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漫谈数据仓库之拉链表(原理、设计以及在Hive中的实现)

本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容,包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。 全文由下面几个部分组成: 先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。 通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释,以及拉链表和常用的切片表的区别。 举一个具体的应用场景,来设计并实现一份拉链表,最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用,我们会以Hive场景下的设计为例)。 分析一下拉链表的优缺点,并对前面的提到的一些内容进行补充说明,比如说拉链表和流水表的区别。 0x01 什么是拉链表 拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的,顾名思义,所谓拉链,就是记录历史。记录一个事物从开始,一直到当前状态的所有变化的信息。 我们先看一个示例,这就是一张拉链表,存储的是用户的最基本信息以及每条记录的生命周期。我们可以使用这张表拿到最新的当天的最新数据以及之前的历史数据。 我们暂且不对这张表做细致的讲解,后文会专门来阐述怎么来设计、实现和使用它。 拉链表的使用场景 在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到下面这种表的设计: 有一些表的数据量很大,比如一张用...

TensorFlow的开源与Hadoop的开源有什么不同?

最近看TensorFlow代码的时候,用Git pull下来最新的master一看,哇好多的更新,然后点击去之前看到一半的cc文件继续看,好多地方都改变了。但是一看Git log,有好多巨大的commit叫什么 “Merge commit for internal changes”, “Merge for github”,没有任何的其他描述…,这样基本上不知道到底改动是为了什么。 相对来说Hadoop的开源要实诚得多,每个改动都有对应的JIRA来跟踪,从JIRA里面可以看到改动的原因、设计(对于大的改变来说)和讨论。任何一个关注项目的人都可以在代码merge之前提出自己的质疑,(只要不是无理取闹)基本上能够得到很详细的回答。 出现这种区别最大的原因是来源于Google与Apache本质上不同,Google作为一个商业公司,有的是人来维护代码,基本上不在乎来自公司外的贡献。对于Google来说,开源TF(目测k8s也差不多)最大的目的是制定标准,推进自己的cloud,另外如果有更多的人来测试和修修补补那些外围一点的东西那是再好不过了。 而Apache基金会本来就是为了开源而生,公司把项目...

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