Hive增量更新方案方案一（总结出来业界可行方案）：1、Hive原始表提前规划好以时间分区，初始化装载源库记录为base_table（最新数据）2、每个相关表都会有一个timestamp列，对每一行操作做了修改，都会重置这列timestamp为当前时间戳；3、新增数据通过sqoop（支持当天抽取 ...

背景： 随着数据量的上升，OLAP一直是被讨论的话题，虽然druid，kylin能够解决OLAP问题，但是druid，kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的，异常的笨重，再说我也搞不定，那只能找我能搞定的技术。故引进clickhoue，关于clickhoue在17年本人就开始关注 ...

1. 时间戳增量回滚同步 假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间，可以通过它对数据在时间维度上进行排序。通过中间表记录每次更新的时间戳，在下一个同步周期时，通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据。这是时间戳增量同步。 但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作 ...

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： 实时数据仓库以满足实时化&自动化决策需求 大数据&数据湖以支持大量&复杂数 ...

1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化 ...

Spark JDBC方案 查询下垂研究: spark jdbc连接mysql: mysql生成的sql日志: spark的执行计划: 初步结论: spark jdbc是能够支持查询下沉的，对于filterExpr和selectExpr会下 ...

数据有很多种下发方式： 简单的来说分为增量和全量。 全量获取： 当表是一个全量分区表： 当表是一个增量分区表： 当表是一个拉链表： 增量获取： 但是往往非大数据系统无法一口气吃掉千万级别的数据量。 一般会采取增量下发的方式 ...