大数据视图接口（大数据可视化界面设计）

金生今天 23

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摘要： tableau的原理1、这些计算背后的原理，实际上是利用时间序列的智能连接，揭示数据间的内在联系。适应多样场景：灵活运用理解了基础的同比和环比，你就能根据不同业务场景调整计算方...

tableau的原理

1、这些计算背后的原理，实际上是利用时间序列的智能连接，揭示数据间的内在联系。适应多样场景：灵活运用理解了基础的同比和环比，你就能根据不同业务场景调整计算方式，确保数据的准确性和适用性。记住，数据的解读永远离不开业务语境，这是任何分析的灵魂所在。

2、数据集的合并数据集的合并原理基于SQL中的联结原理，包括内联结、左联结、右联结和全联结四种方式。智能显示当字段被拖入列行时，智能显示会推荐相应的图表。选择需要的图形，将维度拖入即可。如果没有字段拖入行列功能区，智能显示则不会推荐图形。

3、桑基图，亦称桑基能量分流图或特定类型流程图，其设计原理是通过图中分支的宽度来反映数据流量的大小。此图型因1998年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的蒸汽机能源效率图而闻名，因此得名“桑基图”。

4、Tableau 基础教程：数据集、筛选器与排序原理深度解析本文将带你深入理解在 Tableau 中进行排序操作时的诸多概念，包括数据集、筛选器的优先级、以及固定排序（fixed）的概念。

5、符合帕累托原理（80/20规则）。额外提示：如果在分析客户利润数据时，想要查看利润累计80%时客户数的比例，可以对“客户名称”进行计数（不同）操作，并做与利润相同的表计算。请注意，以上步骤可能因Tableau的版本和数据源的不同而略有变化。在实际操作中，可以根据具体情况进行调整。

基于MRS-Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍

基于MRSHudi构建数据湖的典型应用场景主要包括以下几个方面：基于MRSCDL组件实现数据实时入湖：场景描述：通过CDL组件实时捕获业务数据库的操作事件，并将这些事件数据实时存储到数据湖中。优势：实现了数据的实时同步，提高了数据的时效性和准确性。

方案介绍：该方案基于MRS-CDL（Change Data Log）组件构建，由CDL组件实现业务库的操作事件捕获并写入基于MRS-Hudi的数据湖存储。

基于MRS-CDL组件实现数据实时入湖，通过CDL组件实现业务库操作事件的实时捕获与数据湖存储。基于Flink SQL入湖，利用MRS-Flink实现数据实时同步服务，将传统OLTP数据库事件实时推送到数据湖中。湖内数据快速ETL，支持ACID特性、Upsert特性和增量数据查询，实现增量的ETL，快速流转数据在各层之间。

离线链路时效性差：通过引入Hudi，提升了数据处理的时效性。处理逻辑异构：Hudi的架构支持多种数据源和高效数据处理，解决了处理逻辑异构的问题。数据孤岛：将数据湖从离线数仓升级为湖仓一体，解决了数据孤岛和一致性难题。实践中的挑战与解决：数据摄入瓶颈：通过优化写入逻辑，提升了吞吐量。

使用Hudi的公司包括Uber、亚马逊、字节跳动和Robinhood，它们拥有世界上最大的流式数据湖。Hudi的关键在于提供增量数据处理栈，对列数据进行低延迟处理。通常，系统使用Apache Parquet或ORC等开放文件格式一次性写入数据，并存储在高度可扩展的对象存储或分布式文件系统之上。

选择Apache Hudi作为数据湖存储解决方案，以支持实时可变数据的处理。针对高读取需求和低写入频率的场景，采用Copy On Write 策略进行数据版本控制，确保查询性能的同时满足亚秒级的数据延迟要求。使用spark Streaming将Kafka中的数据实时馈送到Hudi中，实现数据的实时写入。

DirectX12概念速通(一)

DirectX12概念速通（一）交换链和页面翻转 DirectX 12（DX12）为了避免动画中出现闪烁现象（即第一张渲染目标（RT）尚未绘制完成就开始绘制第二张），采用了双缓冲机制。它将图像在后台缓冲区的离屏纹理内绘制完成后，再显示到屏幕上。待下一帧绘制完成后，再交换这两个渲染目标。

初始化DirectX12的过程主要包括以下步骤：定义ThrowIfFailed宏：用于接收并判断D3D12创建函数返回的HRESULT值，确保创建成功。宏展开后具有抛出异常并显示文件名、行号的功能。打开D3D调试层：在程序的入口开头添加代码以打开D3D调试层，有助于调试和发现潜在问题。

初始化DirectX12 初始化步骤如下：打开D3D调试层，在WinMain开头添加代码。创建设备设备代表显示适配器，通常是3D图形硬件，如显卡。在软件模拟时，也可使用WARP适配器。COM 接口概念 COM接口在DirectX中至关重要，它增强了ABI兼容性，类似智能指针，具备引用计数功能，支持多种类型，并可跨语言使用。

视图与物化视图

物化视图和普通视图的主要区别在于数据存储和处理方式上。详细解释：数据存储差异：物化视图：物化视图是物理存储的，它会保存查询的结果集，就像一个真实的表一样。这意味着物化视图包含了实际的数据，这些数据在数据库中是真实存在的。一旦数据发生变动，物化视图将重新计算并更新其存储的数据。

视图与物化视图的主要区别如下：视图：定义：视图是一个虚拟的表，由 SELECT 语句定义，不存储数据。数据存储：视图不存储实际数据，只是指向实际数据的一个窗口。性能：查询视图时，数据库需要执行 SELECT 语句并实时返回结果，性能可能受基础表数据量和复杂度影响。

性能：数据更新速度和效率根据具体刷新方式和数据量决定。物化视图支持创建索引，可以优化查询性能。手动刷新：使用dbms_mview.refresh；手动刷新物化视图。总结：视图主要用于简化查询和防止数据修改，而物化视图则用于保存数据快照并支持数据更新规则，适用于需要频繁查询且数据更新不是非常频繁的场景。

视图是数据库中对表数据的预计算，其设计目的是封装查询结果，简化查询过程。它具有以下特点：安全性：视图只展示查询结果，隐藏了基表的具体信息，提升了数据安全。屏蔽复杂性：开发者通过视图接口进行操作，无需了解底层的复杂关联逻辑。创建普通视图涉及基础SQL语句，以实现预计算功能。

在 Oracle 数据库中，视图和物化视图都是基于其他表或视图的数据库对象，但它们在数据存储和使用方式上存在显著差异。视图（View）视图是一个虚拟的表，由 SELECT 语句定义。查询视图时，数据库执行 SELECT 语句并返回结果。视图不存储数据，只是指向实际数据的一个窗口。

在ClickHouse数据库中，视图和物化视图是两种常见的数据查询机制。普通视图仅作为查询代理，不存储任何数据。它保存的是一个`SELECT`查询语句，执行时动态生成结果，而不预先存储查询结果。

视图里面有笛卡尔积数据量很大

1、视图里面有笛卡尔积数据量很大的处理方法如下：使用过滤条件：在进行笛卡尔积操作之前，添加过滤条件来限制参与操作的记录数量，只选择必要的数据。数据分区和分页：根据具体业务需求，可以将大数据集分成较小的分区，并进行分页处理，以便更有效地处理和管理数据。

2、lateral view 通过将特定字段的值传递给explode（）函数，然后将输出结果与原始数据进行笛卡尔积，从而创建出新的行数据。这个过程类似于将原始数据集与拆分后的字段值集进行关联，生成了多个数据行。考虑一个场景：假设有一个包含用户ID的字段，这些ID可能被逗号分隔开。

3、基本表是实际存储在数据库中的表，对应一个关系。（4）存储文件：在SQL中，把传统的关系模型中的存储模式称为存储文件（Stored File）。每个存储文件与外部存储器上一个物理文件对应。

4、有如下几种：1概念数据模型，这是面向数据库用户的相士世界的数据模型，与具体的DBMS无关2逻辑数据模型，这是用户从数据库中所看到的数据模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，既要面向用户又要面向系统3物理数据模型，描述数据在存储介质山的组织方式的数据模型，不仅与DBMS有关还和操作系统和硬件有关。

5、A.选择 B.联接 C.并 D.笛卡儿积【答案】：B【解题要点】在关系模型的数据语言中，一般除了运用常规的集合运算，（并、交、差、笛卡尔积等）外，还定义了一些专门的关系运算，如投影、选择和连接等。联接运算是在对关系进行笛卡尔积运算的基础之上再进行选择运算，因此花费的时间可能最长。