下载文档原格式
Doris实践案例：基于Doris的数据分析平台建设背景随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注如何利用海量的数据来进行深入的分析和洞察，以支持业务决策和优化运营。
然而，传统的数据仓库和分析平台往往面临着数据量大、处理速度慢、扩展性差等问题，无法满足业务的需求。
因此，很多企业开始采用新一代的数据分析平台，如Doris，来构建高效、可扩展的数据分析解决方案。
Doris是由百度公司开源的一款可扩展、高性能、高可靠的分布式列式存储和计算引擎。
它具有以下特点：•列式存储：Doris采用列式存储，可以大幅度提高查询性能，特别是在大规模数据查询时表现更为突出。
•实时计算：Doris支持实时数据的快速导入和实时计算，可以满足实时分析的需求。
•高可扩展性：Doris采用分布式架构，可以方便地进行水平扩展，支持PB 级别的数据存储和处理。
•高可靠性：Doris具有自动容错和自动恢复的能力，支持数据的高可靠性和持久性。
本案例将以某电商企业为例，介绍基于Doris的数据分析平台建设的过程和结果。
过程1. 需求分析与架构设计首先，我们与电商企业的业务团队进行需求沟通和分析，了解他们的数据分析需求和痛点。
通过与业务团队的交流，我们确定了以下需求：•实时分析：需要对实时的交易数据进行分析，以及时发现和解决问题。
•历史分析：需要对历史的销售数据进行深入的分析，以了解销售趋势和用户行为。
•高性能和可扩展性：需要一个高性能和可扩展的数据分析平台，能够支持PB级别的数据存储和处理。
基于以上需求，我们设计了以下架构：架构中的关键组件包括：•数据源：从电商企业的交易系统和其他数据源中获取数据，并实时导入到Doris中。
•数据导入：使用Doris提供的导入工具或自行开发的数据导入程序，将数据导入到Doris中。
•数据存储：Doris使用列式存储引擎存储数据，以提高查询性能。
•数据计算：Doris支持在线查询和离线计算，可以根据需求选择合适的计算方式。
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
dwd dws 设计例子设计师的任务是根据客户的需求和目标来创建引人注目的视觉作品。
在此例子中，我将介绍两个设计领域的例子，分别是数据仓库（DWD）设计和数据仓库服务（DWS）设计。
首先，让我们来讨论数据仓库设计（DWD）。
数据仓库是一个用于存储、组织和分析大量数据的系统。
在进行DWD设计时，设计师需要考虑数据的结构、存储方式以及数据的访问和查询需求。
一个例子是，一家电商公司想要建立一个数据仓库来跟踪客户的购买行为和销售趋势。
在DWD设计中，设计师需要创建适当的数据库结构，以便存储客户信息、产品信息和销售数据。
此外，设计师还需要制定有效的数据提取和加载策略，以确保数据在数据仓库中的准确性和及时性。
接下来，让我们转向数据仓库服务（DWS）设计。
数据仓库服务是指为了满足用户对数据仓库的需求而提供的服务。
在进行DWS设计时，设计师需要考虑用户界面设计、数据可视化和用户交互等方面。
一个例子是，一家市场调研公司正在寻找一种数据仓库服务来帮助他们分析和呈现大量的市场数据。
在DWS设计中，设计师需要创建直观且易于导航的用户界面，以便用户能够轻松地访问和查询数据。
此外，设计师还需要考虑如何通过数据可视化方式呈现数据，例如生成图表、图形和报表，以帮助用户更好地理解和分析数据。
总结而言，数据仓库设计（DWD）和数据仓库服务设计（DWS）在设计师的角度上呈现了不同的任务。
DWD设计侧重于数据库结构和数据存储方式，而DWS设计则侧重于用户界面和数据可视化。
通过合理的设计，设计师可以为客户提供高效、易用且有吸引力的数据仓库解决方案。
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案本项目中, 数据库设计与建设包括用于数据中心进行数据存储、交换、应用的数据中心数据库, 和用于数据统计、分析、挖掘的数据仓库的设计与建设。
本数据中心数据库的建设要满足金信工程的相关设计要求, 满足上级工商、质监、知识产权等市场监管部门的工作要求。
数据中心顾名思义, 是专注于数据处理和服务的中心, 旨在建立数据采集、更新、管理、使用机制, 加快系统内部信息交流与反馈, 为公众服务和相关政府部门数据交换建立基础, 为工商、质监、知识产权部门各级管理人员提供决策支持服务。
1.1.数据中心应用功能与业务处理功能的不同之处在于数据中心是以数据为管理对象, 而业务应用系统以业务为管理对象。
数据中心将从业务应用系统采集到的数据进行清洗和统一存放, 根据不同的需求进行加工, 生成不同的数据产品供各系统使用。
数据中心独立于应用系统之外, 又与应用系统有密切的联系。
1.2.数据中心是存储市场监督管理局经过筛选、去重、整理后的核心业务、人员数据等信息, 整合了全市各类主体信息资源和市场主体、人员相关的信息资源, 并进行统一管理和维护；数据中心通过深入挖掘数据价值, 开发实现灵活、高效的数据查询、业务报表、数据共享和数据交换等功能, 为政务公开、业务协同、绩效考核、决策支持、公共服务等提供数据保障。
1.3.数据中心建设原则金信工程数据中心建设遵循如下原则:1.总体规划, 建立科学、完整的信息资源管理体系整体规划, 将以往分散的数据资源进行整合, 建立科学、完整的信息资源体系结构, 确保业务人员、技术开发人员等使用和维护信息资源的用户从整体上把握数据资源的情况, 方便、准确的利用信息资源和有效的维护、管理信息资源。
科学、完整的信息资源管控体系不但包括信息资源自身的完整性, 科学性, 也应包括信息采集、管理、共享、利用方式的规划, 以及数据模型、数据指标等规范化、标准化的考虑。
2.统一规划、集中管理各类信息资源统一规划数据资源, 不只是要对各类信息资源进行物理集中存储管理, 还要在对业务数据分析的基础上, 一体化规划并设计系统数据模型, 统一制定业务数据指标体系, 以管理服务对象为核心, 组织相关联的业务数据, 实现对内业务使用、对外服务应用的统一视图。
Java开发⼩技巧（六）：使⽤ApachePOI读取Excel前⾔在数据仓库中，ETL最基础的步骤就是从数据源抽取所需的数据，这⾥所说的数据源并⾮仅仅是指数据库，还包括excel、csv、xml等各种类型的数据接⼝⽂件，⽽这些⽂件中的数据不⼀定是结构化存储的，⽐如各种各样的报表⽂件，往往是⼀些复杂的表格结构，其中不仅有我们需要的数据，还有⼀些冗余的、⽆价值的数据，这时我们就⽆法直接⽤⼀般数据加载⼯具直接读取⼊库了。
也许你会想，数据源导出⽂件前先处理好数据就⾏了。
然⽽，实际开发中数据源往往是多个的，⽽且涉及到不同的部门甚⾄公司，这其间难免会出现各种⿇烦，甚⾄有些数据⽂件还是纯⼿⼯处理的，不⼀定能给到你满意的数据格式。
所以我们不讨论谁该负责转换的问题，这⾥主要介绍如何使⽤Apache POI来从Excel数据⽂件中读取我们想要的数据，以及⽤Bean Validation对数据内容按照预定的规则进⾏校验。
⽂章要点：Apache POI是什么如何使⽤Apache POI读取Excel⽂件使⽤Bean Validation进⾏数据校验Excel读取⼯具类使⽤实例Apache POI是什么Apache POI是⽤Java编写的免费开源的跨平台的Java API，提供API给Java程式对Microsoft Office格式档案进⾏读和写的操作。
如何使⽤Apache POI处理Excel⽂件1、导⼊Maven依赖<dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi</artifactId><version>3.17</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi-ooxml</artifactId><version>3.17</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi-ooxml-schemas</artifactId><version>3.17</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi-scratchpad</artifactId><version>3.17</version></dependency>2、创建Workbook实例这⾥需要注意的是Excel⽂档的版本问题，Excel2003及以前版本的⽂档使⽤HSSFWorkbook对象，Excel2007及之后版本使⽤HSSFWorkbook对象// Excel2003及以前版本Workbook workbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(path));// Excel2007及之后版本Workbook workbook = new HSSFWorkbook(new FileInputStream(path));3、获取Sheet表格页对象Sheet是Excel⽂档中的⼯作簿即表格页⾯，读取前要先找到数据所在页⾯，可以通过标签名或者索引的⽅式获取指定Sheet对象// 按索引获取Sheet sheet = workbook.getSheetAt(index);// 按标签名获取4、获取Cell单元格对象// ⾏索引row和列索引col都是以 0 起始Cell cell = sheet.getRow(row).getCell(col);5、获取单元格内容获取单元格的值之前⾸先要获知单元格内容的类型，在Excel中单元格有6种类型：1. CELL_TYPE_BLANK ：空值2. CELL_TYPE_BOOLEAN ：布尔型3. CELL_TYPE_ERROR ：错误4. CELL_TYPE_FORMULA ：公式型5. CELL_TYPE_STRING：字符串型6. CELL_TYPE_NUMERIC：数值型各种类型的内容还需要进⼀步判断其数据格式，例如单元格的Type为CELL_TYPE_NUMERIC时，它有可能是Date类型，在Excel中的Date 类型是以Double类型的数字存储的，不同类型的值要调⽤cell对象相应的⽅法去获取，具体情况具体分析public Object getCellValue(Cell cell) {if(cell == null) {return null;}switch (cell.getCellType()) {case Cell.CELL_TYPE_STRING:return cell.getRichStringCellValue().getString();case Cell.CELL_TYPE_NUMERIC:if (DateUtil.isCellDateFormatted(cell)) {return cell.getDateCellValue();} else {return cell.getNumericCellValue();}case Cell.CELL_TYPE_BOOLEAN:return cell.getBooleanCellValue();case Cell.CELL_TYPE_FORMULA:return formula.evaluate(cell).getNumberValue();default:return null;}}6、关闭Workbook对象workbook.close();使⽤Bean Validation进⾏数据校验当你要处理⼀个业务逻辑时，数据校验是你不得不考虑和⾯对的事情，程序必须通过某种⼿段来确保输⼊进来的数据从语义上来讲是正确的或者符合预定义的格式，⼀个Java程序⼀般是分层设计的，⽽不同的层可能是不同的开发⼈员来完成，这样就很容易出现不同的层重复进⾏数据验证逻辑，导致代码冗余等问题。
dataworks开发案例DataWorks（数据工场）是阿里云推出的一款数据集成与数据开发工具，旨在帮助用户实现数据集成、数据开发和数据运维的全流程自动化。
1. 数据集成：DataWorks提供了丰富的数据源连接能力，可以连接多种不同类型的数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、大数据存储等。
用户可以通过简单的配置，实现不同数据源之间的数据同步和数据传输，大大提高了数据集成的效率。
2. 数据开发：DataWorks提供了一套完整的数据开发环境，支持SQL、Python、Java等多种开发语言，用户可以根据自己的需求选择合适的开发语言进行数据开发。
同时，DataWorks还提供了丰富的数据处理函数和算子，可以方便地进行数据清洗、数据转换和数据计算等操作。
3. 数据运维：DataWorks提供了强大的数据运维能力，用户可以通过DataWorks监控数据集成和数据开发的运行状态，及时发现和解决问题。
同时，DataWorks还提供了任务调度和自动化运维功能，可以帮助用户实现数据的定时调度和自动化运维，提高数据处理的效率和稳定性。
4. 数据质量管理：DataWorks提供了数据质量管理功能，可以帮助用户监控数据质量，并及时发现和解决数据质量问题。
用户可以通过配置数据质量规则，对数据进行自动化的质量检测，同时还可以通过DataWorks提供的数据质量报告，查看数据质量的详细情况。
5. 数据安全：DataWorks提供了严格的数据安全控制机制，包括用户权限管理、数据加密和数据脱敏等功能。
用户可以根据自己的需求，对数据进行细粒度的权限控制，保护数据的安全性和隐私性。
6. 数据治理：DataWorks提供了数据治理功能，可以帮助用户管理和维护数据资产。
用户可以通过DataWorks建立数据目录和数据模型，对数据进行分类和组织，方便数据的查找和使用。
同时，用户还可以通过DataWorks实现数据血缘和数据溯源，追溯数据的来源和流向，提高数据的可信度和可靠性。
