前言Databend是一款完全面向云对象存储的新一代云原生数据仓库，专为弹性和高效设计，为您的大规模分析需求保驾护航。Databend同时是一款符合Apache-2.0协议的开源软件，除了访问云服务（https://app.databend.com/）之外，用户还可以自己部署Databend生产集群以满足工作负载需要。Databend的典型使用场景包括：实时分析平台，日志的快速查询与可视化。云数据仓库，历史订单数据的多维度分析和报表生成。混合云架构，统一管理和处理不同来源和格式的数据。成本和性能敏感的OLAP场景，动态调整存储和计算资源。KubeSphere是在Kubernetes之上构建的
前言Databend是一款完全面向云对象存储的新一代云原生数据仓库，专为弹性和高效设计，为您的大规模分析需求保驾护航。Databend同时是一款符合Apache-2.0协议的开源软件，除了访问云服务（https://app.databend.com/）之外，用户还可以自己部署Databend生产集群以满足工作负载需要。Databend的典型使用场景包括：实时分析平台，日志的快速查询与可视化。云数据仓库，历史订单数据的多维度分析和报表生成。混合云架构，统一管理和处理不同来源和格式的数据。成本和性能敏感的OLAP场景，动态调整存储和计算资源。KubeSphere是在Kubernetes之上构建的
拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式，它可以保留数据历史变化的过程，这里分享一下拉链表具体的开发过程。维护历史状态，以及最新状态数据的一种表，拉链表根据拉链粒度的不同，实际上相当于快照，只不过做了优化，去除了一部分不变的记录，通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录。这里用商品价格的变化作为例子，具体的开发过程要按实际的来，不能照搬代码，编程重要的是了解背后的思路和原理，而不是ctrl+c和ctrl+v。那对我们学习提升的帮助有限，虽然可能对完成工作的效率帮助很大。在开始介绍之前，这里的数据仓库的环境是HIVE。首先看看原始的数据:商品价格原始数据可以看到，原始的数据是每一个商品，一条记
拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式，它可以保留数据历史变化的过程，这里分享一下拉链表具体的开发过程。维护历史状态，以及最新状态数据的一种表，拉链表根据拉链粒度的不同，实际上相当于快照，只不过做了优化，去除了一部分不变的记录，通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录。这里用商品价格的变化作为例子，具体的开发过程要按实际的来，不能照搬代码，编程重要的是了解背后的思路和原理，而不是ctrl+c和ctrl+v。那对我们学习提升的帮助有限，虽然可能对完成工作的效率帮助很大。在开始介绍之前，这里的数据仓库的环境是HIVE。首先看看原始的数据:商品价格原始数据可以看到，原始的数据是每一个商品，一条记
前言好久不见（鞠躬今年以来的主要工作方向之一就是部门内流批一体能力的建设与落地。虽然这个概念早已成为老生常谈，并且笔者现在还没什么fancy的成果（惭愧），但今天还是想随便写几句来聊聊。Why?考虑经典的LambdaArchitecture。这种架构的出现是历史必然，因为那时的流计算引擎以Storm为代表，而它们都无法提供Exactly-Once语义，所以任何一点小的扰动（延迟、网络问题、系统异常、etc.）就很可能导致实时数据失真。而以HiveonMapReduce为代表的批计算引擎和数据仓库组件早已成熟，因此能够提供准确的离线数据，并且还能为实时数据做出修正。LambdaArchitect
前言好久不见（鞠躬今年以来的主要工作方向之一就是部门内流批一体能力的建设与落地。虽然这个概念早已成为老生常谈，并且笔者现在还没什么fancy的成果（惭愧），但今天还是想随便写几句来聊聊。Why?考虑经典的LambdaArchitecture。这种架构的出现是历史必然，因为那时的流计算引擎以Storm为代表，而它们都无法提供Exactly-Once语义，所以任何一点小的扰动（延迟、网络问题、系统异常、etc.）就很可能导致实时数据失真。而以HiveonMapReduce为代表的批计算引擎和数据仓库组件早已成熟，因此能够提供准确的离线数据，并且还能为实时数据做出修正。LambdaArchitect
前言：最近做需求的时候，涉及到了数仓相关的知识。简单介绍下数仓的一些基本概念。以及，了解下大数据开发的一些基本流程。一、什么是数仓？数据仓库，由数据仓库之父比尔·恩门（BillInmon）于1990年提出的。1991年，他写了一本书，叫《BuildingtheDataWarehouse》（建立数据仓库），书中提出的：数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrated）、不可修改的（Non-Volatile）、与时间相关的（TimeVariant）的数据集合，专门用于支持管理决策(DecisionMakingSupport)。简
前言：最近做需求的时候，涉及到了数仓相关的知识。简单介绍下数仓的一些基本概念。以及，了解下大数据开发的一些基本流程。一、什么是数仓？数据仓库，由数据仓库之父比尔·恩门（BillInmon）于1990年提出的。1991年，他写了一本书，叫《BuildingtheDataWarehouse》（建立数据仓库），书中提出的：数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrated）、不可修改的（Non-Volatile）、与时间相关的（TimeVariant）的数据集合，专门用于支持管理决策(DecisionMakingSupport)。简
原文链接：离线数仓建设，企业大数据的业务驱动与技术实现丨03期直播回顾视频回顾：点击这里课件获取：点击这里一、离线数仓建设背景离线数据是相对实时数据而言的数据产出，不同于实时数据，离线数据一般是T+1天处理，也就是说昨天产生的数据至少要今天才能看到计算结果。离线数据一般应用于对数据时效要求不高，需要基于一段时间的历史数据计算才能得到结果的场景，我们大致可以分为离线数据分析及数据应用两类，离线数据计算具备：数据准确度高、吞吐量大、计算成本低等特点。file离线数据应用的场景非常广泛，企业的数据迎来了爆发式的增长，目前企业数据规模巨大、数据类型多样、生成及处理速度极快、数据价值巨大但密度却较低，这
原文链接：离线数仓建设，企业大数据的业务驱动与技术实现丨03期直播回顾视频回顾：点击这里课件获取：点击这里一、离线数仓建设背景离线数据是相对实时数据而言的数据产出，不同于实时数据，离线数据一般是T+1天处理，也就是说昨天产生的数据至少要今天才能看到计算结果。离线数据一般应用于对数据时效要求不高，需要基于一段时间的历史数据计算才能得到结果的场景，我们大致可以分为离线数据分析及数据应用两类，离线数据计算具备：数据准确度高、吞吐量大、计算成本低等特点。file离线数据应用的场景非常广泛，企业的数据迎来了爆发式的增长，目前企业数据规模巨大、数据类型多样、生成及处理速度极快、数据价值巨大但密度却较低，这
