Hive增量更新方案方案一（總結出來業界可行方案）：1、Hive原始表提前規划好以時間分區，初始化裝載源庫記錄為base_table（最新數據）2、每個相關表都會有一個timestamp列，對每一行操作做了修改，都會重置這列timestamp為當前時間戳；3、新增數據通過sqoop（支持當天抽取 ...

背景： 隨着數據量的上升，OLAP一直是被討論的話題，雖然druid，kylin能夠解決OLAP問題，但是druid，kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的，異常的笨重，再說我也搞不定，那只能找我能搞定的技術。故引進clickhoue，關於clickhoue在17年本人就開始關注 ...

1. 時間戳增量回滾同步 假定在源數據表中有一個字段會記錄數據的新增或修改時間，可以通過它對數據在時間維度上進行排序。通過中間表記錄每次更新的時間戳，在下一個同步周期時，通過這個時間戳同步該時間戳以后的增量數據。這是時間戳增量同步。 但是時間戳增量同步不能對源數據庫中歷史數據的刪除操作 ...

https://cloud.tencent.com/developer/article/1422413 https://blog.csdn.net/lumengmeng_csdn/article/d ...

： 實時數據倉庫以滿足實時化&自動化決策需求 大數據&數據湖以支持大量&復雜數 ...

1.數據倉庫簡介 數據倉庫是一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相對穩定的(Non-Volatile)、反映歷史變化(Time Variant)的數據集合，用於支持管理決策。數據倉庫是伴隨着企業信息化發展起來的，在企業信息化的過程中，隨着信息化 ...

Spark JDBC方案 查詢下垂研究: spark jdbc連接mysql: mysql生成的sql日志: spark的執行計划: 初步結論: spark jdbc是能夠支持查詢下沉的，對於filterExpr和selectExpr會下 ...

數據有很多種下發方式： 簡單的來說分為增量和全量。 全量獲取： 當表是一個全量分區表： 當表是一個增量分區表： 當表是一個拉鏈表： 增量獲取： 但是往往非大數據系統無法一口氣吃掉千萬級別的數據量。 一般會采取增量下發的方式 ...