数据仓库介绍在这个项目中，我构建了一条ETL管道来帮助一家音乐流媒体启动公司Sparkify从AWSS3（数据存储）中提取其数据，将它们暂存到AWSRedshift中，并将数据转换为一组维度表，以便他们的分析团队可以分析用户正在收听的歌曲。
要求该项目需要以下内容：有权创建IAM角色并配置AWSRedshift的AWS账户数据集：两个公共S3存储桶。
一个存储桶包含有关歌曲和艺术家的信息，第二个存储桶包含有关用户的信息。
安装与设置对于数据库架构登台表staging_songs-存储歌曲和艺术家staging_events-存储用户执行的操作事实表songplays-与歌曲相关联的事件数据记录玩弄页NextSong即记录尺寸表用户-应用中的用户歌曲-音乐数据库中的歌曲artist-音乐数据库中的艺术家时间-歌曲播放记录的时间戳分为特定单位数据仓
要求该项目需要以下内容：有权创建IAM角色并配置AWSRedshift的AWS账户数据集：两个公共S3存储桶。
一个存储桶包含有关歌曲和艺术家的信息，第二个存储桶包含有关用户的信息。
安装与设置对于数据库架构登台表staging_songs-存储歌曲和艺术家staging_events-存储用户执行的操作事实表songplays-与歌曲相关联的事件数据记录玩弄页NextSong即记录尺寸表用户-应用中的用户歌曲-音乐数据库中的歌曲artist-音乐数据库中的艺术家时间-歌曲播放记录的时间戳分为特定单位数据仓
2024/3/28 6:14:19
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自述文件Timur是一个数据浏览器。
它主要用于消耗来自数据仓库Magma的数据。
与Timur互动的方式有以下三种：浏览“浏览”视图旨在允许简单的记录查看和编辑。
Magma发布描述每个模型的JSON模板和描述每个记录的JSON文档；
Timur仅使用从此模板构建的视图来渲染每个文档。
这使我们可以使用单个通用查看器浏览和编辑Magma中的任何记录。
由于Magma会发布某些固定数据类型，因此Timur通过检查模型的类型并适当地呈现它来显示每条记录（例如，“Date”类型的属性将在查看时根据当地时间设置格式，并显示日期/时间选择器编辑时）。
有时，我们希望向模型的视图中添加自定义属性，或更改特定属性的显示方式（例如，我们可能总是希望以开罗时间显示日期）。
在这些情况下，Timur将修补模板并记录以描述新属性，并在记录中包含其他必需数据，然后再将其传递给客户端（Web浏览器）
它主要用于消耗来自数据仓库Magma的数据。
与Timur互动的方式有以下三种：浏览“浏览”视图旨在允许简单的记录查看和编辑。
Magma发布描述每个模型的JSON模板和描述每个记录的JSON文档；
Timur仅使用从此模板构建的视图来渲染每个文档。
这使我们可以使用单个通用查看器浏览和编辑Magma中的任何记录。
由于Magma会发布某些固定数据类型，因此Timur通过检查模型的类型并适当地呈现它来显示每条记录（例如，“Date”类型的属性将在查看时根据当地时间设置格式，并显示日期/时间选择器编辑时）。
有时，我们希望向模型的视图中添加自定义属性，或更改特定属性的显示方式（例如，我们可能总是希望以开罗时间显示日期）。
在这些情况下，Timur将修补模板并记录以描述新属性，并在记录中包含其他必需数据，然后再将其传递给客户端（Web浏览器）
2024/2/20 0:09:12
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数据仓库一书对基本理论作了扼要的介绍，它既是一本数据仓库创世人的作品也是一部了解数据仓库必看的书籍，有人说，如果你没看过这本书，千万别说自己懂数据仓库，该书虽然很薄，但也基本算是INMON的经验之谈了，里面基本把数据仓库所涉及的内容全都提了一遍。
本节内容小编为大家整理带来的是一份pdf格式高清完整版数据仓库电子书，书籍共有235页，为原书中文第4版
本节内容小编为大家整理带来的是一份pdf格式高清完整版数据仓库电子书，书籍共有235页，为原书中文第4版
2023/12/28 1:45:28
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本文从数据仓库物理设计的角度，分析了显著影响查询性能的三项关键技术，即分区数据库，表分区和多维集群（MDC）。
文章首先分析三项技术在提升查询性能方面的理论依据，然后进行实例演示。
实例演示采用IBMBCU设计架构，以基准测试TPC-H为数据源（300GB数据量）和测试案例，展示了“三驾马车”对查询性能的拉动效果。
无论是在POC测试还是在现实生产系统中，查询性能都是客户非常关注的重要指标。
通过本文，读者可以充分了解“三驾马车”的奥秘所在，文中的实例演示对读者有借鉴和参考意义。
在数据仓库领域中，无论是在生产系统中，还是POC（ProofOfConcept）性能测试，查询性能对于客户来说都是非常重要的
文章首先分析三项技术在提升查询性能方面的理论依据，然后进行实例演示。
实例演示采用IBMBCU设计架构，以基准测试TPC-H为数据源（300GB数据量）和测试案例，展示了“三驾马车”对查询性能的拉动效果。
无论是在POC测试还是在现实生产系统中，查询性能都是客户非常关注的重要指标。
通过本文，读者可以充分了解“三驾马车”的奥秘所在，文中的实例演示对读者有借鉴和参考意义。
在数据仓库领域中，无论是在生产系统中，还是POC（ProofOfConcept）性能测试，查询性能对于客户来说都是非常重要的
2023/12/5 14:34:58
1.44MB
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Druid：为OLAP而生，多快好省高。
•多，可以处理海量的数据，Druid官网说可以扩展到PB级，这个量非常大。
•快，亚秒级响应，官网说10亿量级下做到亚秒响应，我们实际应用也是亚秒响应，实时导入，导入即可查询。
导入了以后我们就可以查询到，这个还是非常非常的牛的。
•好，就是高可用，分布式容错架构，可以做到无宕机。
•省，采用列存储，高效压缩。
我举一下我们的例子，我们原始日志是10亿量级，我们选取16个维度，22个度量值，每天生成的索引是几百兆。
•高，它支持高并发，可以是作为面向用户的应用
•多，可以处理海量的数据，Druid官网说可以扩展到PB级，这个量非常大。
•快，亚秒级响应，官网说10亿量级下做到亚秒响应，我们实际应用也是亚秒响应，实时导入，导入即可查询。
导入了以后我们就可以查询到，这个还是非常非常的牛的。
•好，就是高可用，分布式容错架构，可以做到无宕机。
•省，采用列存储，高效压缩。
我举一下我们的例子，我们原始日志是10亿量级，我们选取16个维度，22个度量值，每天生成的索引是几百兆。
•高，它支持高并发，可以是作为面向用户的应用
2023/12/1 11:23:02
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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