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MaxCompute大数据实践,电商数据仓库选择雪花还是星型模型?

作者:王永伟 规范化和反规范化   当属性层次被实例化为一系列维度,而不是单一的维度时,此模式被称为雪花模式。大多数联机事务处理系统(OLTP)的底层数据结构在设计时采用此种规范化技术,通过规范化处理将重复属性移至其自身所属的表中,删除冗余数据。  此种方法用在OLTP系统中可以有效避免数据冗余导致的不一致性。比如在OLTP系统中,存在商品表和类目表,且商品表中冗余有类目表的属性字段,假设对某类目进行更新,则必须更新商品表和类目表,且由于商品和类目是一对多的关系,商品表可能每次需要更新几十万甚至上百万条记录,这是不合理的。而对于联机分析处理系统(OLAP),数据是稳定的,不存在OLTP系统中存在的问题。  对于淘系商品维度,如果采用雪花模式进行规范化处理,将表现为如下形式:  将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。分析系

Loadrunner通过ssh连接linux进行hadoop基准测试

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。欢迎访问我的博客 https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/73796622 Loadrunner通过ssh连接调用hadoop的测试Jar包进行基准测试,似乎有点讨巧,而且好像实际意义也不是特别大,但是通过这个方法的展示,能够看到Loadrunner的生命力有多大,而且在linux系统测试和开源技术的测试中,也是能够有用武之地,所以本文算是来个抛砖引玉吧。 1、在loadrunner中新建脚本(本文以LoadRunner11为例),要求选择协议类型为Java->Java Vuser 2、在Run-time Settings设置JDK路径,由于LoadRunner11不支持jdk1.8,本次测试是拷贝了一份低版本的JDK1.6,所以路径选择固定路径模式(Use specified JDK),当然也可以将JDK1.6配到环境变量中,LoadRunner就可以直接调了。 3、上网下载个jsch-0.1.41.jar,然后在LoadRunner中加载jsch的jar包 4、在Load...

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