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《Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库,进军大厂必备》,2023年1月最新升级版21章全
2023-01-05 17:26:34 210B Spark+ClickHouse ClickHouse
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分享大数据课程——《Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库,进军大厂必备》,2023年1月最新升级版21章全!本课程结合ClickHouse+Spark 这一对数据处理的“黄金搭档”,选取“大数据量企业数据仓库“这一典型场景,实战大数据量下数仓的建模、设计与调优等实用技巧,快速掌握ClickHouse+Spark核心技能,为晋级大数据架构师铺路!
2023-01-05 13:24:15 653B ClickHouse Spark
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港口物流商务智能系统数据仓库和OLAP的设计和实现.pdf港口物流商务智能系统数据仓库和OLAP的设计和实现.pdf港口物流商务智能系统数据仓库和OLAP的设计和实现.pdf港口物流商务智能系统数据仓库和OLAP的设计和实现.pdf港口物流商务智能系统数据仓库和OLAP的设计和实现.pdf
2023-01-04 14:22:32 5.42MB 设计实现
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一、上机目的及内容 目的: 1.理解数据挖掘的基本概念及其过程; 2.理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3.理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程,掌握数据挖掘相关工具的 使用。 内容: 将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据,并使用"Microsoft 决策树"算法在客户群中找出购买自行车模式。请将要挖掘的维度(事例维度)设置 为客户,再将客户的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。然后算法将 使用决策树从中确定模式。下一步需要训练模型,以便能够浏览树视图并从中读取模 式。市场部将根据这些模式选择潜在的客户发送自行车促销信息。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件,认真完成规定的实验内容,真实地记录实验中 遇到的各种问题和解决的方法与过程,并根据实验案例绘出模型及操作过程。实验完成 后,应根据实验情况写出实验报告。 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图) 关联分析:关联分析是从数据库中发现知识的一类重要方法。 时序模式:通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。 分类:分类是在聚类的基础上对已确定的类找出该类别的概念描述,代表了这类数据的 整体信息,既该类的内涵描述,一般用规则或决策树模式表示。 三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件) 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程)及实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等) 创建 Analysis Services 项目 1. 打开 Business Intelligence Development Studio。 2. 在"文件"菜单上,指向"新建",然后选择"项目"。 3. 确保已选中"模板"窗格中的"Analysis Services 项目"。 4. 在"名称"框中,将新项目命名为 AdventureWorks。 5. 单击"确定"。 更改存储数据挖掘对象的实例 1. 在 Business Intelligence Development Studio 的"项目"菜单中,选择"属性"。 2. 在"属性页"窗格的左侧,单击"部署"。 3. 在"目标"选项部分,验证数据库名称是否为 localhost。如果使用的是其他实例,请键入该实例的名称。单击"确定"。 创建数据源 1. 在解决方案资源管理器中,右键单击"数据源"文件夹,然后选择"新建数据源"。 系统将打开数据源向导。 2. 在"欢迎使用数据源向导"页面中,单击"下一步"按钮。 3. 在"选择如何定义连接"页上,单击"新建"向 Adventure Works 数据库中添加连接。 系统将打开"连接管理器"对话框。 4. 在"连接管理器"的"提供程序"列表中,选择"本机 OLE DB\Microsoft OLE DB Provider for SQL Server"。 5. 在"服务器名称"列表中,键入或选择承载 AdventureWorksDW 的服务器的名称。 6. 在"登录到服务器"组中,选择身份验证方法,并输入凭据。 7. 在"选择或输入数据库名称"列表中,选择 AdventureWorksDW,再单击"确定"按钮。 8. 单击"下一步"按钮进入向导的下一页。 9. 在"模拟信息"页中,选择"使用服务帐户",再单击"下一步"。 10. 请注意,在"完成向导"页中,数据源名称默认为 Adventure Works DW。 11. 单击"完成"。 新的数据源 Adventure Works DW 将显示在解决方案资源管理器的"数据源"文件夹中。 创建数据源视图 1. 在解决方案资源管理器中,右键单击"数据源视图",选择"新建数据源视图"。 系统将打开数据源视图向导。 2. 在"欢迎使用数据源视图向导"页上,单击"下一步"。 3. 在"选择数据源"页的"关系数据源"下,系统将默认选中您在上一个任务中创建的 Adventure Works DW 数据源。 单击"下一步"。 若要创建新数据源,请单击"新建数据源",启动数据源向导。 4. 在"选择表和视图"页上,选择下列各表,然后单击右箭头键,将这些表包括在新数据源 视图中: dbo.ProspectiveBuyer dbo.vAssocSeqLineItems dbo.vAssocSeqOrders dbo.vTargetMail dbo.vTimeSeries 5. 单击"下一步"。 6. 在"完成向导"页上,默认情况下,系统将数据源视图命名为 Adventure Works DW。 单击"完成"。 系统将打开数据源视图设计器,显示 Adventure Works DW 数据源视图。 创建用于目标邮件方案的挖掘结构 1. 在解决方案资源管理器中,右键单击"
2022-12-29 19:21:59 1.42MB 文档资料
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《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》——本课程为大数据实时数仓项目实战课程,以大数据实时数仓项目为主线,理论和实战相结合,全方位、全流程、无死角讲解数仓项目的数仓基础、项目规划、需求分析、架构设计与技术选型、大数据平台构建、项目业务介绍、数据采集、数仓建模理论、数仓设计规范、数仓搭建、实时分析以及数据大屏制作。学完本课程,零基础的学员能入行大数据仓库工程师,有开发基础的学员也能快速积累项目实战经验
2022-12-27 14:28:50 754B flink
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课程实验报告,希望对同学们有所帮助,呵呵呵还好还好
2022-12-17 23:34:58 756KB 数据仓库
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人事工资管理系统java源码1.0 MongoDB 要点 术语翻译 关系型数据库管理系统 MongoDB 数据库 数据库 桌子 收藏 排 文档 指数 指数 加入 嵌入文档、文档引用或 $lookup 以组合来自不同集合的数据 Mongo DB supports a hundred levels of depth for your documents​ 查看更多: 查看更多: String - 这是最常用的数据类型来存储数据。 MongoDB 中的字符串必须是 UTF-8 有效的。 Integer - 此类型用于存储数值。 整数可以是 32 位或 64 位,具体取决于您的服务器。 Boolean - 此类型用于存储布尔值(真/假)。 Double - 此类型用于存储浮点值。 Min/Max keys - 此类型用于将值与最低和最高 BSON 元素进行比较。 Arrays - 这种类型用于将数组或列表或多个值存储到一个键中。 时间戳- ctimestamp。 这对于在修改或添加文档时进行记录非常方便。 Object - 此数据类型用于嵌入文档。 Null - 此类型用于存储 Null 值。
2022-12-15 21:54:41 22KB 系统开源
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