MaxCompute大数据实践，电商数据仓库的星型模型和传统星型的区别
作者：王永伟 在Kimball所著的《数据仓库工具箱》一书中，对于维度模型设计采用的4步设计方法：1.选择业务过程 2.声明粒度 3.确定维度 4.确定事实。 在当前的互联网大数据环境下，面对复杂的业务场景，为了更有效准确地进行维度模型建设，基于Kimball的4步维度建模方法，我们进行了更进一...
《Hadoop与大数据挖掘》一2.4.4 MapReduce组件分析与编程实践
本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ，第2.4.4节，张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.4.4 MapReduce组件分析与编程实践 MapReduce整个流程包括以下步骤：输入格式（I...
【教程免费下载】大数据与机器学习：实践方法与行业案例
前 言 不畏浮云遮望眼，只缘身在最高层。 —王安石《登飞来峰》 数据科学家 = 统计学家 + 程序员 + 讲故事的人 + 艺术家 —Shlomo Aragmon 本书的创作初衷 大数据方面的书籍可谓琳琅满目，有的讲解理论，有的介绍方法，有的传播理念。但是，大数据从业人员（如数据工程师、数据分析师、...
【大数据开发套件调度配置实践】——调度任务各种周期配置和调度形态
数加·大数据开发套件目前支持任务调度周期有五种：天、周、月、分钟、小时。本文将介绍这五种周期的配置和调度形态。 调度规则——调度任务是否能运行起来要满足的条件： 上游任务实例是否都运行成功。若所有上游任务实例都运行成功则触发任务进入等待时间状态。 任务实例定时时间是否已经到。任务实例进入等待时间状态...
【大数据开发套件调度配置实践】——不同周期任务依赖配置
大数据开发过程中常遇到不同运行周期的任务进行依赖，常见 天任务依赖小时任务、 小时任务依赖分钟任务 。那么如何通过大数据开发套件开发这两种场景呢？ 本文将从这两个场景出发，结合调度依赖/参数/调度执行等，介绍不同周期调度依赖的最佳操作实践。 再此之前，我们先明确几个概念： 业务日期：业务数据产生的日...
大数据与机器学习：实践方法与行业案例.3.5 本章小结
3.5 本章小结 本章使用Java实现了数据闭环中的关键环节，使数据能够自动且高效地批量导入分析环境。为了便于程序实现，首先定义了数据缓冲区的文件存储规则、命名规则和清理规则。相对于代码上的实现，深刻理解这些方法论则更为重要。 依据数据缓冲区的基本规则，分别设计了扫描文件、下载文件、解压文件和加载文...
大数据与机器学习：实践方法与行业案例3.4 自动加载程序的多线程实现
3.4 自动加载程序的多线程实现 本书中的自动加载程序使用Java+Hibernate实现，需要首先准备项目所需要的hibernate和annotation相应版本的jar包。 程序需要初始化文件状态表，即根据file_status表中的配置，一次性产生当日需要处理的文件的初始记录，这些记录会插入f...
大数据与机器学习：实践方法与行业案例.3.3 自动加载程序的数据库设计
3.3 自动加载程序的数据库设计 根据之前的设计，自动加载程序需要从数据库配置表中获取配置信息，并不断更新相关的状态，表3-2列出了自动加载程序需要的所有配置表。 表3-2 自动加载程序的配置表 表 名 中文名称 用 途 file_settings 数据文件信息表 存储数据文件名称、日期等配置信息 ...
大数据与机器学习：实践方法与行业案例.3.2 自动加载的流程
3.2 自动加载的流程 既然已经明确了数据缓冲区的基本规则，那么我们认为一个满足规则要求的数据缓冲区已经搭建起来了（可以向IT运维人员提出搭建FTP文件服务器的需求），接下来真正进入数据自动加载的设计过程。 首先，仔细分析文件从数据缓冲区自动加载到分析环境中的流程，可以将这个过程细分为4个阶段：扫描...
大数据与机器学习：实践方法与行业案例.3.1 数据缓冲区的基本规则
第3章 实战：打造数据闭环 道生一，一生二，二生三，三生万物。万物负阴而抱阳，冲气以为和。 —老子《道德经》 你不能两次踏进同一条河流，因为新的水不断地流过你的身旁。 —柏拉图《泰阿泰德》 前面两章已经介绍了数据闭环的各个主要环节和涉及的技术，本章将基于前文提出的理念和技术来实现数据闭环。按照数据的...
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