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数据仓库的哪些事儿

数据仓库 大数据平台 简介 通常说的大数据平台主要包括三部分: 数据相关的工具、产品和技术: 批量数据采集传输sqoop,spark 离线数据处理Hadoop,Hive,Spark 实时流处理Storm,Spark Streaming,Flink 数据资产: 公司业务本身产生和沉淀的数据 公司运作产生的数据(如财务、行政) 第三方数据:外界购买、交换或者爬虫而来的数据 数据管理:有了工具和数据,需要进行管理才能让数据价值最大和风险最小 相关数据管理技术和概念:数据仓库、数据建模、数据质量、数据规范、数据安全和元数据管理 离线平台 对分析需求最擅长,也是最成熟的,使用最广泛的。 开源的解决方案和商业性的解决方案很多 是构建公司和企业数据平台的根本和基础 也是目前数据平台的主战场 离线数据平台架构 离线数据平台架构 在大数据出现之前,离线数据平台就是数据仓库,数据部门也就是数据仓库部门 hadoop出现之前,数据仓库的主要技术是商业化数据,比如微软的SQL Server、甲骨文Oracle、IBM的DB2等 随着数据量的爆炸性增长,Hadoop的MapReduce,Spark,Hive等大...

Spring 5 core 中的 @NonNull 是个什么鬼?!

说明 在Spring 5的 spring-core jar包中添加了 jsr-305 相关注解。在 Spring 源码中已经被大量使用。如下图: JSR-305介绍 诸如 FindBugs、IntelliJ、Checkstyle 和 PMD 这样的静态分析工具在 Java 开发中得到了广泛应用。这些工具都很强大,但是有一些共同的问题它们都很难解决。在 API 的设计中,有一些决策是不言而喻的,比如何时值可以为 null,或者何时数字值不能为负。完备的 API 会将这些设计细节记录在 JavaDoc 之中,但是分析工具却无法发现类似细节,从而有可能将其忽略或是导致错误的检测结果。 为了解决这些问题,有些静态分析工具开发人员试图使用注解来定义相关细节。比如 FindBugs 和 IntelliJ 都定义了自己的注解,以表示方法何时返回 null。不过,这两个工具使用的注解有细微不同,也因此有了标准化的需求。由 FindBugs 创建人 Bill Pugh 带领制定的 JSR-305 标准,试图创建一套标准注解供分析工具使用,同时希望允许开发人员根据自己的需要添加额外的注解。当前提案中包括供...

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