我们每天的生活，无处不在的数据，我们无时不刻的在与数据打交道，同时也产生数据，慢慢人们意识到了数据的价值，在我们的生活中，我们进行网购时，在找自己想要购买的物品时候，发现有各种类似商品推荐，这就是大数据的魔力，在这背后，企业所搜集的数据发挥着巨大的价值。那么数据的存储应该怎么解决呢，可能对于数据库大家并不陌生，但是今天我们开始了解的是数据仓库，它与数据库有着异同，接下来我们来看看数据仓库到底是什么
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2024-06-27 19:56:59
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# HBase与数据仓库的结合
## 引言
在大数据时代，企业需要处理海量数据，并从中提取有价值的信息。数据仓库（Data Warehouse）和HBase这样的NoSQL数据库成为了现代数据处理的重要工具。本文将介绍HBase在数据仓库中的应用，希望能帮助读者更好地理解这两者之间的关系。
## 数据仓库概述
数据仓库是一种用于存储和分析大量结构化和半结构化数据的系统。它通常用于支持业务智
在大数据技术生态当中，Hive和Hbase无疑都是非常重要的两个组件，在实际的大数据处理任务当中，这两者也都不可或缺，尤其是在Hadoop基础架构的支撑下，这两者各自占据着重要地位。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Hive和Hbase区别对比。从本质上来说，Hive和Hbase本身定义就不一样，前者是基于Hadoop的数据库，后者是Hadoop的数据仓库。数据仓库，严格来说不是数据库。Hive与
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2023-08-11 23:55:56
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文章从六个方面介绍，首先是久耶第一代离线数仓以及第二代实时数仓。接下来介绍下公司业务场景和业务开发，基于 HBase 的开发流程，然后公司 CDH 集群调优监控，最后分享两个生产案例。第一代离线数仓是在去年三月份上线，主要是基于 OMS 和 WMS，由于分库分表，大约有十几个库。前期通过 SQOOP 进行数据抽取，后来由于 SQOOP 的一些问题采用了阿里开源的 DataX，时间粒度使用调度实
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2024-09-13 18:43:01
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数据仓库概念的提出都要追溯到上世纪了，我们认为在大数据元年之前的数仓可以称为传统数仓，而后随着海量数据不断增长，以及Hadoop生态不断发展，主要基于Hive/HDFS的离线数仓架构可以兴起并延续至今，近几年随着Storm/Spark（Streaming）/Flink等实时处理框架的更新迭代乃至相互取代，各厂都在着力构建自己的实时数仓，特别是近两年，随着Flink声名鹊起，实时数仓更是名声在外并且
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2024-06-10 10:19:25
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文章目录数据分层好处数据运营层数据仓库层数据应用层事实表`(Fact Table)`维表层(`Dimension`)表命名规则聚合粒度以及加工频率字段说明抽取方式字段命名规范数据表名命名规范表分区字段说明任务命名规范大厂分层架构爱奇艺SaaS收银运营数仓分层架构美团数仓分层架构网易云音乐数仓分层架构 数据分层数据分层在建设数据仓库中是一个十分重要的环节，良好的数据分层能够使得数据仓库更容易理解和
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2023-10-18 20:33:58
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1.背景介绍HBase的数据实时处理与流处理1.背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase的核心特点是提供低延迟、高吞吐量的随机读写访问，适用于实时数据处理和流处理场景。在大数据时代，实时数据处理和流处理技术已经成为企业和组织的核
作者 | 知乎数据工程团队编辑 | Vincent AI 前线导读：“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数仓在这一
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2024-08-01 14:25:38
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文章目录15.0 数仓搭建-DWT层15.1 访客主题15.2 用户主题15.3 商品主题15.4 优惠券主题15.5 活动主题15.6 地区主题15.7 DWT层首日数据导入脚本15.8 DWT层每日数据导入脚本 15.0 数仓搭建-DWT层15.1 访客主题1）建表语句DROP TABLE IF EXISTS dwt_visitor_topic;
CREATE EXTERNAL TABLE
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2024-02-01 11:19:39
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1. HBase是什么1.1 HBase的概念HBase即Hadoop Database，是Hadoop的分布式的数据库。HBase是参考Google的BigTable论文的开源实现版，HBase的存储基于HDFS，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式数据库系统。在需要实时读写随机访问超大规模数据集时，可以使用HBase。1.2 HBase的特点海量存储可以存储大批量的数据单表可
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2023-07-07 00:31:59
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# HBase：分布式大数据存储和处理工具
在大数据领域中，HBase是一个非常重要的组件，它提供了分布式存储和处理能力，可以处理大规模数据集，并实现高吞吐量和低延迟的数据访问。本文将介绍HBase的特征和一些基本操作，并提供相应的代码示例。
## HBase的特征
### 高可靠性和容错性
HBase通过数据的复制和分布式存储实现高可靠性和容错性。它将数据分布在多个节点上，并将每个数据块
原创
2023-07-15 07:02:27
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一、HBase索引案例（使用redis存储索引）在这里是简单模拟将索引存到redis中，再通过先查询索引再将Hbase中的数据查询出来。
需要考虑的问题：
1、建立redis的连接，建立Hbase的连接
2、如何创建索引，即创建索引的key和value的设计
3、如何通过将查到的索引，去查询到对应Hbase的数据添加依赖<!-- https://mvnrepository.c
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2023-10-05 10:51:56
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1、hive环境搭建1.1、hive引擎简介Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。1.2、hi
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2024-04-10 13:14:52
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介绍:Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。Hive: Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算,通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据
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2023-09-04 15:36:56
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目录0. 相关文章链接1. 数据仓库在整个应用中的位置2. 此次重构的数据仓库具体分层架构3. 数据仓库为什么要分层4. 此次重构的数据仓库命名规范4.1. 表命名4.2. 表字段类型0. 相关文章链接 离线数仓文章汇总 1. 数据仓库在整个应用中的位置 数据仓库在企业是处于非常重要的位置；往前接收经由埋点而获取的用户行为日
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2024-08-13 15:59:49
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1.离线数仓离线数仓架构基本都是基于 Hive进行构建，数据分层方式如下：ODS Operational Data store，贴源层（原始数据层）从各个业务系统、数据库或消息队列采集的原始数据，只做简单处理，尽可能维持数据原貌DWDData Warehouse Detail，数据明细层将贴源层的原始数据进行清洗补全后存入该层，数据粒度保持不变DIM Dimension，维度层根据数据的实际情况抽
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2023-09-22 16:11:10
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文章目录1.双流join的实现思路1.1 使用滑动window完成join1.2 使用缓存实现2.升级BaseApp——多个topic多个流3.代码实现3.1 将dwd层中order_info和order_detail的两个流的数据进行双流join方法一、使用滑动窗口方法二、使用缓存 1.双流join的实现思路1.1 使用滑动window完成join 由于各种原因，两张表同时产生的时候，不能同批
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2024-10-26 19:37:38
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在谈数仓之前，先来看下面几个问题：数仓为什么要分层？用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大。通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理
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2024-04-29 08:58:48
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一、数据模型数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一段关于“什么才是优秀程序员”的话：“烂程序员关心的是代码，好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”。只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。关于数仓的建模有两种基本的模型：1、关系建模（Inmon）关系建模是数据仓库
1. Hbase与hive的对比A. Hive（数据仓库）：Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在mysql中做了一个双射关系，以便使用HSQL查询。hive适用于离线数据的分析和清洗，延迟较高。hive基于hdfs和mapreduce。B. HBase（数据库）：列式存储的非关系型数据库，用于存储结构化和半结构化的数据，不适合关联查询，基于hdfs，数据的持久化存储的体现形式是H
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2023-11-20 02:39:21
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