Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- join
- distribution
- DBSCAN
- T-검정
- 데이터프레임
- Python
- cross validation
- 분포
- 병렬 쿼리 시스템
- pca
- k-means
- 하둡
- hive
- SPLIT
- Sawzall
- p-value
- dict
- 유사도
- 밀도기반
- 교차검증
- list
- 딕셔너리
- pig
- DataFrame
- 가설검정
- 분산분석
- SQL on 하둡
- merge
- 다중공선성
- 결정계수
Archives
- Today
- Total
목록Change Data Capture (1)
one of a kind scene
4-1 데이터 처리 프로세스_CDC(Change Data Capture)
CDC(Change Data Capture) 1. CDC란? - CDC(Change Data Capture)는 데이터베이스 내 데이터에 대한 변경을 식별해 필요한 후속처리(데이터 전송/공유 등)를 자동화하는 기술 또는 설계 기법이자 구조 - 실시간 또는 근접 실시간 데이터 통합을 기반으로 하는 데이터 웨어하우스 및 기타 데이터 저장소 구축에 폭 넓게 활용 2. CDC 구현 기법 ① Time Stamp on Rows • 테이블 내 마지막 변경 시점을 기록하는 타임스탬프 칼럼 존재 • 더 최근의 타임스탬프 값을 갖는 레코드가 발견되면 변경된 것으로 식별 ② Version Numbers on Rows • 테이블 내 버전을 기록하는 칼럼 존재 • 더 최근의(=더 높은) 버전을 보유한 레코드가 발견되면 변경된 것..
ADP/이론
2019. 11. 17. 23:10