3.1 数据架构设计 3.1.1 数据主题 主题是对业务数据的一种抽象，是在较高层次上对京东信息系统中的数据进行归纳、整理、综合、归类和分析利用的一个抽象概念。
面向主题的数据组织和存储包含两个方面：一是根据业务的特点来抽象出主题。
二是根据源系统业务数据的内容确定每个主题所包含的数据内容。
分析得出的数据主题是对分析对象数据的一个完整并且一致的描述，能刻画各个分析对象所涉及的企业数据。
我们对京东所有业务数据进行了逐一梳理，得到京东的数据主题如图 22 所示。
图 22：数据主题域划分
2025/6/19 9:27:29
5.31MB
1
下面的内容，是笔者在学习和工作中的一些总结，其中概念性的内容大多来自书中，实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。
由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。
对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。
各种数据建模方法，如维度建模。
调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。
我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。
因此，下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表：维度建模，对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。
由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。
对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。
各种数据建模方法，如维度建模。
调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。
我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。
因此，下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表：维度建模，对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。
2025/2/10 4:56:32
143KB
1
第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
2024/10/13 15:34:27
128B
1
案例练习:1、国内500强集团业务架构设计实践案例介绍2、业务架构实例练习与点评；
3、业务组件模型与业务流程模型应用练习；
案例练习：1、 金融、学校、钢铁、能源等多行业应用架构设计实践案例介绍；
2、 应用架构设计案例实操。
案例练习：1、大型企业数据架构设计案例赏鉴2、企业交互数据表收集、数据建模案例练习案例练习：1、 各行业大型企业基础架构案例鉴赏；
2、 企业基础架构案例练习；
3、业务组件模型与业务流程模型应用练习；
案例练习：1、 金融、学校、钢铁、能源等多行业应用架构设计实践案例介绍；
2、 应用架构设计案例实操。
案例练习：1、大型企业数据架构设计案例赏鉴2、企业交互数据表收集、数据建模案例练习案例练习：1、 各行业大型企业基础架构案例鉴赏；
2、 企业基础架构案例练习；
2024/7/29 17:26:44
5.38MB
1
近年Qcon上知名互联网公司大数据架构分享集合(PDF文件)，包括LinkedIn，腾讯，大众点评，饿了么，京东等
2024/6/19 18:03:33
15.36MB
1
银行业如何应对数据治理监管，从顶层设计、数据战略、组织架构、数据治理机制、章程政策、持续运行优化、考核激励体系、考核体系实践、数据质量管理、数据安全管理、个人隐私数据保护、数据架构的设计与规划、数据管理平台等方面进行介绍银行业数据治理的实践。
2024/5/28 4:34:44
11.85MB
1
本文来自于jianshu，文章主要分析了目前数据处理领域使用比较多的几种架构，详细对架构优缺点和使用场景进行了引见。
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。
随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。
随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行
2016/4/19 6:19:34
351KB
1
《ADO.net+VB.net数据库应用开发指南》作者:章立民编著出版日期:2004年09月第1版----------------------------本书使用130个以上短小而实用的例子，引领您攻占ADO.NET的核心领域。
详细引见ADO.NET的各个组件，为您奠下扎实根基。
演示WindowsForms的数据架构与数据连接。
演示新增、修改、删除与搜索的并行输出输入接口。
演示BLOB值的读取、写入与显示。
演示如何将数据集的更新写回数据源。
----------------------------下载内容：范例源代码及北风贸易数据库注：第四节代码已转换为VB2005
详细引见ADO.NET的各个组件，为您奠下扎实根基。
演示WindowsForms的数据架构与数据连接。
演示新增、修改、删除与搜索的并行输出输入接口。
演示BLOB值的读取、写入与显示。
演示如何将数据集的更新写回数据源。
----------------------------下载内容：范例源代码及北风贸易数据库注：第四节代码已转换为VB2005
2015/8/9 15:23:27
11.35MB
1
“我们正在从IT时代走向DT时代(数据时代)。
IT和DT之间，不只仅是技术的变革，更是思想意识的变革，IT主要是为自我服务，用来更好地自我控制和管理，DT则是激活生产力，让别人活得比你好”——阿里巴巴董事局主席马云。
数据量从M的级别到G的级别到现在T的级、P的级别。
数据量的变化数据管理系统（DBMS）和数仓系统（DW）也在悄然的变化着。
传统应用的数据系统架构设计时，应用直接访问数据库系统。
当用户访问量增加时，数据库无法支撑日益增长的用户请求的负载时，从而导致数据库服务器无法及时响应用户请求，出现超时的错误。
出现这种情况以后，在系统架构上就采用下图的架构，在数据库和应用中间过一层缓冲隔离，缓解数
IT和DT之间，不只仅是技术的变革，更是思想意识的变革，IT主要是为自我服务，用来更好地自我控制和管理，DT则是激活生产力，让别人活得比你好”——阿里巴巴董事局主席马云。
数据量从M的级别到G的级别到现在T的级、P的级别。
数据量的变化数据管理系统（DBMS）和数仓系统（DW）也在悄然的变化着。
传统应用的数据系统架构设计时，应用直接访问数据库系统。
当用户访问量增加时，数据库无法支撑日益增长的用户请求的负载时，从而导致数据库服务器无法及时响应用户请求，出现超时的错误。
出现这种情况以后，在系统架构上就采用下图的架构，在数据库和应用中间过一层缓冲隔离，缓解数
2017/8/11 4:39:06
913KB
1
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
15KB