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查詢SMN主題 功能介紹 該接口用于查詢SMN主題。 URI GET /v2/{project_id}/lts/notifications/topics?offset={offset}&limit={limit}
Hive是Apache開(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，基于Hadoop構(gòu)建，用于處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Hive 是 Apache 開(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，基于 Hadoop 構(gòu)建，主要用于處理和分析大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為數(shù)據(jù)庫(kù)表，并通過(guò)類(lèi) SQL 的查詢語(yǔ)言（HiveQL）
在介紹Lambda和Kappa架構(gòu)之前，我們先回顧一下數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展歷程： 傳送門(mén)-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展歷程 寫(xiě)在前面 咳，隨著數(shù)據(jù)量的暴增和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展驅(qū)動(dòng)企業(yè)不斷升級(jí)迭代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)方面也在不斷演進(jìn)，分別經(jīng)歷了以下過(guò)程：早期經(jīng)典數(shù)倉(cāng)架構(gòu) > 離線大數(shù)據(jù)架構(gòu) > Lambda
設(shè)置主題策略 基本模式 父主題： 主題管理
易懂的查詢結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，取百家之長(zhǎng)（各個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)），成就自己的一方天地（規(guī)劃各種業(yè)務(wù)域的模型，指標(biāo)）。 舉個(gè)栗子~ 車(chē)聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的，剛開(kāi)始啟動(dòng)階段就是車(chē)上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲(chǔ)什么數(shù)據(jù)，比如出現(xiàn)告警，就實(shí)時(shí)展示
在左側(cè)導(dǎo)航欄，選擇“主題管理” > “主題”。 進(jìn)入主題頁(yè)面。 在主題列表中，選擇一個(gè)主題，單擊主題名稱(chēng)，進(jìn)入主題詳情頁(yè)面。 單擊主題詳情頁(yè)面下方區(qū)域的“標(biāo)簽”。 單擊標(biāo)簽列表右側(cè)“操作”欄下的“刪除”，在彈出框中單擊“確定”，可刪除標(biāo)簽。 圖3 刪除標(biāo)簽 父主題： 主題管理
403 Unauthorized 404 Not Found 500 Internal Server Error 錯(cuò)誤碼 請(qǐng)參見(jiàn)錯(cuò)誤碼。 父主題： 主題操作
- 維度層 存儲(chǔ)維度數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)立方體的構(gòu)建。在數(shù)據(jù)立方體中，維度用于切片、切塊和匯總數(shù)據(jù)。比如在維度層存儲(chǔ)代碼表，公共代碼、業(yè)務(wù)代碼等。 ERR (Error Handling) - 錯(cuò)誤處理層 用于識(shí)別、記錄和處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的部分。 數(shù)據(jù)流向是這樣的，數(shù)據(jù)抽取到ODS層，然
數(shù)據(jù)庫(kù) 與 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) 1）用于OLTP 2）數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，會(huì)有頻繁的增刪改操作 3）數(shù)據(jù)庫(kù)一般用來(lái)存儲(chǔ)當(dāng)前事務(wù)性數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 4）數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)一般是符合三范式的，有最大的精確度和最小的冗余度，有利于數(shù)據(jù)的操作 5）數(shù)
件）匯總數(shù)據(jù)。反饋數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析在做完整個(gè)分析方案后，可以和數(shù)據(jù)放倉(cāng)庫(kù)小伙伴一起分享成果，讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)同事學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析思路的同時(shí)，也可以更好地規(guī)劃模型，從而進(jìn)入良性循環(huán)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析都存在的組織架構(gòu)在很多大團(tuán)隊(duì)會(huì)有，很多小團(tuán)隊(duì)是沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)分析人員或者數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)人員的，二者是合為一體的。
關(guān)于數(shù)據(jù)環(huán)境： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)最好是以反復(fù)的方式進(jìn)行。首先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一部分，然后再建立另一部分。即出現(xiàn)所謂的CLDS的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)生命周期，區(qū)別于傳統(tǒng)的需求驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)生命周期(SDLC)。 粒度的選擇： 一般采用雙重粒度或建立活樣本數(shù)據(jù)庫(kù)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中分區(qū)是在應(yīng)用層而非系統(tǒng)層進(jìn)行；
Hive 用作數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)庫(kù)。只是需要做一些工作和利用一些解決辦法將 Hive 打造成這樣的系統(tǒng)。為什么您要再次經(jīng)歷這一過(guò)程？因?yàn)槟仨毷褂檬诸^的工具并讓它們發(fā)揮作用。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)此數(shù)據(jù)對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)而言是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，您需要找出事實(shí)和維度。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)很簡(jiǎn)單：您對(duì)
心業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成，融合構(gòu)建企業(yè)級(jí)全量數(shù)據(jù)底座，打通壁壘，支持企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)縱向和產(chǎn)業(yè)橫向的數(shù)據(jù)集成共享。 通過(guò)對(duì)研發(fā)設(shè)計(jì)、項(xiàng)目、財(cái)務(wù)、投資、人力等地產(chǎn)企業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成，融合構(gòu)建企業(yè)級(jí)全量數(shù)據(jù)底座，打通壁壘，支持企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)縱向和產(chǎn)業(yè)橫向的數(shù)據(jù)集成共享。 統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理 實(shí)現(xiàn)
主題管理 開(kāi)啟或關(guān)閉實(shí)例自動(dòng)創(chuàng)建Topic功能 修改Kafka實(shí)例Topic分區(qū)的副本 Kafka生產(chǎn)消息 Kafka實(shí)例創(chuàng)建Topic Kafka實(shí)例查詢Topic 修改Kafka實(shí)例Topic Kafka實(shí)例批量刪除Topic 查詢Topic的分區(qū)列表 查詢Topic的當(dāng)前生產(chǎn)者列表
置，被稱(chēng)之為“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父”。 五 數(shù)據(jù)集市（1994－1996） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展的第一明顯分歧是數(shù)據(jù)集市概念的產(chǎn)生。由于企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)、實(shí)施很困難，使得最早吃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)者和分析師開(kāi)始考慮只建設(shè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一部分，然后再逐
地區(qū)部空運(yùn)成本，再匯總看季度全球空運(yùn)成本）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)跟業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)的不同點(diǎn)業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)OLTP數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)OLAP數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù)綜合性和提煉性數(shù)據(jù)當(dāng)前值數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)可更新不可更新，但周期性刷新一次處理的數(shù)據(jù)量小一次處理的數(shù)據(jù)量大面向應(yīng)用，事務(wù)驅(qū)動(dòng)面向分析，分析驅(qū)動(dòng)?
（L）：將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以便進(jìn)一步處理。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)充當(dāng)中央存儲(chǔ)庫(kù)，用于存儲(chǔ)經(jīng)過(guò)清理和組織的數(shù)據(jù)。它包含元數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是高級(jí)分析、報(bào)告和決策的基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)子集，用于存儲(chǔ)特定團(tuán)隊(duì)或用途（如銷(xiāo)售或營(yíng)銷(xiāo)）的數(shù)據(jù)。它可以幫助用戶快速訪問(wèn)他們工作所需的信息。
臨時(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
并將OBS源數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，完成數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)易查詢。 立即體驗(yàn) 使用GaussDB(DWS)導(dǎo)入Hive數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的融合分析 指導(dǎo)用戶創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群GaussDB(DWS)，并將Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)跨集群大數(shù)據(jù)的融合分析。 立即體驗(yàn) 使用GaussDB(DWS)實(shí)現(xiàn)零售業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況的多維度查詢分析
集成，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)會(huì)來(lái)自各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)或者外部爬取數(shù)據(jù)，所以需要我們知道每個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型字段都是來(lái)自哪個(gè)源，這樣我們就能快速全面的了解相關(guān)業(yè)務(wù)。相對(duì)穩(wěn)定，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)一般不會(huì)實(shí)時(shí)變化，所以我們今天看去年的數(shù)據(jù)和明天看去年的數(shù)據(jù)是一樣的，如果我們發(fā)現(xiàn)某一個(gè)月度數(shù)據(jù)不對(duì)，就
