ODS

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org.apache.iceberg.exceptions.NotFoundException: Failed to open input stream for file:hdfs://ns1/use

做机器迁移，导致flink程序写iceberg失败，原因是hive的元数据存储库mysql停了一段时间。然后flink出现以下异常， org.apache.iceberg.exceptions.NotFoundException: Failed to open input stream for file: hdfs://ns1/user/hive/warehouse/iceberg_ods.db/ods_xxx/metadata/17120-4

6. 从ods（贴源层）到 dwd(数据明细层)的两种处理方式（spark）-dsl

6. 从ods（贴源层）到 dwd(数据明细层)的两种处理方式（spark） 6.1 使用spark dsl 方式处理 6.1.1 注意事项 # 开启hive元数据支持，开启之后在spark中可以直接读取hive中的表，但是开启之后就不能再本地云心的了 .enableHiveSupport() # 这下脚本都是作用在dwd层，所以必须在dwd的用户下执行，

day1

用sqoop脚本从mysql 导入到hive 建立ods层 #将mysql 中第一张表导入hive 中的ods层/usr/bin/sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \--connect 'jdbc:mysql://106.75.33.59:3306/nev?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconn

电商项目_ads层建设

四、ADS层建设----应用数据层表的设计与实现电商类型常见计算指标流量相关网站流量统计分析是指获得网站访问量基础数据的悄况下，对有关数据进行统计、分析，以了解网站当前的访问效果和访问用户行为，以发现当前网络普销活动中存在的间題．监控异常情况，为一进修正或重新制定网络营销

电商项目_ods层建设

ODS贴源层 1 ODS层存放您从业务系统获取的最原始的数据，是其他上层数据的源数据。 2 本项目中使用的ODS层数据主要包括：用户基本信息、商品分类信息、商品信息、店铺信息、订单数据、订单支付信息、活动信息、行为日志信息业务数据库表介绍中文含义 MYSQL表名

电商项目_分析，概述，规范，介绍。

电商数字化转型之数据仓库建设（基于hive）第一章数仓分析第一节数仓分层概述根据实际生产情况，建议将数据仓库分为三层，自下而上为：数据引入层（ODS，Operation Data Store）数据公共层（CDM，Common Data Model）数据应用层（ADS，Application Data Service）数据引入层（ODS，Operation Data Sto

hive 将查询的结果存为新表

create table itcast_ods.tmp as SELECT count(ip) c, ip FROM itcast_ods.web_acc_info GROUP BY ip order by c desc 几种保存Hive查询结果的方法 - 又尘埃 - 博客园 (cnblogs.com)

实战

ods建表 drop table itcast_ods.web_acc_info; -- auto-generated definition CREATE TABLE itcast_ods.web_acc_info ( id string comment '主键' , create_date_time TIMESTAMP

查看hdfs上某个表目录下文件的大小

hdfs dfs -du -s -h /user/hive/warehouse/xy_ods.db/ods_test/pk_year=2021/pk_month=2021-12/pk_day=2021-12-30 如果需要截取前面的文件大小413.0G,还需要添加截取功能。 hdfs dfs -du -s -h /user/hive/warehouse/xy_ods.db/ods_test/pk_year=2021/pk_month=2021-12/pk_day=

数仓分层

数据仓库分层来源 https://www.bilibili.com/video/BV1t54y1r7Mc?p=79 参考文章：https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/122426579 数仓建模：https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/122402191 离线数仓所谓数仓建模：就是应该建哪些表，表与表之间的关

Spark ==》发送接收json数据并分析

题目一：以下为学生期末考试的部分数据，请按要求完成统计，格式如下{"name":"zhangsan","sex":"m",”kemu”:”yuwen”,"score":66} 1) 创建kafka主题ods_score_topic,要求一个备份，一个分区 2) 创建生产者，往主题里添加15条以上数据 3) 创建maven项目 4) 导入sparkstreaming依赖 5)

|NO.Z.00070|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&PB级数仓.V04|---------------------------------------|PB数仓.v

[BigDataHadoop：Hadoop&PB级数仓.V04] [BigDataHadoop.PB级企业电商离线数仓][|章节三|Hadoop|元数据管理工具Atlas：Atlas与电商业务集成&血缘关系|]一、与电商业务集成### --- 电商业务集成环境准备 ~~~ 开发（建库、

|NO.Z.00045|——————————|^^ 数据 ^^|——|Hadoop&PB级数仓.V03|---------------------------------------|PB数仓.v0

[BigDataHadoop：Hadoop&PB级数仓.V03] [BigDataHadoop.PB级企业电商离线数仓][|章节一|Hadoop|核心交易分析：全量数据导入|数据]一、全量数据导入### --- 全量数据导入 ~~~ MySQL => HDFS => Hive ~~~ 每日加载全

|NO.Z.00047|——————————|^^ 案例 ^^|——|Hadoop&PB级数仓.V05|---------------------------------------|PB数仓.v0

|NO.Z.00046|——————————|^^ 数据 ^^|——|Hadoop&PB级数仓.V04|---------------------------------------|PB数仓.v0

数据仓库分层原理

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。互联网时代,由于上网用户剧增，特别是移动互联网时代,海量的网络设备，导致了海量的数据产生，企业需要也希望从这些海量数据中挖掘有效信息，如行为日志数据，业务数据,爬虫数据

【大数据基础】hive建表

一、创建分区表 DROP TABLE IF EXISTS ods_v_user_info; CREATE EXTERNAL TABLE ods_v_user_info( `id` STRING COMMENT 'id', `hospital_code` STRING COMMENT '医院编码', `primary_id` STRING COMMENT 'his的主键id', `patient_id` STRING C

【从零开始学深度学习编译器】十七，MLIR ODS要点总结下篇

前言这一节在【从零开始学深度学习编译器】十六，MLIR ODS要点总结上篇的基础上补充完整了ODS的要点。约束和属性的定义都是MLIR中相当重要的元素，至于类型的定义个人认为了解即可，等到我们需要自定义类型的时候再仔细研究。最后MLIR的语法比较晦涩，初学者可以借助mlir-tblgen来

【数据仓库】数据漂移的处理

本文摘自《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》。数据漂移的处理通常我们把从源系统同步进人数据仓库的第一层数据称为ODS或者staging层数据，阿里巴巴统称为ODS。数据漂移是ODS数据的一个顽疾，通常是指ODS表的同一个业务日期数据中包含前一天或后一天凌晨附近的数据或者丢失当天的

SAS ESCAPECHAR_2

sas help: Notes For RTF output, the ~, *, or # can also be used. The \ is a special RTF character. Therefore, it is recommended that you use an escape character other than \ for RTF output. ESCAPECHAR就是做一些 inline formating，简单说就是SAS操作RTF，改变字

SAS scatterplot

ods html; *DATALABEL = ; proc template; define statgraph _scatter; begingraph; entrytitle "Weight by Height"; layout overlay/xaxisopts = (griddisplay = on) yaxisopts = (griddisplay = on); scatterplot x = weight y = height

GTL _first start

COLUMNDATARANGE = : 设置X轴的刻度尺度，是基于各自的cell，还是各自的column，还是所有的column ROWDATARANGE = COLUMNWEIGHTS = ROWWEIGHTS = COLUMNGUTTER = ROWGUTTER = COLUMNAXES COLUMN2AXES ROWAXES ROW2AXES 在COLUMNDATARANGE = union/unionall的时候，设置显示一个共用

Hive中的ODS、 DWD、 DWS、 ADS 数仓分层

1、数据仓库　　我们常提的数仓（DataWarehouse），就是在我们已有的数据库（他是对数据的存储）的基础之上，增加了对数据的OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的数据分析操作，更侧重决策支持，提供直观易懂的查询结果，而数据库更着重的是事务处理。换句话讲，就是在数据库已经大量存在的

Flum 采集配置

Flume 采集配置安装使用CDH安装存在的问题 Timed out before HDFS call was made. Your hdfs.callTimeout might be set too low or HDFS calls are taking too long. 增加hdfs的超时时间 tier1.sinks.ods_hdfs_sink.hdfs.callTimeout ChannelFullException: Space for

大数据开发技术之Hive数据仓库架构分层

数据仓库架构分层 1. 数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。 1）ODS层：为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的