大数据数仓项目架构
实时数仓的两种技术架构：Lambda和KAPPaLambda架构概述：Lambda架构是一种经典的大数据实时数仓架构，它将数据处理分为批处理和流处理两条线，以满足对数据的实时性和准确性的双重需求。架构图：核心组件与流程：数据源：通过Kafka、Flume等数据组件收集。
集成数据湖表管理工具数据湖表管理工具是湖仓一体架构的核心，常见的工具有Paimon、Iceberg、Hudi等。这些工具提供ACID事务保持数据一致、增量数据处理、时间旅行、优化数据查询性能等能力，并且兼容多种大数据计算引擎。在选择时，需要充分考虑与现有数据仓库的兼容性、工具特性、社区活跃度和支持情况等因素。
携程的数仓架构通过引入StarRocks这一高性能OLAP数据库，实现了报表查询性能的显著提升。从最初的Hive+Trino架构，到StarRocks内表+外表查询功能的应用，再到物化视图的引入，携程不断优化数仓架构，以满足业务发展的需求。未来，随着技术的不断进步和业务的发展，携程的数仓架构还将继续演进和完善。
企业大数据部门的组成范例
企业大数据部门组成范例：企业大数据部门通常由多个专业小组构成，每个小组负责不同的职能和任务，以确保大数据的有效管理和利用。以下是一个典型的企业大数据部门组成范例：基础平台组 职责：负责大数据平台的建设与运维，包括数据仓库、数据湖、大数据处理框架（如Hadoop、Spark）等的搭建和维护。
普通表数据删除后数据回收站保留7天，S、A级表回收站保留期限设置为45天。特殊资产表的归档周期超过标准的生命周期时，表责任人可在大数据平台发起数据归档流程做变更。通过以上范例，企业可以建立规范、高效的大数据生命周期管理体系，实现数据资产的有效管理和合理利用。
例如，用户浏览今日头条时，系统可通过运营商数据获取其手机号，企业据此发送短信或拨打电话进行二次营销。技术实现与数据来源运营商大数据的获取依赖手机号抓取技术，该技术通过分析用户访问特定网站、App或来电时的网络行为，实时收集用户信息。
数字化为核心：数字原生企业的所有业务活动和战略决策都紧密围绕数字化展开，数字化不仅是工具，更是其商业模式的核心组成部分。技术构建商业模式：这类企业利用先进的技术，如云计算、大数据、人工智能等，来创新其商业模式，创造新的价值主张和市场机会。
后端开发常用框架(后端框架有哪些及其作用)
1、JAVA后端开发框架常用的有以下几种：Spring 简介：Spring是java后端框架家族中最强大的框架之一，拥有IOC（控制反转）和AOP（面向切面）两大特性，大大简化了软件开发的复杂性。Spring能与所有主流开发框架集成，是一个万能框架，让Java开发变得更加简单。
2、简介：PLAy Framework是用scala和Java编写的，是最强大的后端Web框架之一。特点：基于MVC架构，提供热代码重新加载、显示程序错误等功能，专注于提高开发人员的盈利能力。推荐资源：Udemy上的Scala&FUNCTIONal Programming for初学者|学习JVM课程。
3、Play框架是用Scala和Java编写的，是最强大的后端web框架之一。它基于MVC架构，提供各种功能，如热代码重新加载、显示程序错误，以及专注于提高开发人员的盈利能力。此外，它是RESTful和非阻塞的，非常适合构建高性能的Web应用程序。
antd3的table组件大数据量卡顿
antd3的table组件大数据量卡顿问题可以通过使用react-window库的VariableSizeGrid组件结合antd table的components.body.wrapper API实现虚拟列表渲染，或者通过分页处理来解决。
引入AntD x的多项功能：如自定义时间库、虚拟滚动、暗黑主题、无障碍辅助和RTL支持，以及CSS Variables，这些功能的加入使得Ant design vue 0更加完善和强大。
新增实用组件：增加了 Empty、Statistic、CountDown、Comment 等实用组件，丰富了组件库的功能，满足了更多场景的需求。支持虚拟滚动：Table 等组件支持了最新的 CDK 特性，实现了虚拟滚动，提高了大数据量下的渲染性能。
特点：与antdtable等组件库的配合良好，适合创建直观的拖放界面。 性能优化：直接集成了reactvirtualized，对于大数据量的拖拽排序场景有较好的性能表现。 适用场景：在复杂需求和性能优化方面可能更有优势，适合对拖拽排序有较高要求的场景。
java后端开发需要掌握什么
Java后端开发需要掌握以下关键方面：分布式开发：掌握分布式开发的基本概念：了解分布式系统的基本架构和原理。熟悉分布式开发技术：如RMI等早期技术，以及hadoop和TensorFlow等现代分布式解决方案。考虑分布式开发中的关键问题：包括场景选择、会话管理、缓冲管理、组件部署等。
Java后端开发需要掌握以下方面：分布式开发：概念与重要性：随着互联网服务的规模扩大，分布式开发已成为常见的解决方案，Java在分布式开发领域有较多成熟方案。关键技术：早期可采用RMI等解决方案，目前可借鉴Hadoop及TensorFlow的方案。考虑内容：包括场景、会话管理、缓冲管理、组件部署等。
Java后端开发需要掌握以下几个方面：分布式开发：分布式系统基础：了解分布式系统的基本概念和架构，掌握如何在服务端采用分布式的开发方式。成熟方案应用：熟悉Java在分布式开发领域的成熟方案，如RMI等。高级解决方案：了解并借鉴Hadoop、TensorFlow等高级解决方案进行分布式开发。
Java后端开发需要掌握以下关键方面：分布式开发：掌握分布式开发的基本概念：了解分布式系统的特点、优势和挑战。熟悉Java在分布式开发中的成熟方案：如RMI等早期方案，以及Hadoop、TensorFlow等现代解决方案。深入理解分布式开发的各项管理：包括场景管理、会话管理、缓冲管理、组件部署等。
Java后端开发需要掌握以下几个方面：分布式开发：分布式系统基础：理解分布式系统的基本概念，如节点、通信、同步等。Java分布式解决方案：掌握Java在分布式开发中的常用方案，如RMI、Spring Cloud等。分布式开发考虑要素：包括场景分析、会话管理、缓冲管理、组件部署等。
学习后端开发，除了Java和数据库之外，还需要掌握以下内容：流行框架：Spring：Spring是一个开源的Java/Java EE全功能栈的应用程序框架，提供了全面的基础设施支持，让你能专注于你的应用程序。MyBatis：MyBatis 是一个支持普通 SQL 查询、存储过程和高级映射的持久层框架。
后端返回给前端1000多条数据会卡吗
后端返回1000多条数据可能会导致前端卡顿，不过具体情况取决于数据复杂度、前端处理能力和网络状况等因素。若数据结构简单，仅为文本或少量字段，且前端设备性能好、网络状况佳，处理起来通常无压力。但如果数据结构复杂，包含嵌套对象、数组，或者前端需要对数据进行复杂计算、渲染操作，就容易出现卡顿。
当数据量非常大且每一个数据项都有很多列时，如果后端未做分页，一次将所有的数据返回到前端，前端需要渲染大量的DOM元素，这会导致渲染卡顿。用户需要等待很长时间才能看到页面，甚至在滑动操作时也会感到卡顿。
前端数据处理的局限性 在Web前端开发中，虽然前端代码可以处理数据，但在处理大量数据或进行复杂计算时，可能会遇到性能瓶颈。这是因为前端运行在用户的浏览器中，受限于浏览器的性能和资源。当处理的数据量过大或计算过于复杂时，可能会导致页面卡顿、响应延迟，甚至崩溃，从而影响用户体验。
针对elselect数据量过大引发卡顿的问题，可以采取以下解决方案：前后端协同优化数据返回：减少后台接口返回的选项数量：通过与后端团队沟通，限制每次查询返回的数据量，例如每次只返回100条数据。缺点：依赖于后端团队的修改，可能增加沟通成本和工作量，且可能引入额外的集成问题。
万条数据合适。根据查询PHP中文网得知，当后端返回的数据数量变得异常庞大时，前端的处理能力显得非常有限，所以后端返回10万条数据给前端最合适。
前端接收到的查询数据，与数据库中的ID值对比，会发现17位之后的数据被截断为0，因为前端的number类型最大安全整数长度为53位，超过此限制时，数据精度会丢失。当后台返回一个64位的Long型整数时，由于长度超出53位，前端获取的值与实际数据库值不一致，导致17位后的数字四舍五入为0。
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我是域帮网的签约作者“金生”！
希望本篇文章《后端大数据组，后端大数据开发厉害吗》能对你有所帮助！
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