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
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
提前透露：大家好，我是涵子。看到了上面的图片了吗？一看就知道：这不就是一个数独吗？今天我要为大家带来tkinter-gui版的数独！python小游戏：建议你去看一看哦~（都是热搜啊！都是好玩的经典游戏！）python-pygame小游戏之球球大作战 python-pyglet游戏之Minecraft 在此，我衷心祝福大家：大家战胜疫情，大家一起快乐！希望你点一个赞，希望关注一下，我会尽量多发一些文章。目录一、主要步骤1.1.导入模块1.2.程序提前准备1.3.程序编写二、效果图 三、总结一、主要步骤1.1.导入模块首先导入模块，这里用到tkinter和numpy小贴士：没有下载（pip）过n
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
第1章数据仓库概念数据仓库（DW）:为企业指定决策，提供数据支持的，帮助企业，改进业务流程，提高产品质量等。DW的输入数据通常包括：业务数据，用户行为数据和爬虫数据等 ODS: 数据备份 DWD：数据清洗 DWS: 预先聚合 ADS: 统计数据何为数仓DWDatawarehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-lineAnalyticalProcessing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
第1章数据仓库概念数据仓库（DW）:为企业指定决策，提供数据支持的，帮助企业，改进业务流程，提高产品质量等。DW的输入数据通常包括：业务数据，用户行为数据和爬虫数据等 ODS: 数据备份 DWD：数据清洗 DWS: 预先聚合 ADS: 统计数据何为数仓DWDatawarehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-lineAnalyticalProcessing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
文章目录题目描述例如：输入描述:输出描述:示例1示例2说明代码：链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/19306/1025来源：牛客网时间限制：C/C++1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++262144K，其他语言524288K64bitIOFormat:%lld题目描述众所周知，数独是一款简单上手（划掉）且极易打发时间的游戏，fishfloss喜欢玩数独，虽然自己很菜。数独的具体规则是这样的：需要根据9×9盘面上的已知数字，推理出所有剩余空格的数字，并满足每一行、每一列、每一宫（3x3）内的数字均含1-9并不重复例如：1234567894567891
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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
