PRD 发布报表(2)

完整的PRD文档包含哪些内容 xff1f 千万 xff0c 千万 xff0c 千万别再套模板写需求文档了 xff0c 要想写好需求文档重要的不是包含哪些内容 xff0c 而是为什么包含这些内容 xff01 话不多说 xff0c 直接上干货

增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据 在ETL使用过程中 增量抽取较全量抽取应用更广 如何捕获变化的数据是增量抽取的关键 对捕获方法一般有两点要求 准确性 能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕

摘要 前言 春节放假在老家没有网 所以最近没有更新 这周加班闲暇抽空赶紧来更新一篇 我们在写爬虫的时候经常需要修改xapth规则来获取所需的数据 而Scrapy的爬虫通常是在命令行中启动的 我们怎么去调试呢 下面我就为大家介绍两种我常用的方

http cwiki apachecn org pages viewpage action pageId 1540344 Cloudera 简介 Cloudera 提供一个可扩展 灵活 集成的平台 可用来方便地管理您的企业中快速增长的多种多

这些年 几乎都与ETL打交道 接触过多种ETL工具 现将这些工具做个整理 与大家分享 一 ETL工具 国外 1 datastage 点评 最专业的ETL工具 价格不菲 使用难度一般 下载地址 ftp ftp seu edu cn Pub D

发布报表 发布到bi Server 1 首先启动bi Server 这个在我其他的博文中已经有记述 可以参考 Pentaho学习笔记 bi Server配置 2 然后在PRD中如下图所示 选择发布 注意填写bi Server的账号和密码 选

一 Pentaho 整体架构 cc 二 Client tools 1 Report Designer 报表创建工具 如果想创建复杂数据驱动的报表 这是合适工具 2 Design Studio 这是基于eclipse的工具 你可以使用它来创建

23333架构模式的选择 数据仓库的架构主要有星型和雪花型两种方式 下面从多个角度来比较一下这两种模式的利弊 从查询性能角度来看 在OLTP DW环节 由于雪花型要做多个表联接 性能会低于星型架构 但从DW OLAP环节 由于雪花型架构更有

指标 是一个可以量化目标事物多少的数值 有时候也称为度量 如 DNU 留存率等都是指标 原子指标和衍生指标 按照个人的理解 不加任何修饰词的指标就是原子指标 也叫度量 一般存在于olap表中 例如订单量 用户量的等等 而在原子指标上进行加减

一 参与沟通人员 1 业务需求提出方 2 IT或设计的业务系统运维部门 eg ERP部门 3 报表开发部门人员 二 会议确定内容 1 确定报表使用对象 2 各指标的数据来源是否都有 数据质量 3 数据缺失是否需要补录 补录方式 是否需要帆软

一 前言 最近闲来无事 翻了翻以前的老照片 看着多年前的老照片 感慨万千 仿佛又回到了以前的青春岁月 只可惜青春易逝 无法重来 意气风发 头角峥嵘的画面只能永远地留存在相片之中了 只叹当时没有多拍几张照片留作纪念 可惜当时设备也不好 照片效

实例说明1 缓慢变化的维 如你注册csdn账号是所填写的地址 电话等资料 你的地址会变化的 但是很久才会变一次 这就是一个缓慢变化维 请参见Type1 Type2 Type3 Type1 全覆盖 保持最新数据 keep most recen

数据倾斜的原因和解决方案 MapReduce简介 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型 框架和平台 它隐含了以下三层含义 1 MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台 Cluster Infrastructure 它

一 ClickHouse 是什么 二 业务问题 三 ClickHouse实践 四 遇到的坑 五 总结 一 ClickHouse 是什么 ClickHouse 是一个用于联机分析 OLAP 的列式数据库管理系统 DBMS 我们首先理清一些基础

大数据的出现带来了许多新的术语 但这些术语往往比较难以理解 因此 我们通过本文给出一个常用的大数据术语表 抛砖引玉 供大家深入了解 部分定义参考了相应的博客文章 A 聚合 Aggregation 搜索 合并 显示数据的过程 算法 Algor

正所谓磨刀不误砍柴工 一个项目的启动 先得从金字塔顶端做好规划 摸清楚需求 背景 客观条件 可投入资源等 本文 BI项目详解的第一篇 先来谈谈BI项目的规划和需求定义 全文共3000字 读完需要 8分钟 一 如何启动一个BI项目 Q 一个项

CS229 Lecture notes 原作者 Andrew Ng 吴恩达 翻译 CycleUser Part IV 生成学习算法 Generative Learning algorithms 目前为止 我们讲过的学习算法的模型都是p y

使用Pentaho Metadata Editor PME 生成的metadata做数据源 Pentaho Report Designer PRD 可以支持多种数据源输入方式 Pentaho Metadata Editor作为自家平台中的一

前言 安装过程中发现 YOLO V8一直在更新 现在是2023 9 20的版本 已经和1月份刚发布的不一样了 eg 目录已经变了 旧版预测 在ultralytics yolo v8 下detect 新版 ultralytics models

刚好这次又遇到了prim算法 就做了下整理 可以参考 数据结构与算法分析c 描述 这本书 个人而言 很经典 并把以前写的代码也整理了一下 做下分享 同时也加深下自己的理解 prim算法是解决最小生成树问题的一个很好的算法 此算法是是将点集合