Pandora資料工廠之資料開發
資料開發Leopard概述
資料開發Leopard根據使用者業務需求,對資料進行加工處理、分析與挖掘分析與挖掘(資料分析、資料探勘)等提供資料離線計算分析功能。把使用者設計的資料計算流程轉化為多個相互依賴的任務,供排程系統自動排程執行。
一、資料計算任務流程
二、任務型別
-
資料同步
-
HiveSQL
-
SparkSQL
-
Shell
-
Spark Scala指令碼
我們對底層任務排程giantpanda封裝成資料整合和資料計算任務,具體參閱 2 任務排程
三、功能架構
原創詩詞一首
遊康定
鐵橋縱橫幾千秋,雲霧高鎖水難流。
貢嘎山上飄銀帶,新都湖水蕩輕舟。
遠至江北三千里,近接蜀南十四州。
日暮驅車何處去,夜長難眠使人愁
相關推薦
Pandora資料工廠之資料開發
資料開發Leopard概述 資料開發Leopard根據使用者業務需求,對資料進行加工處理、分析與挖掘分析與挖掘(資料分析、資料探勘)等提供資料離線計算分析功能。把使用者設計的資料計算流程轉化為多個相互依賴的任務,供排程系統自動排程執行。 一、資料計算任務流程 二、任
Pandora資料工廠之資料開發流程
資料開發流程 資料開發的總體流程包括原資料、資料採集、資料儲存、資料分析與處理、資料同步和資料視覺化,如下圖所示: 資料來源 業務系統每天會產生大量結構化的資料,這些資料都儲存在業務系統所對應的資料庫中,包括MySQL、Oracle等型別; 資料採集(資
Pandora資料工廠之資料服務
資料服務 一、背景概述 隨著企業IT建設的快速發展,企業內部系統越來越多,資料分佈也越來越分散。為了實現對各系統大資料傳輸過程的高效、可靠、可監控,以及對整個傳輸過程中的可管理,公司研發設計了一個通用的大資料服務平臺,把原本各個系統之間直接的資料互動抽取出來,通過底層統一的傳
Pandora資料工廠之資料儲存系統架構
資料儲存系統概述 資料儲存系統作為大資料平臺最核心的資料基礎,不再僅是傳統分散的、單一的底層裝置。除了要具備高效能、高安全、高可靠等特徵之外,還要有虛擬化、並行分佈、自動分層、彈性擴充套件、異構資源整合、多樣性等多方面的特點,才能滿足具備大資料特徵的業務應用需求。針對數量的持續增
Pandora資料工廠之資料整合
3 資料整合概述 資料整合系統提供的穩定高效、彈性伸縮的資料同步平臺。致力於異構資料來源之間資料高速穩定的資料移動及同步能力。 一、資料的同步流程圖如下: 二、支援的資料來源型別 文字資料 Text CSV Js
Pandora資料工廠之任務排程引擎
任務排程引擎 排程引擎作為整個叢集的大腦,主要為平臺中資料採集、資料計算、資料查詢、資料清洗等各種需要排程任務的場景,提供統一的任務排程功能。 一、執行引擎 執行引擎主要負責任務請求、任務排程
Pandora資料工廠之許可權方案
Pandora資料工廠權限方案 一、功能許可權 Pandora資料工廠角色 分為管理員角色和專案角色。管理角色包括:唯一的超級管理admin、管理員;專案角色包括:組管理員、開發成員、運維人員。 許可權流程如下: 二、資料許可權 資料許可權主要控制不同的資
Pandora資料工廠之概述
Pandora資料工廠 Pandora資料工廠是大資料領域PaaS平臺,是一站式的DW能力平臺,提供資料整合、資料儲存、資料開發、資料管理、資料治理和資料服務等全方位的產品服務。 Pandora資料工廠是用於工作流視覺化開發和託管任務排程的海量資料離線加工分析平臺,支援按
資料操作之資料的增刪改
插入資料INSERT 1. 插入完整資料(順序插入) 語法一: INSERT INTO 表名(欄位1,欄位2,欄位3…欄位n) VALUES(值1,值2,值3…值n); 語法二: INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n); 2. 指定欄位插入
資料倉庫之資料模型
關於資料倉庫的概念,這裡不再累贅。先看下面的圖(資料倉庫建設的7個主要環節): 本文,主要針對第三塊資料倉庫模型設計來討論交流,尤其是網際網路行業。 一、關於資料倉庫資料模型 1. 資料倉庫資料模型是指使用實體、屬性及其關係對企業運營和邏輯規則進行統一的定義、編碼和
大資料優化之資料傾斜
資料傾斜 資料傾斜概念 在做計算的時候,資料的分散度不夠(資料的Key分佈不均),導致資料分佈在一臺或幾臺機器計算 症狀:典型的現象就是資料reduce到99%很久不動了 資料傾斜原因 總原因:key分佈不均 業務資料的特點(資料的冪律分佈) 人為建表的疏忽 join、group by、count d
Python基礎資料結構之資料轉換(Dict,Set,Tuple,List)
本章是Python基礎資料結構的第六篇,由於之前沒有接觸過太多的Python版本的資料結構,所以在學習的過程中集百家之長和自己的見解,加以實踐,學習Python。 Python中用到tuple的方法,和注意事項都以程式碼的形式體現 #!/usr
大資料系列之資料倉庫Hive知識整理(四)Hive的嚴格模式,動態分割槽,排序,事務,調優
1.Hive的嚴格模式Hive提供了一個嚴格模式,可以防止使用者執行那些產生意想不到的不好的影響的查詢。想想看在那麼大的資料量的前提下,如果我們在分割槽上表上使用查詢所有,或是使用了笛卡爾積查詢資料等等不良情況,那得花費我們多少時間和資源成本,Hive在預設情況下會開啟一種模
自己學Docker:6.Docker的資料持久化之資料卷容器
之前,我瞭解到了Docker的資料卷.知道了資料卷是被設計用來共享和持久化資料的,而且它的生命週期獨立於容器.今天來學習Docker的資料持久化另一種方式–資料卷容器. 掛載資料卷容器 這一次,來了解Docker的另一種資料共享和持久化的方式–資料卷容器
python資料分析之資料視覺化matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import numpy.random as randn import pandas as pd f
利用python進行資料分析之——資料規整化1(ETL)
待我學有所成,結髮與蕊可好。@夏瑾墨 by Jooey 合併資料集 資料庫風格的DataFrame合併 索引上的合併 軸向連線 1.資料庫風格的DataFrame合併 i
前後端資料互動之資料介面(轉)
廢話就不多說了,我們都知道,前端通常會通過後臺提供的介面來獲取資料來完成前端頁面的渲染。 1.前端通過介面呼叫後臺返回的資料 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http
Python資料分析之資料視覺化
資料視覺化是資料分析很重要的一部分,它能幫助我們更好的從繁雜的資料中更直觀更有效的獲取資訊。 matplotlib是用來建立圖表的工具包之一。其目的是為Python構建一個Matlab式的繪圖介面,初次接觸的時候我就感覺這貨跟matlab畫的圖表很相似。雖說其
自己學Docker:5.Docker的資料持久化之資料卷
首先,別忘記之前的兩個問題: 1. 如何儲存我們在容器裡的修改? 2. 如果apt-get如果不能安裝時,如何在Docker中安裝軟體? 刪除容器命令 在此之前,先記一個命令, sudo docker rm ID/NAME 即刪除建立的容器.
利用python進行資料分析之——資料規整化2(ETL)
待我學有所成,結髮與蕊可好。@夏瑾墨 by Jooey 3.資料的軸向連線 Nunpy 有一個用於合併串聯原始Numpy陣列的concatenation函式 import numpy as np import pandas as pd from p