这边文章聊聊自己对数据治理开发实践的一些思路，就是聊聊怎么开始去做数据治理这件事情。说起数据治理，有时候虽然看了很多文章，看了很多的介绍，了解数据治理的理论，但是实际上需要我们去搞的时候，就会踩很多的坑。这里记一下自己做数据治理的一些思路，做做笔记，也分享给需要的同学。当然，想要做数据治理，想要学习了解，一下数据治理的范围，理论等，最好可以看看别人怎么做的，了解数据治理可以参考：数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些。那接下来就继续说说数据治理的一些思路心得。接到数据治理的任务？要怎么做？梳理目前数据集群，以及业务的总体情况这个，其实没有什么好说，做事情之前，肯定是要先了解，我
传统的virtual动态多态，经常会有下面这样的使用需求：#include#include//声明一个包含virtual虚函数的基类structshape{ virtual~shape(){} virtualvoiddraw()=0;};//派生，实现virtual虚函数structrectangle:shape{ virtualvoiddraw()override { std::cout"rectangle"std::endl; }};//派生，实现virtual虚函数structcircle:shape{ virtualvoiddraw()override { std::cout"ci
作者：赵伟，思必驰大数据高级研发，10年大数据开发和设计经验，负责大数据平台基础技术和OLAP分析技术开发。社区贡献：Doris-spark-connector的实时读写和优化。业务背景思必驰是国内专业的对话式人工智能平台公司，拥有全链路的智能语音语言技术，致力于成为全链路智能语音及语言交互的平台型企业，自主研发了新一代人机交互平台DUI和人工智能芯片TH1520，为车联网、IoT及政务、金融等众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。思必驰于2019年首次引入ApacheDoris，基于ApacheDoris构建了实时与离线一体的数仓架构。相对于过去架构，ApacheDoris凭借其灵活
摘要：目前TopSQL功能被用户广泛使用，是性能定位、劣化分析、审计回溯等重要的基石，为用户提供覆盖内存、耗时、IO、网络、空间等多方面的监控能力。本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)监控工具指南（一）作业级监控TopSQL》，作者：幕后小黑爪。1、引言：监控系统是智能化管理和自动化运维的基石，可以为资源规划，故障排查，性能优化提供至关重要的数据支持。GaussDB(DWS)作为企业级数仓，为用户提供了一整套覆盖实例级、用户级、作业级的资源监控能力，其中，作业级监控（下文统称为TopSQL）主要是对运行作业的监控，包括了实时运行作业的相关信息，历史运行作业的相关信息等。它收集的数据来
0x00前言因为要学习DevSecOps的原因，有必要对传统模型进行学习，所以写此篇进行认识和学习0x01瀑布模型简史WinstonRoyce1970年提出瀑布模型，在80年代初，唯一广泛采用的软件开发模型。1988年美国3DSystems公司率先推出快速原型实用装置—激光立体造型即SLA1988年BarryBoehm提出了螺旋模型1994年开始，鼓励采用迭代模型来取代瀑布模型做法1996年KentBeck基于增量模型发展而提出XP模型0x02瀑布模型先来说模型，模型实际上就是一种生命周期。瀑布模型又被称为是流水式模型，讲究一步一步的完成，最终达成目的。在瀑布模型中，生命周期过程是需求、设计、
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。 下面是架构图：数据仓库分层设计 数据分层的目的是：减少重复计算，避免烟囱式开发，节省计算资源，靠上层次，越对应用友好，也对用户友好，希望大部分（80%以上）的需求，都用DWS，DW的表来支持就行，所以ODS层数据不能被DM层任务引用，需要抽取数据到DW,或者DWS。 DWS汇总层应优先调用DW明细层。在调用可累加类指标计算时，DWS汇总层尽量优先调用已经产出的粗粒度汇总层，以避免大量汇总都直接从海量的明细数据层计算。
从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。书籍推荐《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》数据仓库工具箱本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。这本书是数据维度建模的鼻祖，从这个意义上讲，就挺有了解的意义，当然里面的内容偏理论化，举的例子也比较理想化，不过对于我们对数仓有一个全面的
区块链技术的去中心化、透明性和安全性等特点，为金融行业带来了许多创新和机会。它可以简化交易流程、降低成本、提高交易速度，并提供更广泛的金融服务。区块链技术具有潜力对传统的金融体系产生深远的影响，但是否能够彻底颠覆传统金融体系仍存在许多因素和挑战需要考虑。但是区块链技术不太可能在不久的将来彻底颠覆传统金融体系。然而，它有可能破坏系统的许多方面，例如支付、清算和结算以及全球贸易融资。以下是区块链技术可能影响传统金融系统的一些方式：支付：区块链可用于创建更高效、更安全的支付方式。例如，它可用于创建全球实时支付系统，从而消除对银行等中介机构的需求。清算和结算：区块链可用于创建更有效和安全的方式来清算和
区块链技术的去中心化、透明性和安全性等特点，为金融行业带来了许多创新和机会。它可以简化交易流程、降低成本、提高交易速度，并提供更广泛的金融服务。区块链技术具有潜力对传统的金融体系产生深远的影响，但是否能够彻底颠覆传统金融体系仍存在许多因素和挑战需要考虑。但是区块链技术不太可能在不久的将来彻底颠覆传统金融体系。然而，它有可能破坏系统的许多方面，例如支付、清算和结算以及全球贸易融资。以下是区块链技术可能影响传统金融系统的一些方式：支付：区块链可用于创建更高效、更安全的支付方式。例如，它可用于创建全球实时支付系统，从而消除对银行等中介机构的需求。清算和结算：区块链可用于创建更有效和安全的方式来清算和
随着技术的不断进步，金融行业正面临着前所未有的变革。其中，区块链技术作为一种分布式的、不可篡改的数字账本技术，正引领着金融科技的革命。它不仅仅是一种新兴的技术，更是一种重塑传统金融行业的强大工具。本文将深入探讨区块链与金融科技架构的融合，以及它对传统金融行业的影响。区块链技术的基本原理区块链是一种分布式账本技术，它的核心特点是去中心化、透明和不可篡改。数据在区块链中以区块的形式存储，每个区块包含了前一个区块的哈希值，形成了一个不断扩展的链条。这种结构使得区块链中的数据不易被篡改，从而增加了数据的安全性和可信度。金融科技架构中的区块链应用区块链在金融科技领域的应用广泛，涵盖了支付、结算、资产管理
