望穿秋水
管理&技术&业务 项目管理方面:加强通过工具辅助管理,构建Web项目管理系统来协助项目管理。技术开发方面:加强系统分析能力、架构设计能力,时刻把握新技术动态。业务方面:加强需求分析能力,使最终需求来源于客户又高于客户。
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摘要: sqlserver数据库引擎修改账号名,详情参考:http://blog.51cto.com/djclouds/2089047?utm_source=oschina-app 在SQL Server安装期间,您可能会遇到以下错误警告: " 找不到数据库引擎启动句柄 " 在上面的屏幕截图中,句柄拼写错误 阅读全文
posted @ 2018-07-25 12:22 望穿秋水 阅读(14606) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: https://jingyan.baidu.com/article/fd8044fa2c22f15031137a2a.html 阅读全文
posted @ 2018-07-23 17:25 望穿秋水 阅读(153) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、三者的区别与联系: https://www.cnblogs.com/DonJiang/p/5744535.html www.raincent.com/content-10-7812-1.html 2、数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务,数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的 阅读全文
posted @ 2018-07-21 09:25 望穿秋水 阅读(352) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.microsoft.com/zh-cn/sql-server/sql-server-2017-pricing http://www.360doc.com/content/15/0731/17/6850291_488583819.shtml 阅读全文
posted @ 2018-07-15 21:35 望穿秋水 阅读(2968) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据仓库分层的原因 1通过数据预处理提高效率,因为预处理,所以会存在冗余数据 2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化,就会影响整个数据清洗过程,工作量巨大 3通过分层管理来实现分步完成工作,这样每一层的处理逻辑就简单了 标准的数据仓库分层:ods(临时存储层),pdw(数据仓库层),mid(数据集 阅读全文
posted @ 2018-07-12 09:00 望穿秋水 阅读(530) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: java各历史版本官网下载: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/archive-139210.html 阅读全文
posted @ 2018-07-11 13:40 望穿秋水 阅读(984) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Mware三个版本 workstation: 单机级,用在个人桌面系统中,需要操作系统支持 servier:工作组级,用于服务器,需要操作系统支持 esxi:企业级,用于服务器,不需要操作系统支持 workstation、server:是Windows或者Linux上的一种应用程序,必须先安装主机操 阅读全文
posted @ 2018-07-11 10:16 望穿秋水 阅读(23669) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 现在已经名满天下的 Apache Kylin,是 Hadoop 大数据生态系统不可或缺的一部分,要知道在 Kylin 项目早期,可是以华人为主的开源团队,一路披荆斩棘经过几年的奋斗,才在 Apache 基金会牢牢的巩固了自己的位置。作为本土第一个进入到世界顶级基金会的项目,Kylin 的经验是值得大 阅读全文
posted @ 2018-07-07 10:56 望穿秋水 阅读(441) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、数据库管理用户:sys超级管理员用户,删除数据库时如果system用户权限不足则换成sys用户即可。 2、数据导入导出: 数据库导出:exp system/test@orcl file=c:\daochu.dmp full=y 数据库导入:imp system/test@orcl2 file=c 阅读全文
posted @ 2018-07-06 09:13 望穿秋水 阅读(324) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、基于RDBMS的数据仓库实现:数据仓库的设计也可以理解为面向OLAP的数据库设计。数据仓库的设计模式分为星型结构、雪花结构(1个维度表向外连接子维表)、星座结构(1个维度被多个事实表使用)。在星型模型中主要数据存储在事实表中,没有冗余,并符合3NF 2、除了对应到维度的外码和度量属性,事实表中还 阅读全文
posted @ 2018-07-05 15:21 望穿秋水 阅读(358) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 多维数据库简介 多维数据库(Multi Dimesional Database,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提 阅读全文
posted @ 2018-07-05 11:43 望穿秋水 阅读(803) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 对没有使用过数据仓库的人,对这三个概念确实是有点混淆不清。包括我自己本身不是做数据仓库出身,所以实际上是从实践出发,理论基础是有点匮乏的。 一、基本概念 1. OLAP OLAP(on-Line Analysis Processing)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致 阅读全文
posted @ 2018-07-05 11:07 望穿秋水 阅读(1640) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文地址:https://kylin.apache.org/docs16/howto/howto_optimize_build.html Kylin将一个cube的build过程分解为若干个子步骤,然后串行执行这些子步骤。这些步骤包括Hive操作,MR任务和其他类型的工作。如果每天都有许多cube进 阅读全文
posted @ 2018-07-05 10:51 望穿秋水 阅读(607) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎。完全由eBay Inc.中国团队开发 并贡献至开源社区。提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(MOLAP)能力以 支持大规模数据能在亚秒内查询巨大的Hive表(十亿百亿的海量数据)。 Apache Kylin社区发展 大数据分析面临的挑战 阅读全文
posted @ 2018-07-05 10:36 望穿秋水 阅读(728) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: SparkSQL本质上是基于DAG模型的MPP。而Kylin核心是Cube(多维立方体)。关于MPP和Cube预处理的差异,重复如下: > MPP [1] 的基本思路是增加机器来并行计算,从而提高查询速度。比如扫描8亿记录一台机器要处理1小时,但如果用100台机器来并行处理,就只要一分钟不到。再配合 阅读全文
posted @ 2018-07-05 10:01 望穿秋水 阅读(1601) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 Kylin OLAP引擎基础框架,包括元数据(Metadata)引擎,查询引擎,Job引擎及 阅读全文
posted @ 2018-07-05 09:57 望穿秋水 阅读(2174) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、ODBC ODBC的由来 1992年Microsoft和Sybase、Digital共同制定了ODBC标准接口,以单一的ODBC API来存取各种不同的数据库。随后ODBC便获得了许多数据库厂商和Third-Party的支持而逐渐成为标准的数据存取技术。 ODBC以当时的业界标准规范X/Open 阅读全文
posted @ 2018-07-05 09:43 望穿秋水 阅读(631) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ODBC: (Open Database Connectivity,开放数据库互连),它建立了一组规范,并提供了一组对数据库访问的标准API(应用程序编程接口)。这些API利用SQL来完成其大部分任务。ODBC本身也提供了对SQL语言的支持,用户可以直接将SQL语句送给ODBC。 JDBC:全称为J 阅读全文
posted @ 2018-07-05 09:42 望穿秋水 阅读(2713) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、Oracle数据库安装步骤参考:https://jingyan.baidu.com/article/363872eccfb9266e4aa16f5d.html 二、Oracle客户端安装:https://www.jb51.net/article/101306.htm 三、PLSQL安装或使用免安 阅读全文
posted @ 2018-07-04 11:38 望穿秋水 阅读(1071) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最近分析和比较了Hive和并行数据仓库的架构,本文记下一些体会。 Hive是架构在Hadoop MapReduce Framework之上的开源数据分析系统。 Hive具有如下特点: 1. 数据以HDFS文件的形式存储,从而可以很方便的使用外部文件 2. 元数据存储独立于数据存储之外,从而解耦合元数 阅读全文
posted @ 2018-06-30 08:57 望穿秋水 阅读(452) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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