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《大教堂与集市》读书笔记
断断续续把《大教堂与集市》看完了。这本书电子版在微信读书和得到都没有上架，好在Kindle上有，还可以买来读一读，喜欢收藏的朋友可以出手了，毕竟Kindle在明年就不能买书了。纸质版应该还可以买到，只不过不是出版社直接发售，而是一些网上书店售卖，注意甄别。 大教堂与集市讲了什么 首先母亲的爱--今天是母亲节，和妈妈通话后回忆起往事
母亲的爱 “卖家鸡了，大家快来买啊！”母亲清脆的吆喝声穿透整个熙攘的集市。市场里，吆喝声、叫卖声、讨价还价声、嬉戏声都混杂在一起，形成一曲奇特的市集交响乐。那是儿时动听的音符，满满的回忆。时间记不太清楚了，大抵是2002年的一个夏天，那年我5岁。 每逢周末，我都会和爸爸妈妈数仓建模—数据集市
数据仓库系列文章(持续更新) 数仓架构发展史 数仓建模方法论 数仓建模分层理论 数仓建模—宽表的设计 数仓建模—指标体系 数据仓库之拉链表 数仓—数据集成 数仓—数据集市 数仓—商业智能系统 数仓—埋点设计与管理 数仓—ID Mapping 数仓—OneID 数仓—AARRR海盗模型 数仓—总数仓建模—数据集成
数据仓库系列文章(持续更新) 数仓架构发展史 数仓建模方法论 数仓建模分层理论 数仓建模—宽表的设计 数仓建模—指标体系 数据仓库之拉链表 数仓—数据集成 数仓—数据集市 数仓—商业智能系统 数仓—埋点设计与管理 数仓—ID Mapping 数仓—OneID 数仓—AARRR海盗模型 数仓—总360手机卫士反诈中心搭建国内首个“元宇宙反诈集市”
“元宇宙”概念的大热，引发了公众的热烈讨论，但与此同时，也衍生出了许多以“元宇宙”为噱头的诈骗行为。最近，一条名为#国内首个元宇宙反诈集市#的话题热度颇高，在K!ND举办的三周年“次元引力”派对上， 360 手机卫士反诈中心搭建了反诈集市，用传统集市的形式直观呈现常见诈骗套路，提醒大2021-10-29 数据集市与数据仓库的区别
2.3 数据集市与数据仓库的区别 - 知乎 (zhihu.com)2.3 数据集市与数据仓库的区别 - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/600387471. 数仓：整体、详细，集团或企业级 2. 数据集市：局部、综合，可以从属于数仓Hadoop之数据仓库概述
一篇文章搞懂数据仓库：总线架构、一致性维度、一致性事实
目录 1、概述总线架构一致性维度一致性事实 2、总线架构demo小结 1、概述 在Kimball的维度建模的数据仓库中，关于多维体系结构（MD）有三个关键性概念：总线架构（Bus Architecture），一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。 总线架构 多维体系结构(总线架构)卫剑钒，开源圈的“世外高手”
喜欢就关注我们吧！ 【溯源】在每一场对话中，追溯关于开源的故事，认识那些极客、自由，并坚持着的开源人。 当我们联系到《大教堂与集市》中文译本作者卫剑钒时，他说：“还没有人对我和开源的故事如此感兴趣。” 1997 年，《大教堂与集市》第一版发布。在开源概念传播开来之后，这本书被称作开源03_50年数仓演化史
文章目录 架构演化内驱业务数据库中间库数据仓库数仓与集市区别数据集市 架构演化内驱 系统架构是一个产品的基石，它的扎实是产品成长性的保障。但是架构永远与产品是共同成长的。新产品刚推出时，快速、可用即行，不可能构造一个复杂、庞大的基础架构。随着产品的热火，压力Qt Creator使用Bazaar集市
Qt Creator使用Bazaar集市 使用Bazaar集市取消提交的修订 使用Bazaar集市 Bazaar是由Canonical赞助的免费版本控制系统。 除了“使用通用功能”中描述的标准版本控制系统功能之外，您还可以选择“工具” >“集市” >“拉动”将一个分支变成另一个分支的镜像。要更新分支的Costech A17T23SWB MTo
Costech A17T23SWB MT0 Costech A17T23SWB MTo 因为，他是我父亲 一 从我记事起，他就是一个爱占便宜的人。每次去买东西，他跟人讨价还价半天，买好后总是会再拿人家一根葱两头蒜。有一次他去买鸡蛋，临走时他一手提着鸡蛋袋子，一手在下面托着。其他人没发现，但是我清楚地看见，趁店主找数据仓库DW、ODS、DM概念及其区别 mr_酱
数据仓库DW、ODS、DM概念及其区别 来源：//https://www.jianshu.com/p/3e1386d6052e 整体结构 在具体分析数据仓库之前先看下一下数据中心的整体架构以及数据流向 数据中心整体架构.png DB 是现有的数据来源，可以为mysql、SQLserver、文件日志等，为数据仓库提供数据来源数据仓库架构
数仓架构 老生常谈 一个数据仓库是一个统一的架构下组织不同数据源的异类集合。有两种构建数据仓库的方法：解释自上而下的方法和自下而上的方法。 1.自上而下的方法： 基本组件讨论如下： 外部源–外部源是从中收集数据的源，与数据类型无关。数据也可以是结构化，半结构化和非结构数据仓库中数据处理和数据流转简要概述
具体数仓甚至数据治理方面可以参考下图 按照数仓分层思想，分为ods贴源层、dw主题层、mid维表层、dm集市层、app应该层 过程如下： 1 数据通过采集或同步落地基于HDFS存储的ods层 2 主题抽取确认 3 如果有此需求，构建基于主题数据的微聚合结果 4 构建维表层数据，如时间、地一文读懂之数据仓库与维度建模
1.数据仓库(Data Warehouse) 在日益激烈的商业竞争中，企业迫切需要更加准确的战略决策信息。在以往的关系型数据库系统中，企业拥有海量的数据，这些数据对于企业的运作是非常有用的，但是对于商业战略决策和目标制定的作用甚微，不是战略决策要使用的信息。 关系型数据库很难将这些一招教你解决大数据量下的各种报表使用问题
在我们日常制作报表分析过程中，总会遇到各种问题。比如，报表底层数据日益增多、报表加载超慢，这些情况该怎么解决？ 数据库是最常见的能处理大数据的计算方案，而永洪能利用数据库来完成数据计算。但是，有些报表的计算较为复杂，使用SQL实现会非常困难，这时，我们就会采用永洪报表呈现的直观计算趣淘集市究竟是什么?趣淘集市靠不靠谱?为什么会这么火?
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