样例Cube

该配置样例演示了如何使用 Flume 将数据从 Kafka 传输到 ElasticSearch。

数据字典的示例模板，详细描述字段名称、字段的中文解释、字段长度、字段类型以及是否可以为空。

房产数据的入门神器property-data.csv，内容比较清晰，字段不多，适合用来练练手。尤其适合你用Pandas做数据清洗、统计，或者搭配Matplotlib画图试试都挺不错。字段里像price、location这些数据还蛮典型的，适合做房价估值、趋势啥的。 文件结构也比较干净，不用花时间去脏数据，直接上手就行。对初学者挺友好，变量名也直观，用Python跑一遍基本都能看懂。你要是熟点，可以把它跟sklearn结合来试试回归预测哦。 顺便给你几个相关的资源链接，像Python 房产估价这个就挺实用的，场景对得上，还有像豆瓣读书、pandas 数据这些也能学到不少技巧。 如果你刚开始接触数

基于开放教育资源的文本分析，由 JSTOR 文本与数据挖掘项目创建。如有问题、意见或改进建议，请发送电子邮件至。

我自己设计了一个基于Access的图书馆管理系统，虽然功能有限，但可以作为学习参考。

一旦建立了您的ETL团队，作为主管，您的主要责任就开始了。保持一支顶尖团队是一项巨大挑战。高水平的ETL人才需求旺盛，竞争激烈。我们发现，保持技术上的挑战性是留住核心ETL开发人员和架构师的最佳方法。安排项目，确保团队成员对工作感兴趣和兴奋，是您的职责。ETL开发任务并不简单，要处理无组织和分散的数据。

SSAS（SQL Server Analysis Services）开发与部署Cube 1. 数据结构 在使用SSAS之前，需要建立好相应的事实表和维度表。事实表存储度量值，维度表存储维度信息。 2. 新建项目 开启Visual Studio（VS），新增SSAS项目。 3. 选择项目模板 在模板中选择Analysis Services项目模板，并按功能命名项目。 4. 目录结构 模板会在方案管理器中生成相应的目录结构，以组织和管理数据。 5. 添加数据来源 右键点击数据来源，选择新增数据来源，连接到数据源。 6. 数据连接 在数据连接处显示以往的连接，可以选择已有的或新增连接。 7. Ora

分钟级实时的刚需场景，用Kylin Streaming Cube来做，体验确实不错。你要是之前用过 Kylin 做批量，应该会挺快上手。Streaming Cube 架构保留了之前批的扩展性，但做了不少优化，像 Kafka 接入、HDFS 落盘这些流程也都挺顺的。 构建方面，Streaming Cube 能上亿条记录不带卡的，性能方面靠得住。你可以按需设置构建频率，比如白天 5 分钟一跑，晚上整点跑一次，灵活。部署的话，它还能复用 Hadoop、Spark 这些生态，节省不少资源，性价比也高。 再说查询部分，Cube 构建好后，直接就能用 API 或者像 Zeppelin 这样的工具跑报表，响

GROUP BY 的几种用法，其实没你想的那么复杂。ROLLUP、CUBE、GROUPING SETS看着像高阶操作，实则只是在你原有分组的基础上，多加了点组合输出的“套路”。嗯，用对了，它们确实能帮你省不少代码量，尤其是报表时，真挺爽的。 基础的 GROUP BY是最常用的，用来对一列或多列进行分组。比如： SELECT zt, qylx_dm, SUM(zczb), COUNT(bs) FROM dj_zt GROUP BY zt, qylx_dm; 这段代码就按照zt和qylx_dm来分组，统计每组的总注册资本和数量。简单好用，没什么坑。 ROLLUP就像是在原始分组结果后，自动多帮你算

Office 技巧 1000 例里包含了从 Word、Excel 到 PowerPoint、Outlook 等 Office 组件的高级技巧，使用起来方便。无论是日常办公还是需要更复杂的问题，它都能帮你快速上手。你可以通过这个资源学到多提升工作效率的小技巧，像是如何批量文件、自动化 Excel 表格，甚至是 PowerPoint 模板的修改方法。，挺适合办公族，尤其是那些想要更高效操作 Office 的朋友。如果你在日常工作中遇到不懂的功能，可以通过这个资源找到多办法哦。嗯，值得一试！