系数据库系统之上。关系数据库主要的问题是不好扩展，或者说扩展的成本非常高，因此面对当前4Vs的大数据问题时显得能力不足，而这时就显示出Hadoop的威力。Hadoop生态圈最大的吸引力是它有能力处理非常大的数据量。在大多数情况下，Hadoop生态圈的工具能够比关系数据库处理更多的数据，因为数据和计算都是分布式的。
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2024-04-16 11:24:56
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# 如何用Spark搭建数仓
## 背景介绍
在大数据时代，企业需要处理海量的数据并进行分析，以便做出更好的决策。搭建一个高效的数仓是至关重要的。Spark作为一种强大的数据处理引擎，可以帮助我们构建一个快速且稳定的数仓。
## 实际问题
假设我们有一家电商公司，需要搭建一个数仓来存储用户行为数据，并进行分析，以便优化营销策略。我们将使用Spark来搭建这个数仓。
## 解决方案
我们可以按
原创
2024-05-05 05:29:53
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文章目录3.0 数据生成模块（P14-P29）3.1目标数据3.1.1页面3.1.2事件（动作）3.1.3曝光3.1.4启动3.1.5错误3.2 数据埋点3.2.1 主流埋点方式（了解）3.2.2 埋点数据上报时机3.2.3 埋点数据日志结构3.3 服务器和JDK准备3.3.6 环境变量配置说明3.4 模拟数据3.4.1 使用说明3.4.2集群日志生成脚本 上文访问：离线数仓搭建_01_数仓概念
1. 什么是数据湖1.1 什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许以任意模式存储多个来源，所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析，对数据进行加工，例如：大数据处理，实时分析，机器学习，以指导做出更好的决策。1.2 大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，
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2024-08-12 20:24:23
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1、数仓的概述 数仓主要是用于数据的存储、管理和分析 数仓与关系型数据库最大的区别在于能够存储历史数据,后续可以将数据按照时间曲线分析。 2、数仓的架构 日志数据->日志服务器本地磁盘[多台]->flume->kafka->flume->HDFS->HIVE[ODS/DWD/DIM/DWS/ADS] ->DATAX ->MYSQL ->可视化
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2023-11-12 20:46:04
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