系列文章目录【SQL开发实战技巧】系列（一）:关于SQL不得不说的那些事【SQL开发实战技巧】系列（二）：简单单表查询【SQL开发实战技巧】系列（三）：SQL排序的那些事【SQL开发实战技巧】系列（四）：从执行计划讨论UNIONALL与空字符串&UNION与OR的使用注意事项【SQL开发实战技巧】系列（五）：从执行计划看IN、EXISTS和INNERJOIN效率，我们要分场景不要死记网上结论【SQL开发实战技巧】系列（六）：从执行计划看NOTIN、NOTEXISTS和LEFTJOIN效率，记住内外关联条件不要乱放【SQL开发实战技巧】系列（七）：从有重复数据前提下如何比较出两个表中的差异数据及
随着全球化的发展，越来越多的中国企业开始涉足海外市场，开展跨境业务。在这个过程中，强大的数据分析能力是出海企业不可或缺的重要一环。通过有效的数据分析，能帮助企业更好地了解全球市场对产品的需求便于调整产品战略，以及更好地了解全球市场的消费者特点和偏好，从而进行有针对性地营销推广。然而，在面临数据分析业务出海时企业常遇到许多挑战。为帮助客户更好地解决这些问题，字节跳动ByteHouse与亚马逊云科技携手打造新一代云数仓服务，为中企出海业务保驾护航。ByteHouse是字节跳动旗下的一款云原生数据仓库，为用户提供极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力，极致分析性能
0说明本文基于《CDH数仓项目(一)——CDH安装部署搭建详细流程》和《CDH数仓项目(二)——用户行为数仓和业务数仓搭建》和搭建CDH数仓。本章节主要介绍基于CDH数仓的Kerberos认证和Sentry权限管理1Kerberos安全认证1.1Kerberos概述Kerberos是一种计算机网络授权协议，用来在非安全网络中，对个人通信以安全的手段进行身份认证。软件设计上采用客户端/服务器结构，并且能够进行相互认证，即客户端和服务器端均可对对方进行身份认证。可以用于防止窃听、防止重放攻击、保护数据完整性等场合，是一种应用对称密钥体制进行密钥管理的系统。1.2Kerberos概念Kerberos
动手点关注干货不迷路I.传统数仓的演进：云数仓近年来，随着数据“爆炸式”的增长，越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值，从其中提取商机并洞见未来，则成了现代企业和组织不可忽视的命题。随着数据量级和复杂度的增大，数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时，传统OLAP技术架构中的痛点变得越来越明显，如扩容缩容耗时长，导致资源利用率偏低，成本居高不下；以及运维配置复杂，需要专业的技术人员介入等。为了解决这类问题，云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是，云原生数仓借助于云平台的基础资源，实现了资源的动态扩缩容，并最大化利用资源，从而达到Payasyougo按
宽表的设计其实宽表是数仓里面非常重要的一块，宽表主要出现在dwd层和报表层，当然有的人说dws层也有宽表，从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表，通常情况下是将很多相关的数据包括维度表、实时、已有的指标或者是dws/dwd表关联在一起形成的一张数据表。由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽表已经不符合范式设计的模型设计规范而且数仓里面也不强调范式设计，随之带来的就是数据的大量冗余，与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。为什么要建设宽表就像我们前面说过分层的目的是为了管理方便、开发高效、问题定位、节约资源等等，那么我们建设宽表呢？我们学习建模方法论的时候，提到过维度模型的非强范式的，可以更好
数据中台数据体系是在全域原始数据的基础上，进行标准定义及分层建模，数据体系建设最终呈现的结果是一套完整、规范、准确的数据体系，可以方便支撑数据应用。中台数据体系应具备以下特征：·覆盖全域数据：数据集中建设，覆盖所有业务过程数据，业务在中台数据体系中总能找到需要的数据。·结构层次清晰：纵向的数据分层，横向主题域、业务过程划分，让整个层次结构清晰易理解。·数据准确一致：定义一致性指标，统一命名、统一业务含义、统一计算口径，并有专业团队负责建模，保证数据的准确一致。·降低成本，共享复用：数据体系的建设使得数据能被业务共享，这避免了大量烟囱式的重复建设，节约了计算、存储和人力成本。·方便易用：易用的总
系列文章目录【SQL开发实战技巧】系列（一）:关于SQL不得不说的那些事【SQL开发实战技巧】系列（二）：简单单表查询【SQL开发实战技巧】系列（三）：SQL排序的那些事【SQL开发实战技巧】系列（四）：从执行计划讨论UNIONALL与空字符串&UNION与OR的使用注意事项【SQL开发实战技巧】系列（五）：从执行计划看IN、EXISTS和INNERJOIN效率，我们要分场景不要死记网上结论【SQL开发实战技巧】系列（六）：从执行计划看NOTIN、NOTEXISTS和LEFTJOIN效率，记住内外关联条件不要乱放【SQL开发实战技巧】系列（七）：从有重复数据前提下如何比较出两个表中的差异数据及
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项目大致流程：1、项目业务背景1.1目的本案例将某出行打车的日志数据来进行数据分析，例如：我们需要统计某一天订单量是多少、预约订单与非预约订单的占比是多少、不同时段订单占比等数据海量–大数据hive比MySQL慢很多1.2项目架构用户打车的订单数据非常庞大。所以我们需要选择一个大规模数据的分布式文件系统来存储这些日志文件，此处，我们基于Hadoop的HDFS文件系统来存储数据。为了方便进行数据分析，我们要将这些日志文件的数据映射为一张一张的表，所以，我们基于Hive来构建数据仓库。所有的数据，都会在Hive下来几种进行管理。为了提高数据处理的性能。我们将基于MR引擎来进行数据开发。我们将使用Z
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