如何做好数据埋点

所谓的代码埋点就是在你需要统计数据的地方植入N行代码,统计用户的关键行为。比如你想统计首页某个banner的点击量,上报的数据可以采用KEY-VALUE形式,我们定义 KEY为「CLICK_ADD_BTN」,VALUE的值为点击的次数。当用户点击banner时,banner详情的代码会通过按钮的「回调」来触发执行,程序猿在业务代码执行完后,又加上了统计代码,把「CLICK_ADD_BTN」对应的VALUE加1,banner被统计到了一次使用。 作者:四姑娘山的稻城 链接:https://www.jianshu.com/p/745b2957449f 来源:简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

Lambda架构,Kappa架构和去ETL化的IOTA架构

Lambda架构经历多年的发展,其优点是稳定,对于实时计算部分的计算成本可控,批量处理可以用晚上的时间来整体批量计算,这样把实时计算和离线计算高峰分开,这种架构支撑了数据行业的早期发展,但是它也有一些致命缺点,并在大数据3.0时代越来越不适应数据分析业务的需求。

DW 三个例子,让你看懂数据仓库多维数据模型的设计

多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型,多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式,本文以实例方式展示三者的模式和区别。

高并发解决方案之秒杀

高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等。

千万级高并发服务器架构之架构搭建演变及不同架构的缺点

反向代理层有什么用?架构实现时要注意什么? (1)作为服务端统一入口,屏蔽后端WEB集群细节,代表整个WEB集群; (2)保证WEB集群的扩展性,Nginx后端可随时加WEB实例; (3)实施负载均衡,反向代理层会将请求均匀分发给后端WEB集群的每一个实例; (4)保证WEB集群的高可用,任何一个WEB实例挂了,服务都不受影响; (5)注意自身高可用,防止一台Nginx挂了,服务端统一入口受影响;

BI与数据仓库(DW)之间的关系是怎么样的

数据仓库:从字面意义上即数据的仓库,是为了把操作型数据集成到统一的环境中,以提供决策型数据访问。数据仓库关注的是解决数据一致性,可信性,集合性.......这些问题,把越来越复杂的业务数据转化成对于业务运营、业务分析来说简单易用的数据形式;数据仓库的终极目标是让数据应用人员(无论是CEO还是普通分析师)思考怎么使用数据仓库里的这些数据,创造更多的信息与价值;而不是发愁数据在哪里,数据对不对

传统数据仓库 DW/EDW/BI/ODS/DM/ETL

数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制

BI开发之——多维立方体(Cube)

在Bi领域,cube是一个非常重要的概念,是多维立方体的简称,主要是用于支持联机分析应用(OLAP),为企业决策提供支持。Cube就像一个坐标系,每一个Dimension代表一个坐标系,要想得到一个一个点,就必须在每一个坐标轴上取得一个值,而这个点就是Cube中的Cell。

基于大数据的数据仓库-数据仓库建模基本理论

访问性能:能够快速查询所需的数据,减少数据I/O。 数据成本:减少不必要的数据冗余,实现计算结果数据复用,降低大数据系统中的存储成本和计算成本。 使用效率:改善用户应用体验,提高使用数据的效率。 数据质量:改善数据统计口径的不一致性,减少数据计算错误的可能性,提供高质量的、一致的数据访问平台。

构建企业级数据仓库五步法

数据仓库作为企业提供决策支持而构建的集成化数据环境,本身并不产生或者消费数据,基本架构包含的是数据流入流出的过程,首先放上一张数据仓库的架构图。数据仓库作为中间集成化数据管理的一个平台,底层有多种数据来源,流入数据仓库之后对上层应用开放