最近给我提建议的陌生人是不少，有提示我对于云费用计算常识性错误的，有对我 OB 的撰写方式异议的，还有一个陌生人，在看完我的文字后，留言：你也是做自媒体的，你自己的排版太差，你自己知道吗，你这样让我影响阅读...那么我在知道自己的排版很烂的情况下还这样的原因： 人的精力都是有限的，我要做我自己的工作，同时要管理我的团队，并且还要有各种团体来找我做一些事情，我的文章的确是排版有问题，但这是我精力和认知范围内，目前能做到的程度...基于这种理念导致一些复杂的查询需要引入多个表参与进行数据查询 3.3 业务逻辑定位不清，导致早期表设计混乱，本来一张表可以表达的事情，分散到多张表进行表达，引起查询一次简短的信息也需要多张表参与。...这里有一些需要注意的问题 4.1 主键是多个字段的联合主键，这点在一些数据库产品中，不是一个好的选择项，尤其在MYSQL中，以B+TREE 为核心的MYSQL，这里在数据插入的情况下必须考虑多个列之间的关系...，并且由一个表的操作触发多个表的操作，这样就形成了一个大事务，导致事务锁频繁发生，降低数据库的使用的性能，容易产生一些莫名的数据操作的卡顿，并且在出现问题后，不容易进行排查和发现，所以现代的程序开发中，
数据分层的好处： 清晰数据结构：让每个数据层都有自己的作用和职责，在使用和维护的时候能够更方便和理解 复杂问题简化：将一个复杂的任务拆解成多个步骤来分步骤完成，每个层只解决特定的问题 统一数据口径：通过数据分层...为了提高数据明细层的易用性，该层通常会才采用一些维度退化方法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。...如果你说的数据集市是一个比较泛一点的概念，那么其实 dws、dwd、app 这些合起来都算是数据集市的内容。问：那存到 Redis、ES 中的数据算是 app层吗?...这些表可以在 Hive 中，也可以是从 Hive 导入 Redis 或者 ES 这种查询性能比较好的系统中 ETL ETL ：Extract-Transform-Load，用于描述将数据从来源端经过抽取...，可以大大提供数据挖掘模型训练过程中迭代计算的消息问题。
为了提高数据明细层的易用性，该层通常会才采用一些维度退化方法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。...如果你说的数据集市是一个比较泛一点的概念，那么其实 dws、dwd、app 这些合起来都算是数据集市的内容。 问：那存到 Redis、ES 中的数据算是 app层吗?...答：算是的，我个人的理解，app 层主要存放一些相对成熟的表，能供业务侧使用的。这些表可以在 Hive 中，也可以是从 Hive 导入 Redis 或者 ES 这种查询性能比较好的系统中。...特点： 宽表由于把不同的内容都放在同一张表，宽表已经不符合三范式的模型设计规范： 坏处：数据有大量冗余 好处：查询性能的提高和便捷 宽表的设计广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备，通过把相关字段放在同一张表中...，可以大大提供数据挖掘模型训练过程中迭代计算的消息问题。
数据仓库层(DW)，是数据仓库的主体.在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。这一层和维度建模会有比较深的联系。...，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式，将各个专业数据进行集中，明细层跟stage层的粒度一致，属于分析的公共资源 数据生成方式：部分数据直接来自kafka，部分数据为接口层数据与历史数据合成...（汇总多个表） DIM：这一层比较单纯，举个例子就明白，比如国家代码和国家名、地理位置、中文名、国旗图片等信息就存在DIM层中。...如果你说的数据集市层是一个比较泛一点的概念，那么其实 dws、dwd、app 这些合起来都算是数据集市的内容。 问：那存到 Redis、ES 中的数据算是 app层吗?...答：算是的，我个人的理解，app 层主要存放一些相对成熟的表，能供业务侧使用的。这些表可以在 Hive 中，也可以是从 Hive 导入 Redis 或者 ES 这种查询性能比较好的系统中。 三.
或者想象自己扮演一个机器学习工程师的角色，他想在他们的模型中添加一个 ML 功能并问：“我可以自己运行检查以了解这个功能是如何生成的吗？”...转换中的所有中间表都不会记录在 Lineage 中，因为它们是临时的。例如，（输入表 1，输出表 2）是图 3 中的一对，因为它们之间存在路径，而（输入表 2，输出表 2）则不是。...我们采用两步流程而不是直接将消息发送到一个地方的原因是 Redshift 有维护停机时间，而 Kafka 随时可以接收新发出的消息。...如果出现故障，我们不会通知作业的所有者，因为在 Yelp，我们有专门的监控和警报工具。 我们将这些数据用于与上述相同的目的； 如果服务多次失败，我们将标记输出表，让用户知道这一点。...这样可以轻松进行目录搜索，并在专用区域中存储 Redshift 临时表中的 Spark-ETL 作业的详细信息。
数仓分层中每个层的作用是什么？ 在实际的工作中，我们都希望自己的数据能够有顺序地流转，设计者和使用者能够清晰地知道数据的整个声明周期，比如下面左图。...数据分层的好处： 清晰数据结构：让每个数据层都有自己的作用和职责，在使用和维护的时候能够更方便和理解 复杂问题简化：将一个复杂的任务拆解成多个步骤来分步骤完成，每个层只解决特定的问题 统一数据口径...数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就是ETL过程之后进入本层。...为了提高数据明细层的易用性，该层通常会才采用一些维度退化方法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。...如果你说的数据集市是一个比较泛一点的概念，那么其实 dws、dwd、app 这些合起来都算是数据集市的内容。 问：那存到 Redis、ES 中的数据算是 app层吗?
这里与ER模型最大的区别是将关系作为一个独立的单元抽象。 Satellite:是Hub的详细描述内容，一个Hub可以有多个Satellite。...对于离线任务，每隔固定时间，数据入仓以后，启动清洗任务，调用DQC的清洗规则，将符合清洗规则的数据清洗掉，并保存到DIRTY表归档。...2、 最终结果数据：这些数据是实时更新的，写的频率非常高，可以直接被下游使用。 3、 维表数据：在离线计算系统中，通过同步工具导入到在线存储系统中，供实时任务来关联实时流数据。 ...彻底删除策略：无用表策略或者ETL过程产生的临时数据，以及不需要保留的数据，可以进行及时删除，包括删除元数据。 永久保存策略：重复且不可恢复的底层数据和应用数据需要永久保存。 ...5、 ETL临时表：指ETL处理过程中产生的临时表数据，一般不建议保留，最多7天。
话聊 建设数仓 ETL 工具 面临的问题 分层 分层的出发点 分层设计 模型建设 为什么要建设模型 怎么建设模型 理清工作思路 实施步骤 建模方法及实施 规范建设 临时表管理 代码规范 流程规范 话聊...（我是谁，我从哪里来，我到哪里去） Inmon将数据仓库定义为：在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。数据仓库的目标：数据资产、决策信息。...将维度表确认后对事实进行丰满，采用维度建模方式，事实表中仅储存维度的键。...规范建设 临时表管理 数据处理过程中，不得不用到临时表(中间表)，一般认为临时表是没有储存意义的，但是又不能立马删除，或结束后删除(有时候过程有问题，你还得依靠过程表找原因呢！...约定一套统一的临时表命名方式 如创建统一的临时库(如TEMP)。要求该库中的数据表全部删除并不影响业务。命名规则根据数据处理过程而定，不同的命名指定的含义不同。 表生命周期 针对不同的表，周期有限。
它包括星型架构与雪花型架构，其中星型架构中间为事实表，四周为维度表， 类似星星；雪花型架构中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，而在星型中只允许一张表作为维度表与事实表关联，雪花型一维度可以有多张表...我 们的做法是将原始表与维度表进行关联，生成事实表（图六：pic6.jpg）。...例如我们可以按照天将数据抽取 到准备区中，基于数据准备区，我们将进行数据的转换，整合，将不同数据源的数据进行一致性处理。数据准备区中将存在原始抽取表，一些转换中间表和临时表以 及ETL日志表等。...在ETL中，时间戳有其特殊的 作用，在上面提到的缓慢变化维度中，我们可以使用时间戳标识维度成员；在记录数据库和数据仓库的操作时，我们也将使用时间戳标识信息，例如在进行数据抽取 时，我们将按照时间戳对OLTP...所以SQL更适合在固定数据库中执行大范围的查询和数据更改，由于脚本语言可以随便编写，所以在固定数据库中能够实现的功能就相当强大，不像ETL中功能只能受组件限制，组件有什么功能，才能实现什么功能。
公司领导交给我了一个活，让我用etl工具将数据清洗,并同步到我们公司的数据中心，于是我便在网上找教程学习了etl。...在使用中我感觉这个工具真的很强大，支持图形化的GUI设计界面，然后可以以工作流的形式流转，在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现，其中最主要的我们通过熟练的应用它...2、下载和部署 žKettle可以在点下载 ž ž下载kettle压缩包，因kettle为绿色软件，解压缩到任意本地路径即可 3、Kettle环境配置(有Java环境的直接忽略此章节) 4、由于kettle...转换（Transformation） 定义对数据操作的容器，数据操作就是数据从输入到输出的一个过程，可以理解为比作业粒度更小一级的容器，我们将任务分解成作业，然后需要将作业分解成一个或多个转换，每个转换只完成一部分工作...表输入中的语句为： select * from hbp_record –hbp_record 代表的查询的表名。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ETL开发 概述 ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。...设计物理模型，STG的物理模型一般包括源系统的所有字段和审计字段，例如：源系统名称，源表名称，加载时间，加载方式。可以去掉其他约束条件，比如主键、索引，默认值。...因为很多源系统都可能进行物理删除数据，即使有逻辑删除标记，但是也可以在后台人工删除数据。 抽取数据，ODS层从STG层抽取数据，在同一个数据平台上，可以采用ETL工具，也可以手工编码。...查询和任务调度都可以进行并行处理 3.增量加载 4.增加索引 5.大而化小,复杂的查询可以分成多个子任务来执行。...6.重用结果集,把多个查询任务的共用数据可以单独建临时表。
； Loading：加载；将处理后的数据保存到目标数据库。...从这三个单词基本可以了解 ETL 的作用：将各个业务系统的数据，通过抽取、清洗、转换之后，将加工后的数据落地到数据库中（数据仓库）；在这个过程中，ETL 可以将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起。...这时候领导、业务人员在用数据做分析的时候，数据来源可能是多个系统的多张表，这时候企图通过一个复杂的 SQL 跑出来结果就很困难了；通常公司会建立一个数据仓库，通过ETL工具把数据抽取到数据仓库中，再做数据的拟合和展示...我们在 C 方案的基础上又往前做了一步，就是将落地后的数据又做了一次加工，将需要跨表关联的数据，提前关联好存入 MongoDB 中，对外提供查询服务；这样可以将多表关联查询，变成了单表查询。 ?...，同时还能获取到修改前后的数据； 其他商用数据库，比如 Oracle、DB2 等，我也查阅过相关的资料，也是有触发器机制，可以当数据发生变化的时候通知出来，比如调用一段程序，将数据发送到消息队列中，再由其他程序监听消息队列做后续处理
6、数据库分组和排序优于ETL分组和排序 在ETL中减少排序和分组的操作，尽量使用数据库完成排序和分组。...ETL中同一个过程的数据操作步骤很多，数据仓库采用的是数据抽取后分析模型重算的原理，所以对数据的COMMIT不像业务系统为保证数据的完整和一致性而需要某个操作过程全部完成才能进行，只要有可能就在程序中对每个...5、用NOT EXISTS替代NOT IN： 在SQL中，我们经常会习惯性的使用not in来实现一张表有而另外一张表没有的数据，在访问量比较小的时候是可以的，但是一旦数据量大了，NOT IN就是最低效的...UNION-ALL替换UNION： ETL过程针对多表连接操作的情况很多，有条件的使用union-ALL替换union的前提是：所连接的各个表中无主关键字相同的记录，因为uniion ALL将重复输出两个结果集全中相同记录...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
：兼容 MySQL 协议，用户使用门槛低； 支持高并发：满足大量用户同时查询； 支持多种数据模型：明细、聚合、更新和主键模型，可灵活配置 ETL 任务； 支持物化视图：可以自动路由到命中的物化视图，用户无感知...图 2 因此，重构后的结构如下： 图 3 重构后的指标平台只有一个数据库，查询时利用 StarRocks 内部 ETL 将明细数据转存到临时表，后续的汇总从临时表查询，避免了反复扫描大表。...当多个指标同时对相同维度进行查询时，将多个指标的数据 join 后以宽表模式存储。...对于不同的 hive 表，我们使用了不同的 StarRocks 建表模型和同步方式，有以下几种： a....三、Starrocks使用经验分享 在指标平台重构的过程中我们也遇到了一些问题，与数据和查询相关的有以下几个： 3.1 建表经验 首先是 buckets 设置不合理，多数是设置过多，通常一个桶的数据量在
摘要：ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中。...目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。...> 算法实现逻辑 利用PK主键比对； 目标表和源表PK一致的变化记录，更新目标表； 源表存在但目标表不存在，直接插入； > ETL代码原型 -- 1....临时表-增量-ins>; 增删拉链模型 > 应用场景 主要是利用业务字段跟踪增量数据中包含删除的变化历史。...，所有数据表通常还会包含一些控制字段，即插入日期、更新日期、更新源头字段，这样对于数据变化敏感的数据仓库，可以进一步追踪数据变化历史； 2.ETL算法本身是为了更好服务于数据加工过程，实际业务实现过程中
一般常用的解决方案是批量取数并Load：直连MySQL去Select表中的数据，然后存到本地文件作为中间存储，最后把文件Load到Hive表中。...对Camus做的第一个改造，便是将Kafka上的Binlog解析成符合目标Schema的格式。 对Camus做的第二个改造，由美团的ETL框架所决定。...如果同一条数据既出现在存量表中，又出现在Delta表中，说明这一条数据发生了更新，则选取Delta表的数据作为最终结果；否则说明没有发生任何变动，保留原来存量表中的数据作为最终结果。...Delta数据和存量数据做Merge后，最终结果中，新插入一条数据（id=4），两条数据发生了更新（id=1和id=2），一条数据未变（id=3）。...首先，在Binlog实时采集时，我们支持把不同DB的Binlog写入到同一个Kafka Topic。用户可以在申请Binlog采集时，同时勾选同一个业务逻辑下的多个物理DB。
一般常用的解决方案是批量取数并Load：直连MySQL去Select表中的数据，然后存到本地文件作为中间存储，最后把文件Load到Hive表中。...对Camus做的第一个改造，便是将Kafka上的Binlog解析成符合目标Schema的格式。 对Camus做的第二个改造，由美团的ETL框架所决定。...如果同一条数据既出现在存量表中，又出现在Delta表中，说明这一条数据发生了更新，则选取Delta表的数据作为最终结果；否则说明没有发生任何变动，保留原来存量表中的数据作为最终结果。...Delta数据和存量数据做Merge后，最终结果中，新插入一条数据（id=4），两条数据发生了更新（id=1和id=2），一条数据未变（id=3）。...[图片5] 首先，在Binlog实时采集时，我们支持把不同DB的Binlog写入到同一个Kafka Topic。用户可以在申请Binlog采集时，同时勾选同一个业务逻辑下的多个物理DB。
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