近日，华为分析服务6.9.0版本发布，正式上线探索能力。开发者可自由定义与配置分析模型，支持报告实时预览，数据洞察体验更加灵活与便捷。 新上线的探索能力中，有漏斗分析、事件归因、会话路径分析三个高级分析模型。在原有能力的基础上，时效性进一步增强，开发者在完成配置与报告创建后，即能查看具体内容。通过低
大数据技术的发展是一个非常典型的技术工程的发展过程，荣辛通过对于谷歌经典论文的盘点，希望可以帮助工程师们看到技术的探索、选择过程，以及最终历史告诉我们什么是正确的选择。 何为大数据 “大数据”这个名字流行起来到现在，差不多已经有十年时间了。在这十年里，不同的人都按照自己的需要给大数据编出了自己的解释
编者按：本内容源自葡萄城客户——政采云前端技术团队。政采云公司以全球领先的云计算、大数据、人工智能等数字技术为基础，搭建了全国首个政府采购云服务平台——政采云平台，目前该平台已成为行业内服务范围最广、用户数量最多、交易最活跃的跨区域、跨层级、跨领域的一体化采购云服务平台。 ## 前言 数据可视化包含
 的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。 CDC 的种类 CDC 主要分为基于查询和基于 Binl
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| 目录 | 作用 | | | | | app | 产生各层数据的 flink 任务 | | bean | 数据对象 | | common | 公共常量 | | utils | 工具类 | app.ods.FlinkCDC.java package com.atguigu.app.ods; impo
我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 Kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日
业务数据的变化，我们可以通过 FlinkCDC 采集到，但是 FlinkCDC 是把全部数据统一写入一个 Topic 中, 这些数据包括事实数据，也包含维度数据，这样显然不利于日后的数据处理，所以这个功能是从 Kafka 的业务数据 ODS 层读取数据，经过处理后，将维度数据保存到 HBase，将事
大数据 ODS&DWD&DIM-SQL分享 需求 思路一：等差数列 断2天、3天，嵌套太多 1.1 开窗，按照 id 分组，同时按照 dt 排序，求 Rank -- linux 中空格不能用 tab 键 select id,dt,rank() over(partition by id order b
DWM 建表，需要看 DWS 需求。 DWS 来自维度（访客、商品、地区、关键词），为了出最终的指标 ADS 需求指标 DWT 为什么实时数仓没有DWT，因为它是历史的聚集，累积结果，实时数仓中不需要 DWD 不需要加工 DWM 需要加工的数据 统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级
统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级 访客【DWS】pv可视化大屏page_log 直接可求dwd UV（DAU）可视化大屏需要用 page_log 过滤去重dwm UJ 跳出率可视化大屏需要通过 page_log 行为判断dwm 进入页面数可视化大屏需要识别开始访问标识dwd 连续
之前数据分层处理，最后把轻度聚合的结果保存到 ClickHouse 中，主要的目的就是提供即时的数据查询、统计、分析服务。这些统计服务一般会用两种形式展现，一种是为专业的数据分析人员的 BI 工具，一种是面向非专业人员的更加直观的数据大屏。 以下主要是面向百度的 sugar 的数据大屏服务的接口开发
https://clickhouse.com/ 概念 ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的列式存储数据库（DBMS），使用 C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。 OLAP：一次写入，多次读取 ClickH
Label-Studio导出数据后可通过label_studio.py脚本轻松将数据转换为输入模型时需要的形式，实现无缝衔接。 items["text"] = line["data"]["text"]
数据基于： [知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - CQL - 太极拳传承谱系表](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17631347.html) 这是一个非常简单的web应用程序，它使用我们的Movie图形数据集来提供列
作者：刘红妍 导读 在自动化测试实践中，测试数据是制造测试场景的必要条件，本文主要讲述了在沟通自动化框架如何分层，数据如何存储，以及基于单元测试pytest下如何执行。并通过实践案例分享，提供数据驱动测试的具体落地方案。 基本概念 数据驱动测试（DDT）是一种方法，其中在数据源的帮助下重复执行相同顺
Gossip是一种p2p的分布式协议。它的核心是在去中心化结构下，通过将信息部分传递，达到全集群的状态信息传播，传播的时间收敛在O（Log（N））以内，其中N是节点的数量。基于gossip协议，可以构建出状态一致的各种解决方案。
数据的爆炸性增长 对业务连续性带来了巨大的挑战 传统灾备方式资源利用率底、切换时间长、成本高 对此，基于云计算的多云多活技术正在逐步兴起 巨大的业务价值、超高的技术难度 让“多云多活”被称为“技术皇冠上的明珠” 本期，京东云资深混合多云多活专家将带来 京东内部秒级容灾切换实战分享 以及多行业跨云多活
