当前位置：首页 > news >正文

用macbook做网站开发/今日新闻摘抄50字

news 2025/11/4 18:39:50

用macbook做网站开发,今日新闻摘抄50字,做网站背景的图,东莞做个网站一、了解DIM层这个就是数仓开发的分层架构我们现在是在DIM层，从ods表中数据进行加工处理，导入到dwd层，但是记住我们依然是在DIM层，而非是上面的ODS和DWD层。二、处理维度表数据 ①先确认hive的配置 -- 开启动态分区方案 -- …

一、了解DIM层

这个就是数仓开发的分层架构

我们现在是在DIM层，从ods表中数据进行加工处理，导入到dwd层，但是记住我们依然是在DIM层，而非是上面的ODS和DWD层。

二、处理维度表数据

①先确认hive的配置

-- 开启动态分区方案
-- 开启非严格模式
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
-- 开启动态分区支持(默认true)
set hive.exec.dynamic.partition=true;
-- 设置各个节点生成动态分区的最大数量: 默认为100个 (一般在生产环境中, 都需要调整更大)
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;
-- 设置最大生成动态分区的数量: 默认为1000 (一般在生产环境中, 都需要调整更大)
set hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
-- hive一次性最大能够创建多少个文件: 默认为10w
set hive.exec.max.created.files=150000;

-- hive压缩
-- 开启中间结果压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
-- 开启最终结果压缩
set hive.exec.compress.output=true;
-- 写入时压缩生效
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;

②对于各个表数据进行处理

1、例如：拉平处理

2、例如：将分类编号替换为一二三级分类ID、编码和名称

关联分类表，将商品表中的category_no 对应的是分类表中的三级分类

3、例如：有很多条件

门店日清商品表处理

日清商品，不满足以下要求的商品需要清理掉不再入库，主要是一些生鲜类和现做的食物

一切以实物为标准,不允许变色、不新鲜产品入库。
骨类入库存放时间不得超过24小时。
上冰台的所有促销品当天尽量要做到日清,对于上冰台的当日未销售完的产品,未变色,不影响第二天销售的可以入库。
对于化冻的禽副产品当日必须销售完毕,猪副产品根据品相颜色以实物相论。

从门店商品表中进行条件过滤，过滤出日清商品，然后进行保存

三、选择数据库，PostGreSql

①PostGreSql的介绍及其优势

PostgreSQL是一个强大的开源数据库系统，提供了诸如可靠性、功能性、可扩展性等特性，是企业级应用的理想选择。

以下是PostgreSQL的一些主要优势:
1.完全兼容ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性):PostgreSQL支持事务的完整性和可靠性。

2.支持标准SQL:PostgreSQL遵循SQL标准，允许复杂和标准的SQL查询。

3.支持对象关系的数据库:PostgreSQL支持类似于Oracle的表空间、模式和数据库表的
概念。

4.强大的数据类型支持:PostgreSQL支持大对象、数组、范围查询等高级数据类型。

5.支持NoSQL数据类型:PostgreSQL的JSONB数据类型允许存储和查询NoSQL风格的数据。

6.强大的扩展性:PostgreSQL提供了扩展插件，如PostGIS(地理信息处理)、pg_partman(分区管理)

7.多版本并发控制:PostgreSQL支持多版本并发控制(MVCC)，提供了一种高效的读写操作方式。

8.高可靠性:PostgreSQL提供了热备份、流复制等高可靠性特性。

9.开源免费:PostgreSQL是开源免费的，有着活跃的开发者社区和广泛的应用场景。

10.安全性:PostgreSQL提供了强大的安全特性，包括ACL、SSL、密码加密等。以下是一个简单的PostgreSQL连接代码示例(使用Python的psycopg2库):

②PostGreSql的基本使用

1、datagrip配置

2、基本数据操作

-- 数据表的创建
create table tb_user(
id int,
name varchar(20),
age int,
gender varchar(20)
);

-- 数据表的写入
insert into tb_user values(1,'张三',20,'男');

-- 查询数据
select * from tb_user;
select count(*) from tb_user;
select gender,sum(age) from tb_user group by gender;

select id,sum(age) over(order by id) from tb_user;

with tb as(
select * from tb_user
)
select * from tb;