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数据管理流程,基础入门简介

一、基础思维 数据在现在互联网的行业中可以说是最核心的话题,数据的价值已经被称为资产了,大部分的互联网应用都会源源不断的产生各种数据,如何管理和使用这些数据,让这些看似平常的数据产生更大的价值,一直是热门的探索领域。比如常见的风控、营销、推广等各种业务,都需要依赖大量的用户行为数据作为依赖,才能精准的对相关流程做出分析判断。 数据管理是一项复杂而且庞大的工程,需要付出的时间和成本非常高,通常的说法就是对用户有效的数据进行采集,存储,分析,组建业务模型,二次业务应用,以此让数据发挥更大的价值。 在企业考虑做数据沉淀管理时候,通常这里有一个基础的考虑,数据量是否庞大,搭建起的数据管理体系能带来的收益是否能覆盖成本;对于企业来说,很多事情做起来都是对的,但是不一定是对自身发展是有益的;如果基于数据管理,能带来更多业务收益,那这个庞大的工程自然值得投入。 二、业务与数据 这里再从实际流程来看这个问题,通常一个项目在开发初期时候,为节约成本都会采取快速迭代的方式,基于产品设计和用户使用分析,不断快速升级,在这一过程中也是数据不断积累的过程,一个方向清晰的产品发展的基本过程:产品核心功能实现,丰富...

大数据开发-表数据波动、码值分布波动监控

经历一番推理演算,每个字段逐字分析,接着https://blog.csdn.net/hu_lichao/article/details/110358607 前面的理论,本篇对前面的监控做了更进一步的设计产出,看完绝对不会浪费您的时间。 设计摘要: 任务执行、监控和报警从设计上是可以完全分开的,分开可以让任务执行尽可能只做任务执行的事情,监控可以根据多种监控规则来进行数据统计,数据分布,而报警则专注于如何根据监控的结果进行自定义灵活地报警。其中在设计上可以以监控为主体,任务执行和报警可以依据需求来定制,从而更好满足各方需求。 监控规则的设计,暂时从以下几个方面入手,数据分区的生成、数据分区的数据量、数据分区的数据量波动、表数据字段的码值分布波动。监控的主要职责是跑数,跑出报警需要的数据,而报警,可以根据监控的输出数据以及监控配置进行生成done文件或者undone 和 报警。 done目录和原表目录类似 表/版本/分区或日期/done/a.done or b.done or c.done (根据配置的根目录 + 表路径的后半部分来生成) 1.表数据监控 监控什么?要达到什么目的? 监控主...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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