实时数仓学习目标理解实时数仓项目的基本需求、整体架构。了解常用实施方案。能够编写Canal客户端采集binlog消息。理解google ProtoBuf序列化方式。理解Canal采集原理。实时计算应用场景及技术选型实时计算在公司的用处公司内已经采用MR与spark之类的技术，做离线计算，为什么用实时计算？离线的伤痛就是数据出的太慢有对实时数据要求高的场景比如：滴滴的风控、淘宝双十一营销大屏、电商购
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2023-10-03 19:18:28
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数据仓库架构分层1. 数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。1）ODS层：为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加
小节一：数仓介绍小节二：离线数仓应用应用架构本小结介绍下离线数仓的一个应用架构一个简单的离线数仓架构图如下这里粗粒度的划分了异构数据源、数据传输、数据仓库、应用分析、及整体管理几层。其中源数据主要指的数仓的数据来源，有数据库数据、文件类型数据、还有接口等http传输的数据。数据库数据大多都是业务的数据，例如mysql、oracle等；文件类型大多是日志数据、离线csv等格式化数据；http传输主要
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2023-08-08 11:12:56
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数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两种架构。1、离线数仓 离线数仓，其实简单点来说，就是原来的传统数仓，数据以T+1的形式计算好放在那里，给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代，这种模式被称为“大数据的批处理”。 只不过原本的单
主要是实时计算 stream strom和Flink都有介绍 这里主要是sprak Spark CoreSpark 通过引人弹性分布式数据集（ RDD ）以及 RDD 丰富的动作操API ，非常好地支持了 DAG 和迭代计算 Spark 通过内存计算和缓存数据非常好地支持了迭代计算和 DAG 计算的数据共享，减少了数据读取的 IO 开销，大大提高了数据处理速度。
1.离线数仓离线数仓架构基本都是基于 Hive进行构建，数据分层方式如下：ODS Operational Data store，贴源层（原始数据层）从各个业务系统、数据库或消息队列采集的原始数据，只做简单处理，尽可能维持数据原貌DWDData Warehouse Detail，数据明细层将贴源层的原始数据进行清洗补全后存入该层，数据粒度保持不变DIM Dimension，维度层根据数据的实际情况抽
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2023-09-22 16:11:10
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文章目录数仓什么是数仓数仓的特点数仓分层数据应用个人经验总结寄语 数仓什么是数仓数据仓库(Data Warehouse,可简写为DW或DWH)。数据仓库,是为企业重要的数据战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。没有采用数仓前，企业统计业务数据，容易出现数据统计错误，不同的人统计的结果不同（采用不一致的数据源，不同的统计方法），为了保证
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2023-09-22 15:16:51
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stage-5 mode-1: 电商离线数仓项目实战（上）介绍数仓项目实战的笔记作业题1本次作业要求最近七天连续三天的活跃会员数。我才用的是small_startlog小数据集，一共是三天的log:其中一天的log大概是9k~1w条数据。那么分析得一下步骤：数据采集自定义拦截器, 对数据进行一定的分类并获取时间public Event intercept(Event event) {
第二章 数仓分层与规范定义 文章目录第二章 数仓分层与规范定义数仓分层与规范定义一、数仓分层二、设计规范1 公共规范1.1 数据划分及命名空间约定1.2 公共字段定义规范2 设计规范ods层dim层dwd层dws层 数仓分层与规范定义一、数仓分层现在数仓的技术选型主要有两种： 一种是自建的CDH集群，基于hive来搭建离线数仓，基于flink的搭建实时部分。 一种是基于阿里云的dataworks这
目录1、介绍1.1 数据仓库诞生原因1.2 数据仓库概述1.3 数仓的技术实现1.4 MPP&分布式架构MPP架构分布式架构MPP+分布式架构1.5 常见产品2、架构2.1 架构图ETLODSCDMADS2.2 ETL流程数据抽取数据转换数据加载ETL工具2.3 数据积存操作数据层ODS2.4 数据分析数据明细层DWD数据汇总层DWS数据应用层ADS3、建模方法3.1 基本概念3.2 R
01. 架构演进 离线数据仓库到实时数据仓库，从lambda架构到kappa架构、再到混合架构。
02. 逻辑分层 数仓分层，一般按ods->dw->dm整体架构。不同的企业，不同的业务场景，有衍生出不同的分层架构模式。例如经典四层架构：ods->dwd->dws-ads，bdl->fdl->gdl->adl等。
原创
2021-06-02 09:12:00
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文章目录一、前言二、数仓建模三、数仓分层四、数仓的基本特征五、数据仓库用途六、数仓分层的好处七、如何分层 一、前言现在说数仓，更多的会和数据平台或者基础架构搭上，已经融合到整个基础设施的搭建上。这里呢，我们不说Hadoop各种组件之间的配合，我们就简单说下数仓分层的意义价值和该如何设计分层。二、数仓建模说到数仓建模，就得提下经典的2套理论：范式建模 Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM
一、数仓分层误区数仓层内部的划分不是为了分层而分层，分层是为了解决 ETL 任务及工作流的组织、数据的流向、读写权限的控制、不同需求的满足等各类问题。业界较为通行的做法将整个数仓层又划分成了 DWD、DWT、DWS、DIM、DM等很多层。然而我们却始终说不清楚这几层之间清晰的界限是什么，或者说我们能说清楚它们之间的界限，复杂的业务场景却令我们无法真正落地执行。所以数据分层这块一般来说三层是最基础的
阅读目录前言环境初步预览探索用户数据探索电影数据探索评级数据
MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。
这个数据集经常用来做推荐系统，机器学习算法的测试数据集。尤其在推荐系统领域，很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。
前言  
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2023-06-19 11:19:46
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数据仓库的项目的概况1. 项目适用于哪些行业？ 线上的互联网行业,例如淘宝,安居客等等2. 我准备选择一个什么样的业务公司来写这个项目？ 我准备选择一个线上的互联网公司根据公司所产生的埋点日志数据和业务数据做数仓项目3. 项目中主要开发哪些模块？分别有什么用途？ 数据仓库 用户画像 个性推荐 数仓:数据存储运算, 用户画像:根据埋点数据给用户贴标签 个性推荐:根据用户画像,精准的给用户进行精准投放
数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在所谓的大数据更多的是一种数据量级的增大和工具的上的更新。 两者并无冲突，相反，而是一种更好的结合。ODS全称是Operational Data Store，操作数据存储；这一层面的数据却不等同于原始数据。在源数据装入这一层时，要进行诸如去噪（例如去掉明显偏离正常水平的银行刷卡信息）、去重（
数仓概念定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。（看不懂接着往后看）数仓和数据库 数据库：二维表以及表中全部字段。表与表之间存在关系（可以是多维关系），所以常见的数据库都是用来做业务数据库。而业务数据库中的数据结构是为了完成业务而设计的，数据流和业务流高度重合 -- 清晰的存储
数仓规划建议1、将数仓平台账号收归统一管理，防止出现同一张业务表被重复同步到数仓平台或者自己的业务流程被别人误运行。（有些业务流程是不能被重复运行的） 2、对数仓平台的表命名进行统一规范。针对ods、dw、ads 层级最好加上对应前缀，方便区分层级和分析。针对ods层，因为这个是拉取业务系统的表，我们业务系统非常多和复杂，所以我们是会加上库名_t_表名。 3、对目前的存在的表进行排查，同一张业务表
文章目录1. 什么是指标体系1.1. 指标体系定义1.2. 指标体系生命周期1.3. 综合使用场景2.为什么搭建指标体系3.何搭建指标体系3.1. 科学方法选指标3.2 用分析模型搭建指标体系3.3 场景化搭建指标体系3.3.1 人的视角3.3.2 货的视角3.3.3 场的视角 指标体系是什么？如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指标体系？如何统一流程、规范化、工具化管理指标体系？本文会对建设
数仓分层的概念由于我们做数据分析，大体上在数仓中都是迭代的计算，这种计算就会分层次来进行。这种迭代，通用可以分为3个层级：ODSDWADSODS层Original data service原始数据层记录的是输入数据仓库数据的原始的样子或者经过少量的修改的样子基本上是和来源的地方一致作用：一种数据备份，数据溯源(迭代计算的起点)DW层Data Warehouse数据仓库层在这个层级内就开始进行数据的
