ApacheNIFI中文文档地址：https://nifichina.github.io/1.简介官网的介绍：Aneasytouse,powerful,andreliablesystemtoprocessanddistributedata.一个易用、功能强大、可靠的处理和分发数据的系统。来自网络的介绍：2006年由美国国家安全局（NSA）的JoeWitt创建，之后在2014年贡献给Apache社区，随后在2015年成为Apache顶级项目之一。是一个易于使用、功能强大而且可靠的流式数据处理和分发系统。是为数据流设计，支持从多种数据源动态的拉取数据，并基于WEB图形界面，通过拖拽、连接、配置完成
一、数据模型架构规范 1.数据层次的划分 ODS：OperationalDataStore，操作数据层，在结构上其与源系统的增量或者全量数据基本保持一致。它相当于DW数据的一个数据准备区，同时又承担着基础数据的记录以及历史变化。其主要作用是把基础数据引入到DMP。 CDM：CommonDataModel，公共维度模型层，又细分为DWD和DWS。它的主要作用是完成数据加工与整合，建立一致性的维度，构建可复用的面向分析和统计的明细事实表，以及汇总公共粒度的指标。DWD：DataWarehouseDetail，明细数据层。DWS：DataWarehouseSummary，汇总数据层。 ADS：App
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
N.1什么是数据仓库1）数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。2）数据仓库的定义:数据仓库是一个面向主题的(SubjectOriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(TimeVariant)的数据集合，用于支持管理决策，它是一种与时间相关的、不可修改的数据集合N.2数据仓库能干什么？1）年度销售目标的指定，需要根据以往的
随着数据规模的不断增长和业务需求的日益复杂，数据仓库（DataWarehouse）的建设和管理变得越来越重要，数据治理也成为数据仓库建设中不可忽视的一环。其中数仓元数据和指标是对数据的描述和度量，对于数据分析和决策起着至关重要的作用。然而，由于数据规模庞大且复杂，传统的元数据和指标检索方法往往效率低下，无法满足快速、准确地检索需求。本文将介绍如何利用大型语言模型技术在数仓元数据和指标检索治理上进行落地实践，包括技术架构、详细的技术说明以及解决的问题。1.实践的背景在现有的系统工具中，我们已经建设过了指标管理系统，元数据系统，ide用户查询平台等多项数据工具。传统平台更多的是工具性的支持，用户有
【不要错过文末彩蛋】申明：本文旨在为【大数据自学者|大数据专业学生|工资低的程序员（Java/Python等）】提供一个从入门到入职的的大数据技术学习路径，不适合5年以上大数据工程师的进阶学习。前言：一、个人介绍二、大数据介绍正文：一、大数据工作岗位二、大数据工程师技能要求三、大数据系统学习路径四、推荐持续学习资源（书籍、教程）五、大数据项目实战（离线计算、实时计算、离线数仓、实时数仓、ELK）前言一、个人介绍本人目前是一名大数据高级工程师，项目数据容量100P+，日处理数据量200T+，集群规模1000+节点，个人是Java前后端开发，因公司项目开发需要，边学习边做项目，四个月成功完成公司项
数据库大数据量、高并发、高可用解决方案，十万字图文详解mysql、redis、kafka、elasticsearch（ES）多源异构不同种类数据库集成、数据共享、数据同步、不同中间件技术实现与方案，如何构建数据仓库、数据湖、数仓一体化？DeltaLake、ApacheHudi和ApacheIceberg数仓一体化技术架构实现。数据集成的需求继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成（DataIntegration简称DI）已渐被各大企业（政府机关）纷纷触及。业务增长迫使企业必须提高其自身的IT能力，以满足变化的业务需求。引入一些新的应用程序以支持这种新型的需求。以新的方式对现有的信息
文章目录前言一、关于数据仓库需求场景分类二、数据仓库线下部署场景2.1、线下部署场景介绍及优劣势说明2.2、线下部署场景对应的客户需求三、数据仓库公有云部署场景3.1、公有云部署场景介绍及优劣势说明3.2、公有云部署场景对应的客户需求四、为何重视数据共享（含湖仓一体）？4.1、传统数据共享业务场景4.2、数据共享（含湖仓一体）能力解决掉的问题五、数据仓库技术架构演进5.1、SharedStorage架构5.2、SharedNothing架构5.3、存算分离架构六、GaussDB（DWS）演进历程七、DWS云原生架构技术解析7.1、极致弹性、数据共享、高灵活度、高性价比7.2、按需弹性实践适应灵
从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。书籍推荐《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。这本书是数据维度建模的鼻祖，从这个意义上讲，就挺有了解的意义，当然里面的内容偏理论化，举的例子也比较理想化，不过对于我们对数仓有一个全面的里面，有很大的
这边文章聊聊自己对数据治理开发实践的一些思路，就是聊聊怎么开始去做数据治理这件事情。说起数据治理，有时候虽然看了很多文章，看了很多的介绍，了解数据治理的理论，但是实际上需要我们去搞的时候，就会踩很多的坑。这里记一下自己做数据治理的一些思路，做做笔记，也分享给需要的同学。当然，想要做数据治理，想要学习了解，一下数据治理的范围，理论等，最好可以看看别人怎么做的，了解数据治理可以参考：数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些。那接下来就继续说说数据治理的一些思路心得。接到数据治理的任务？要怎么做？梳理目前数据集群，以及业务的总体情况这个，其实没有什么好说，做事情之前，肯定是要先了解，我
