大数据开发SQL代码编码原则和规范
编码原则SQL代码的编码原则如下： 代码功能完善。代码效果参考：http://www.603393.com/sitemap/post.html 代码行清晰、整齐，代码行的整体层次分明、结构化强。 代码编写充分考虑执行速度最优的原则。 代码中需要添加必要的注释，以增强代码的可读性。 规范要求并非强制性约束开发人员的代码编写行为。实际应用中&#...
大数据架构管理规范
大数据架构管理规范是指在大数据环境中对数据架构进行有效管理和优化的标准、流程和方法。以下是大数据架构管理规范的一些关键要素： 数据管理规范： • 数据分类和标签：对数据进行分类和打标签，以便于管理和检索。• 数据质量控制：确保数据的准确性、完整性和一致性。• 数据生命周期管理：定义数据的创建、存储、使用、归档和删...
明细粒度事实层（DWD）的设计原则、规范和示例
明细粒度事实层DWD（Data Warehouse Detail）以业务过程驱动建模，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细层事实表。您可以结合企业的数据使用特点，将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当冗余，即宽表化处理。
数据引入层ODS表设计,规范,建表示例
ODS（Operational Data Store）层存放您从业务系统获取的最原始的数据，是其他上层数据的源数据。业务数据系统中的数据通常为非常细节的数据，经过长时间累积，且访问频率很高，是面向应用的数据。
MaxCompute产品使用合集之作业性能优化的规范包括哪些
问题一：大数据计算MaxCompute的dw数据有没有办法通过API导出成excel？ 大数据计算MaxCompute的dw数据有没有办法通过API导出成excel,我用数据服务做成API后，一次只能取2000条，有没有一下取所有结果的方法？ 参考答案： 可以的，可以通过 MaxCompute 的 Python SDK 来导出数据。 ...
公共汇总事实表的设计原则和规范
公共汇总粒度事实层以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求构建公共粒度的汇总指标事实表。公共汇总层的一个表通常会对应一个派生指标。
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