例如我的项目路径是：D:\PythonProject\OneMake_Spark\venv\Scripts
ColumnMeta.py：Oracle列的信息对象：用于将列的名称、类型、注释进行封装
Hive官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-CreateTable
如果想用SAS发邮件，还是需要在邮箱中配置一下的，比如开启SMTP，这个就需要登录网页版邮箱去开启，其实本来打算用网易邮箱为例，不过最近登录网易邮箱进行设置我一直点不动...所以就以新浪、搜狐、QQ邮箱为例...
在日常的开发中存在上传报表文件、提供下载报表文件的功能，本次使用django-excel这个开源库来做一个下载excel报表文件的示例。
并发压测topic所有partition，比如topic ods_finder_log_19501_sec_i 总共300个partition，用20台机器压测，每台机器启动15个进程，每个进程分配一个partition
数据质量管理（Data Quality Management），是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
文档编写目的 整理CDH5中安装Impyla的步骤 集群环境 CDH5.16.2 anaconda3 python3.7 组件介绍 Impyla：适用于分布式查询引擎的HiveServer2实现（例如Impala，Hive）的Python客户端。 Impyla依赖包 six bit_array thriftpy thrift_sasl sasl 安装依赖 安装thrift_sasl需要先执行，否则安装会提示缺少sasl.h文件 yum install gcc-c++ python-devel.x86_
Shell：Linux原生Shell脚本，命令功能全面丰富，主要用于实现自动化Linux指令，适合于Linux中简单的自动化任务开发
本需求将模拟从MySQL中向Hive数仓中导入数据，数据以时间分区。测试两种导入场景，一种是将数据全量导入，即包含所有时间分区；另一种是每天运行调度，仅导入当天时间分区中的用户数据。
由于目前的资料多是使用pandas或xlwt库实现的。其实没有那么的麻烦，因为django有相对应的插件django-excel。
#!usr/bin/env python # encoding:utf-8 # from __future__ import division import requests import json from dateutil.relativedelta import relativedelta import math import logging import os import sys # from datetime import datetime from odps import ODPS,Dat
特步集团有限公司是中国领先的体育用品企业之一，主要从事运动鞋、服装及配饰的设计、开发、制造和销售。为了提高特步零售 BI 主题数据分析的准确性和时效性，降低对 SAP HANA 平台的依赖，2020 年 11 月特步集团首次引入了 Apache Doris 进行数据仓库搭建试点。在经历实时日报（移动端）和《特步全网零售战绩》大屏两个小项目的成功后，于 2021 年 3 月开始逐步启动特步儿童 BI、特步电商 BI、双十一大屏、特步新品牌 BI 等多个项目，经过一年的努力，初步完成了基于 Apache Doris 的零售数据仓库搭建和上线运行。
4）创建外部表。在企业开发中，除了自己用的临时表，创建内部表外，绝大多数场景都是创建外部表。
公司属于金融科技ToC企业，针对不同需求的用户开发不同的产品，所以公司内部有很多条业务线，但是对于数据部门来说，所有业务线的数据都是数据源。对数据的划分不只是根据业务进行，而是结合数据的属性。
我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分，第一部分是确定都有哪些表，第二部分是确定数据装载的方式。
这两天看书，发现了和数据仓库相关的还有一个叫ODS的概念，它是企业级的全局数据库，用于提供集成的，企业级一致的数据，包含如何从各个子系统中向ODS抽取数据以及面向主题的角度存储数据。
1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 2）数据采用LZO压缩，减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。 3）创建分区表，防止后续的全表扫描，在企业开发中大量使用分区表。 4）创建外部表。在企业开发中，除了自己用的临时表，创建内部表外，绝大多数场景都是创建外部表。
SQL中JOIN子句是用于把来自两个或多个表的数据连接起来，在这个过程中可能会添加一些过滤条件。昨天有小伙伴问，如下图的这两种SQL写法查询结果是否会一样？（好像这是某一年阿里的面试题）
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ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。
你不可能总是在SAS上查看结果，如果结果很多你要一一的讲结果复制到word中去，有ODS就好啦！它可以把SAS的结果直接输出到word、PDF等文件中。 5.1 ODC的概念 5.2 追踪选择过程的输出 5.3 从过程输出中创建SAS数据集 5.4 使用ODS语句创建HTML输出 5.5 使用ODS语句创建RTF输出 5.6 使用ODS语句创建printer输出 5.7 定制标题和注脚 ---- 5.1 ODC（Output Delivery System）的概念 过程步把数据发送给ODC，以决定输出的样式
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。
1、配置域 打开R客户端（Repository Manager），点击【存储库】，选择【配置域】
ODS ETL过程临时表 按天分区 最多保留最近7天分区。 DBSync非去重数据 按天分区 由应用通过中间层保留历史数据，默认ODS层不保留历史数据。
“删库跑路”作为一种历史悠久、后果严重的公司资产损坏事故，一旦发生，后果难以估量，轻则业务短时间不可用，重则公司倒闭关门，甚至有人为此坐牢。已经发生的事件历历在目，希望大家引以为戒。
Hbase shell ns_ods:data_im_session_details hive sql select * from ods.hbase_mapping_im_session_details a where source_id > 0 limit 100; hbase shell scan 'ns_ods:data_im_session_details', FILTER=>"ValueFilter(=,'binary:sku188')" scan 'ns_ods:data_im_sessi
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
数据模型就是数据的组织和存储方法。主要关注的是从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。
DB（Database）数据库 ODS（Operational Data Store）运营数据存储 DW（Data Warehouse）数据仓储 DM（Data Market）数据集市
你不可能总是在SAS上查看结果，如果结果很多你要一一的讲结果复制到word中去，有ODS就好啦！它可以把SAS的结果直接输出到word、PDF等文件中。 并且，你还要在这些文件中定制字体、背景、颜色... 4.1 ODC的概念 4.2 追踪选择过程的输出 4.3 从过程输出中创建SAS数据集 4.4 使用ODS语句创建HTML输出 4.5 使用ODS语句创建RTF输出 4.6 使用ODS语句创建printer输出 4.7 定制标题和注脚 4.8 用style=option定制proc print输出 4.
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod 777 ods_db.sh
前段时间有人问小编，批量执行ods输出文件时，总是弹出并打开输出的文件，有没有办法关闭呢？你是否也遇到这样的问题，而找遍ods相关的Option仍无法解决呢？解决办法其实还是很简单的。下面来看看怎么解决。
这是当时创建表时的语句，指定了存储格式为lzo，然后执行了为lzo文件创建索引的命令
数据血缘关系包含了集群血缘关系、系统血缘关系、表级血缘关系和字段血缘关系，其指向数据的上游来源，向上游追根溯源。这里指的血缘关系一般是指表级和字段级，其能清晰展现数据加工处理逻辑脉络，快速定位数据异常字段影响范围，准确圈定最小范围数据回溯，降低了理解数据和解决数据问题的成本。同时数据血缘关系可与数据质量监控系统进行完美的整合，重要数据质量检测异常结果可通过数据血缘关系直接定位影响范围。
0x00 前言 本篇的主题是数据分层中的ODS的作用，关于数据分层可以参考本篇博客:如何优雅地设计数据分层 。 下面直接进入讨论的主题。 0x01 讨论 问题： ODS 有的公司说几乎不处理，有的说这一层要做第一次数据清洗，大家怎么看？ 回答一： 我感觉基本的监控要做，然后字段类型，命名统一可以做，ip转地址也可以做。复杂的 不太容易做，数据源的接入不一定都可控。 回答二： 看数据的规整性吧。有的公司业务方数据很规整。ODS层只用做简单的砍字段即可，有的业务数据不规整比如埋点类的那么不做清洗就肯定不行了。有
import oracle.jdbc.pool.OracleDataSource;
外部数据需要使用Flume进行数据采集操作，将采集到的数据映射到Hive中，首先创建Hive的表
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice
生存分析是临床试验中经常用到的一种方法，生存曲线的绘制当然也是非常常见的，常见于肿瘤、绝症相关的研究中...今天小编打算分享一段小编画生存曲线的一段代码...
2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip。
step4：Oracle字段类型与Hive/SparkSQL字段类型不一致怎么办？
此时已经将数据从 MySQL 中导入到 HDFS 中了，接下来就需要将数据导入到数据仓库的 ODS 层中，完成原始数据的存储。
在SAS使用统计相关的过程步输出结果的时候，结果经常会呈现在result中（以网页或者Lst的形式展现），那么你曾经是否纠结过如何将这些统计量的值自动提取出来，或直接输出到数据集中呢...那么今天小编将盘点一下SAS中Ods Output 将统计量输出到数据集中的方式与技巧，如果有不当或错误之处，同时也邀各位前辈纠错...
近期有朋友问小编，proc report pretext posttext 输出标题脚注乱码，怎么解决。原来他编程的环境是utf8，标题脚注是中文的话出出来就会乱码，如下图所示：
昨天要处理一个shp文件，读取里面的信息，做个计算然后写到后面新建的field里面。先写个外面网上都能找到的新建和读取吧。
由于本业务涉及到MySQL业务数据和用户日志数据，两类数据是分别采集存储在不同的Kafka Topic中的，所以这里写入ODS层代码由两个代码组成。
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