持续分享有用、有价值、精选的优质大数据干货致力于打造全网最优质的大数据专题目录一、FlinkCDC概述（一）FlinkCDC是啥（二）⽀持的连接器1、最新稳定版2.1.1⽀持列表2、即将发布的2.2.0⽀持列表(master分⽀)（三）支持的Flink版本 二、为什么需要FlinkCDC（一）传统CDC的不足（二）FlinkCDC采集方案三、常见CDC方案比较一、FlinkCDC概述（一）FlinkCDC是啥 FlinkCDC是Flink社区开发的flink-cdc-connectors组件，这是⼀个可以直接从MySQL、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据
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。
50000字，数仓建设保姆级教程，离线和实时一网打尽(理论+实战)上-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)50000字，数仓建设保姆级教程，离线和实时一网打尽(理论+实战)下_五分钟学大数据的技术博客_51CTO博客#yyds干货盘点#最强最全面的数仓建设规范指南_五分钟学大数据的技术博客_51CTO博客一、数仓基本概念1.数据仓库架构我们在谈数仓之前，为了让大家有直观的认识，先来谈数仓架构，“架构”是什么？这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话：在软件行业，一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建（构建是指软件的设计与实现），构建的外
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摘要：本文主要介绍GaussDB(DWS)云原生数仓架构、产品能力，帮助开发者快速了解GaussDB(DWS)云原生数仓相关信息与能力。本文分享自华为云社区《直播回顾|GaussDB(DWS)云原生数仓技术解析》，作者：胡辣汤。在本期《GaussDB(DWS)云原生数仓技术解析》的主题直播中，我们邀请到华为云EIDTSE技术布道师/华为云数仓GaussDB(DWS)云原生首席SE王传廷，针对GaussDB(DWS)云原生数仓架构、产品能力，与开发者和伙伴朋友们展开交流互动，帮助开发者快速了解GaussDB(DWS)云原生数仓相关信息与能力。数仓需求变化及技术架构演进云计算时代，数据仓库的需求和
摘要：本文主要介绍GaussDB(DWS)云原生数仓架构、产品能力，帮助开发者快速了解GaussDB(DWS)云原生数仓相关信息与能力。本文分享自华为云社区《直播回顾|GaussDB(DWS)云原生数仓技术解析》，作者：胡辣汤。在本期《GaussDB(DWS)云原生数仓技术解析》的主题直播中，我们邀请到华为云EIDTSE技术布道师/华为云数仓GaussDB(DWS)云原生首席SE王传廷，针对GaussDB(DWS)云原生数仓架构、产品能力，与开发者和伙伴朋友们展开交流互动，帮助开发者快速了解GaussDB(DWS)云原生数仓相关信息与能力。数仓需求变化及技术架构演进云计算时代，数据仓库的需求和
目录1、数仓架构原则2、如何搭建一个好的数仓2.1建模方法2.2建模解决的痛点2.3数仓系统满足的特性2.4数仓架构设计3、维度建模4、案例5、问题讨论 今天我们来聊聊在数仓模型中举足轻重的维度建模。简单而言，数据仓库的核心目标是为展现层提供优质服务。其中包含ETL过程、数仓规范、数仓分层等建设流程，最终提供更清晰易用的展现层。维度建模的领域主要适用于数据集市层，它的最大的作用其实是为了解决数据仓库建模中的性能问题。 1、数仓架构原则在谈论维度模型前，我们先来聊聊数仓架构。数仓模型不只是考虑如何设计和实现功能，设计原则应该从访问性能、数据成本、使用成本、数据质量、扩展性来考虑。 1）业务数据驱
目录1、数仓架构原则2、如何搭建一个好的数仓2.1建模方法2.2建模解决的痛点2.3数仓系统满足的特性2.4数仓架构设计3、维度建模4、案例5、问题讨论 今天我们来聊聊在数仓模型中举足轻重的维度建模。简单而言，数据仓库的核心目标是为展现层提供优质服务。其中包含ETL过程、数仓规范、数仓分层等建设流程，最终提供更清晰易用的展现层。维度建模的领域主要适用于数据集市层，它的最大的作用其实是为了解决数据仓库建模中的性能问题。 1、数仓架构原则在谈论维度模型前，我们先来聊聊数仓架构。数仓模型不只是考虑如何设计和实现功能，设计原则应该从访问性能、数据成本、使用成本、数据质量、扩展性来考虑。 1）业务数据驱
离线数仓-9-数据仓库开发DWS层设计要点-1d/nd/td表设计离线数仓-9-数据仓库开发DWS层设计要点-1d/nd/td表设计一、DWS层设计要点二、DWS层设计分析-1d/nd1.DWS层设计一：不考虑用户维度2.DWS层设计二：考虑用户维度2.DWS层设计三：考虑用户+商品维度，形成DWS层汇总表最终建表方案：三、DWS层设计分析-td历史至今1.以新增下单人数的需求为例三、DWS层设计分析-总结离线数仓-9-数据仓库开发DWS层设计要点-1d/nd/td表设计一、DWS层设计要点DWS层计算是依托于业务层面的需求来实现的，是需求驱动的。设计要点：1.DWS层的设计参考指标体系；具体
