常见的数据存储方式有四种：在线存储、近线存储、脱机存储和站外保护。 不同的存储方式提供不同的获取便利性、安全性和成本开销等级。 在大多数场景中，四种存储方式被混合使用以达到最有效的存储策略。 来看一看这四种数据存储方式各自的含义： 1. 在线存储 (Online storage)： 有时也称为二级存
http://blog.itpub.net/70024420/viewspace-2928855/ 导读：大数据正在成为经济社会发展的新的驱动力。随着云计算、移动互联网等网络新技术的应用和发展，社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。而大数据技术也如雨后春笋般正在蓬勃发展中。Ha
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1742458714721254460&wfr=spider&for=pc 8月26日，A股上市公司博睿数据（代码：688229.SH）发布2022年半年度业绩报告。 2022年1月1日-2022年6月30日，公司实现营业收入6255
https://www.cnblogs.com/a00ium/p/13177272.html 人类都是视觉动物，讲究一图胜千言。如果没了可视化，那么你在跟领导汇报工作时，很大程度会鸡同鸭讲。其实 excel2016+已经是一个不错的数据分析及可视化工具了(支持几十种数据源),但是，不方便权限控制，集
https://www.cnblogs.com/johnnyzen/p/12781942.html 目录 1 CDC 概念 1.1 定义 1.2 需求背景 1.3 考察指标 2 CDC 常见解决方案 2.1 基于时间戳的CDC 【侵入式CDC + 异步CDC】 2.2 基于触发器的CDC 【侵入式C
数据迁移 mydumper 是一个更强大的数据迁移工具，具体可以参考 https://github.com/maxbube/mydumper。 我们使用 mydumper 从 MySQL 导出数据，然后用 loader 将其导入到 TiDB 里面。 注意：虽然 TiDB 也支持使用 MySQL 官方
历史编辑文章归档备份： 时间：2021/9/20 编辑：赵靖宇 甲骨文全球副总裁、中国区云平台事业部总经理吴承杨在中科软举办的“中国寿险科技应用高峰论坛2021”上发表了主题演讲：“数据，是保险行业创新发展的基石”。 在演讲中，吴总指出科技发展趋势都和数据有关，纵观当下的热门话题，包括大数据、人工智
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
Caused by: org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: Error reading MySQL variables: The server time zone value '�й���ʱ��' is unrecognized or
Caused by: org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: The MySQL server is not configured to use a ROW binlog_format, which is required for this
| 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
