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搜索资源列表

  1. 列存储数据库关键技术综述

  2. 这是一篇学术论文，以下是简介： 随着互联网技术的发展、硬件的不断更新、企业及政府信息化的不断深入, 应用的复杂性要求越来越高, 推动着数据存储技术向着海量数据、分析数据、智能数据的方向发展, 以便为数据仓库、在线分析提供高效实时的技术支持。基于行存储的数据库技术面临新的问题, 已经出现了技术瓶颈。近些年来, 一种新的数据存储理念, 即基于列存储的关系型数据库( 简称列数据库, 下同)应运而生。列数据库能够快速发展, 主要原因是其复杂查询效率高, 读磁盘少, 存储空间少, 以及由此带来的技术、管

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-08-23
    • 文件大小：765kb
    • 提供者：cjfeii

  1. 互联网数据挖掘课件

  2. 很有价值的数据挖掘资料，包括数据仓库、聚类算法、PageRank等内容。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-01-04
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：jackfrued

  1. 移动互联网与大数据时代

  2. 最新移动互联大数据咨询，技术专家们必备。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2014-04-17
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：dellmen1986

  1. Google数据仓库Mesa论文

  2. 9月在杭州举行的数据库学术会议VLDB 2014上，Google的工程副总Shivakumar Venkataraman与正在Google访问的UCSB教授、IEEE与ACM Fellow Divyakant Agrawal将做主题演讲，介绍Google的实时分析数据仓库Mesa。 Mesa是一个高度可扩展的分析型数据仓库系统，用于存储Google互联网广告业务相关的关键衡量数据。Mesa的设计目的是满足一系列复杂而有挑战性的用户与系统需求，包括近实时的数据获取和查询、高可用性、可靠性、容错和

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-08-08
    • 文件大小：393kb
    • 提供者：u014485012

  1. 互联网数据仓库之路

  2. •引题 •互联网+数据仓库 •点评网的数据平台 •案例 –平台中的取舍 –建模中的平衡 –数据产品化 •数据中心的未来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-09-03
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：wilbertzhou

  1. 移动视频数据仓库建设实践

  2. 移动互联网数据仓库建设实践，实时主动数据仓库 (real-time active data warehouse)RTADW

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-09-22
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：map_lixiupeng

  1. 闫剑锋--互联网数据仓库之路.pdf

  2. 闫剑锋--互联网数据仓库之路.pdf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-03-01
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：sinat_19930801

  1. 大数据环境下的互联网数据仓库/数据平台架构

  2. 互联网通用架构设计

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-03-17
    • 文件大小：177kb
    • 提供者：qq_34284010

  1. 2-童小军-运用Hadoop构建数据仓库平台.pdf

  2. 童小军-运用Hadoop构建数据仓库平台 基于Hadoop构建数据仓库云平台(DAAS) 思想,原理,成本,案例 专注于企业级大数据EasyHadop 社区创始人提纲 数据开放数据云服务平台(DAAS)时代 Hadoop平台在数据云平台(DAAS上的天然优势 数据云平台DAAS平台组成部分 互联网公共数据大云DAAS案例 Hadoop构建构建游戏云 Web Game Daas平台 RedHadoop 专注于企业级大数据 四点 BDaaS-Big Data As A Service 大数据即服务

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-07-06
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：u010461615

  1. 互联网行业数据仓库数据平台的架构

  2. 1) 整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心； 2) 提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的； 3) 为网站或APP运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果； 4) 为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台； 5) 分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等； 6) 开发数据产品，直接或间接为公司盈利； 7) 建设开放数据平台，开放公司数据

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-01-12
    • 文件大小：336kb
    • 提供者：alakeok

  1. SQL Server 2005 BI综合案例系列课程(3)：互联网联机分析中的数据仓库建模

  2. SQL Server 2005 BI综合案例系列课程(3)：互联网联机分析中的数据仓库建模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-25
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：yxinfa

  1. 美团DB数据同步到数据仓库的架构与实践

  2. 背景 在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。 如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-15
    • 文件大小：504kb
    • 提供者：weixin_38626858

  1. 从数据仓库到大数据，数据平台这25年是怎样进化的？

  2. 我是从2000年开始接触数据仓库，大约08年开始进入互联网行业。很多从传统企业数据平台转到互联网同学是否有感觉：非互联网企业、互联网企业的数据平台所面向用户群体是不同的。那么，这两类的数据平台的建设、使用用户又有变化？数据模型设计又有什么不同呢？我们先从两张图来看用户群体的区别。从这用户群体角度来说这非互联网、互联网的数据平台用户差异性是非常明显，互联网数据平台中很多理论与名词都是从传统数据平台传递过来的，本文将会分别阐述非互联网、互联网数据平台区别。（开发时间2001-2002年）海尔集团的一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：843kb
    • 提供者：weixin_38659812

  1. 有赞大数据实践:敏捷型数据仓库的构建及其应用

  2. 互联网的运营人员从了解经营状况转化为精细化运营,这就于要求数据仓库具有提供高效明细数据能力,数据仓库如何在庞大数据量的前提下,实现满足不同层次的数据提出和分析,是难点之二.数据经过ETL最终到达使用数据者手里;提取数据和提出数据的需求往往来自不同的部门和出于不同的目的.这一般会导致数据口径不一致,数据含义模糊,甚至数据正确性很难校验.数据仓库如何保证数据口径一致,数据路径可追溯性,是难点之三.数据仓库的应用领域除了各个业务部门还包括技术部门本身.由于海量数据处理,互联网的技术架构越来越依赖大数据

  3. 所属分类：其它

  1. 美团DB数据同步到数据仓库的架构与实践

  2. 在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(OperationalDataStore)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：496kb
    • 提供者：weixin_38650066

  1. 大数据数据仓库建设

  2. 互联网行业，除了数据量大之外，业务时效性要求也很高，甚至很多是要求实时的，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线。如下图就是数据仓库的逻辑分层架构：1.数据源数据源，顾名思义就是数据的来源，互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势，同时自不同的业务源，比如埋点采集，客户上报等。2.ODS层数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：405kb
    • 提供者：weixin_38686924

  1. 从数据仓库到大数据，数据平台这25年是怎样进化的？

  2. 我是从2000年开始接触数据仓库，大约08年开始进入互联网行业。很多从传统企业数据平台转到互联网同学是否有感觉：非互联网企业、互联网企业的数据平台所面向用户群体是不同的。那么，这两类的数据平台的建设、使用用户又有变化？数据模型设计又有什么不同呢？我们先从两张图来看用户群体的区别。从这用户群体角度来说这非互联网、互联网的数据平台用户差异性是非常明显，互联网数据平台中很多理论与名词都是从传统数据平台传递过来的，本文将会分别阐述非互联网、互联网数据平台区别。（开发时间2001-2002年）海尔集团的一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：843kb
    • 提供者：weixin_38730977

  1. 有赞大数据实践:敏捷型数据仓库的构建及其应用

  2. 互联网的运营人员从了解经营状况转化为精细化运营,这就于要求数据仓库具有提供高效明细数据能力,数据仓库如何在庞大数据量的前提下, 实现满足不同层次的数据提出和分析,是难点之二.数据经过ETL最终到达使用数据者手里;提取数据和提出数据的需求往往来自不同的部门和出于不同的目的. 这一般会导致数据口径不一致,数据含义模糊,甚至数据正确性很难校验.数据仓库如何保证数据口径一致, 数据路径可追溯性,是难点之三.数

  3. 所属分类：其它

  1. 美团DB数据同步到数据仓库的架构与实践

  2. 在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(OperationalData Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：496kb
    • 提供者：weixin_38609089

  1. 大数据数据仓库建设

  2. 互联网行业，除了数据量大之外，业务时效性要求也很高，甚至很多是要求实时的，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线。如下图就是数据仓库的逻辑分层架构：1.数据源数据源，顾名思义就是数据的来源，互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势，同时自不同的业务源，比如埋点采集，客户上报等。2.ODS层数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：405kb
    • 提供者：weixin_38664532
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