文章目录数仓维度层DWS层构建01：项目回顾02：项目目标03：维度建模回顾：建模流程04：维度建模回顾：维度设计05：维度建模回顾：维度模型数仓维度层DWS层构建01：项目回顾ODS层与DWD层的功能与区别是什么？ODS：原始数据层存储格式：AVRO数据内容：基本与原始数据是一致的DWD：明细数据层存储格式：Orc数据内容：基于与ODS层是一致的ODS层的需求是什么？自动化建库建表建表createtableone_make_ods.表名tableproperties(schema文件)表名表的注释表对应的HDFS地址Schema文件的地址DWD层的需求是什么？自动化建库建表建表createt
系列文章目录【SQL开发实战技巧】系列（一）:关于SQL不得不说的那些事【SQL开发实战技巧】系列（二）：简单单表查询【SQL开发实战技巧】系列（三）：SQL排序的那些事【SQL开发实战技巧】系列（四）：从执行计划讨论UNIONALL与空字符串&UNION与OR的使用注意事项【SQL开发实战技巧】系列（五）：从执行计划看IN、EXISTS和INNERJOIN效率，我们要分场景不要死记网上结论【SQL开发实战技巧】系列（六）：从执行计划看NOTIN、NOTEXISTS和LEFTJOIN效率，记住内外关联条件不要乱放【SQL开发实战技巧】系列（七）：从有重复数据前提下如何比较出两个表中的差异数据及
系列文章目录【SQL开发实战技巧】系列（一）:关于SQL不得不说的那些事【SQL开发实战技巧】系列（二）：简单单表查询【SQL开发实战技巧】系列（三）：SQL排序的那些事【SQL开发实战技巧】系列（四）：从执行计划讨论UNIONALL与空字符串&UNION与OR的使用注意事项【SQL开发实战技巧】系列（五）：从执行计划看IN、EXISTS和INNERJOIN效率，我们要分场景不要死记网上结论【SQL开发实战技巧】系列（六）：从执行计划看NOTIN、NOTEXISTS和LEFTJOIN效率，记住内外关联条件不要乱放【SQL开发实战技巧】系列（七）：从有重复数据前提下如何比较出两个表中的差异数据及
背景：数据仓库之父BillInmon将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理者的决策过程。从上面的引言里面，我们其实可以知道主题在数仓建设里面绝对是很重要的一环，这的确是的。数仓在建设过程中，对数据的组织管理上，不仅仅要进行横向的分层，也需要根据业务情况进行纵向的主题域划分。看到这里可能就有疑问了，上面明明说的是面向主题，怎么又突然说到主题域了，这里就延伸出主题和主题域的关系了。下面我就围绕数仓主题、主题域以及两者之间关系、划分方式等，进行更详细的阐述。 一、数仓主题是什么？主题域又是什么？1.数仓主题是什么？数仓主题(Subject)是在较高层次上
背景：数据仓库之父BillInmon将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理者的决策过程。从上面的引言里面，我们其实可以知道主题在数仓建设里面绝对是很重要的一环，这的确是的。数仓在建设过程中，对数据的组织管理上，不仅仅要进行横向的分层，也需要根据业务情况进行纵向的主题域划分。看到这里可能就有疑问了，上面明明说的是面向主题，怎么又突然说到主题域了，这里就延伸出主题和主题域的关系了。下面我就围绕数仓主题、主题域以及两者之间关系、划分方式等，进行更详细的阐述。 一、数仓主题是什么？主题域又是什么？1.数仓主题是什么？数仓主题(Subject)是在较高层次上
原理介绍：原文点击 Doris通过创建外部表方式将Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案，支持：ES中的多index分布式Join查询Doris和ES中的表联合查询，更复杂的全文检索过滤 创建ES外表后，FE会请求建表指定的主机，获取所有节点的HTTP端口信息以及index的shard分布信息等，如果请求失败会顺序遍历host列表直至成功或完全失败。 执行查询时，会根据FE得到的一些节点信息和index的元数据信息，生成查询计划并发给对应的BE节点，BE节点会根据就近原则即优先请求本地部署的ES节点
供稿|ByConity技术团队出品|CSDN云计算ByConity是一款字节跳动开源的云原生数仓引擎。它的一个重要优势是采用存储计算分离的架构，实现了读写分离和弹性扩缩容。这种架构确保读操作和写操作不会相互影响，使得计算资源和存储资源解耦，两者可以按需的且独立的扩缩容，确保资源高效利用，同时保证数据读写的强一致性。此外，ByConity支持多租户资源隔离功能，保证不同租户之间不会互相影响，更加适合多租户环境，同时ByConity采用主流的OLAP引擎优化，提供更加优异的读写性能。一、ByConity技术背景ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，它采用Shared-Nothing的
AI+BI的解决方案2018年3月，国家提出了“要加强新一代人工智能的研发应用。大力发展智能产业，拓展智能生活，并且大力改造提升传统的产业。”于是，被寄予厚望的人工智能便粉墨登场，从诞生伊始就得到的政策倾斜、产业扶持，到落地应用的技术井喷、造就风口。AI一出生就风光无限，一举一动都是话题性十足。2021年政府工作报告指出“加快数字化发展，协同推进数字产业化和产业数字化转型，建设数字中国。”于是，与数据相关的概念、平台、工具、也开始越来越多地被提及。而BI作为数字化领域的关键一环，也在市场的发展中拔得头筹。相似的机遇，交集的能力范围，互补的工具属性让无数人都对AI+BI充满了幻想。但AI真的如想
1、增量更新的几种方式增量更新的本质，其实是获取源表中数据变化的情况（增、删、改），然后将源表中发生的变化同步至目标表中。不同的方式，获取源表中数据变化的情况不一样，受技术的限制、表结构的限制，某些方式可能无法获取到完整的数据变化情况，因此只能适用于特定的场景。方式简述适用场景详述优点缺点时间戳增量1记录每次读数完成时的最大时间戳，后续读数时只获取源头表中新增的数据，将其增量写入到目标表。源表只增不删不改源表有时间戳标记新增的数据第一次从源头表读取数据的动作完成之后，记录一下时间戳字段中最大的时间点，保存到一个记录表中。第二次从源头表读取数据之前，先获取记录表中最后/最大的时间点，只读取源表中
一、实时数仓、数据库、湖仓一体傻傻分不清？确实，如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆，他们到底是什么样的一些关系？我为大家去简单的梳理一下。1.大数据平台我们先谈最基本的一个叫大数据平台，大数据平台是什么？大数据平台是一种利用大数据技术去解决数据问题的一种技术平台，也就是说它是一种技术的一些基本能力的集合，它并不一定是解决某一种具体的业务问题。比如说数据仓库就是我们解决数据的使用的某一个具体业务问题的一种产品，但是大数据平台它是个通用化的产品，那么这种通用化的产品可以解决数据的很多方面的诉求。我们可以通过大数据平台这个平台去自己灵活的组装成满足我们一个业务场景的一个具体的
