数据仓库建设 商务智能（Business Intelligence）用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。核心是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，帮助企业了解新的趋势、抓住新的市场机会、发现潜在的威胁，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。数据仓库是商业智能的基础，它为OLAP、数据挖掘提供分析和决策支持。一、 &nbs
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2023-07-05 21:42:15
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Hadoop Ecosystem解决方案---数据仓库个人总结的一套基于hadoop的海量数据挖掘的开源解决方案. BI系统:Pentahopentaho是开源的BI系统中做得算顶尖的了.提供的核心功能如下: 报表功能: 可视化(client, web)的报表设计. 分析功能: 可以生成分析视图，作数据作动态分
有时候数据仓库中需要进行管理的大量数据是一个重要问题。建立简要记录是大量数据管理的一种有效技术。在把操作型环境中的详细记录转入数据仓库中简要记录的过程中，数据量的降低是显著的。一般通过建立简要记录可以使数据量降低2～3个数量级。由于这种可能性，创建简要记录是每一个数据体系结构设计人员手中很强有力的一种技术。事实上，与其他设计或数据管理技术相比较，要想在数据仓
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2024-06-17 12:39:09
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数据仓库概念数据仓库（ Data Warehouse ），是为企业制定决策，提供数据支持的。可以帮助企业，改进业务流程、提高产品质量等。输入数据形式数据仓库的输入数据通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等。业务数据（通过Sqoop框架）
各行业在处理事务过程中产生的数据。通常存储在MySQL、Oracle等数据库中。用户行为数据（用文件形式存储，采用Flume框架，存储在hive中）
用户在
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2024-01-12 10:20:57
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前言写该篇文章有2个目的：
1、 输出倒逼输入，对工作学习做一个总结、查漏补缺
2、 帮助刚入行的同学建立对数仓的初步认识一、 数仓是啥要解释这个问题，首先先思考下"仓库"的含义。我们能够想到，仓库一般有一下几个特点：
1、 接受货物；
2、 存放货物；
3、 分发货物；
4、 。。。；数仓的功能非常类似，核心也就是下面的功能：
1、 采集数据；
2、 存储数据；
3、 分发数据；
4、 。。。地
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2023-11-24 20:41:36
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# 数据仓库存储过程
数据仓库存储过程是数据仓库中常用的一种技术，它能够帮助我们有效地处理大量的数据，并提供一种便捷的方式来组织和管理数据。本文将介绍数据仓库存储过程的概念、用途以及如何使用。
## 什么是数据仓库存储过程
数据仓库存储过程是一种预先定义的一组SQL语句或脚本，它们被存储在数据库中并可以被重复调用和使用。这些存储过程通常用于执行特定的数据操作，如数据抽取、数据清洗、数据转换和
原创
2024-02-05 09:22:37
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一、数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题、集成、非易失的数据存储，用于支持企业决策和分析。它是一个大型数据存储系统，用于管理和维护多个来源的数据，并将其整合在一起以支持企业内部和外部的决策和分析工作。数据仓库的主要特点包括：面向主题：数据仓库是按主题对数据进行组织和存储的，以便于用户针对某个具体的问题或主题进行查询和分析。集成性：数据仓库可以整合来自多个源系统的数据，形成一个统一
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2023-08-11 10:56:59
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众所周知，做数据分析、BI建设，都离不开数据仓库建设，数仓建设的本质目的是支撑分析决策。今天跟着我来学学数据仓库的基础知识，通过本文的阅读，你将获得以下方面的认知：什么是数仓数仓的核心概念数仓的分层架构数据仓库概述数据仓库，顾名思义，就是存储数据的仓库。 现实中的仓库会有不同的分区和归类，分区下有多个货架，货架上堆放着各种各样的商品。对于数据仓库来说，分区归类就类似于数据仓库的基础架构，
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2023-08-08 01:19:51
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数据仓库相关概念整理：
数据仓库：英文Data WareHouse，数据仓库是面向主题，为分析数据而设计的，是一个各种数据(包括历史数据和当前数据)的中心存储系统，主要服务于商业智能(也就是BI)和企业决策管理。商业智能：指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值，帮助企业做出明智的业务决策的工具。面向主题：是在较高的层次能够完整
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2023-08-09 22:28:49
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在大数据系统平台当中，数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念，共同支持大数据存储的实际需求。在大数据处理当中，大数据存储这个环节，数据仓库技术起到重要的作用。今天我们来对数据仓库做一个简单的介绍。什么是数据仓库？数据仓库，有一个被广泛接受的定义：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Vo
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2023-10-11 21:23:03
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随着大数据技术的发展，数据仓库已经成为企业中不可或缺的一部分。但是，很多人对于数据仓库的概念并不是很清晰。今天，我们就从买菜这件小事来聊聊数据仓库。首先，我们需要明确一个概念：数据。数据就是有意义的数字，记录着我们的生活和工作。比如，你钱包里的钱就是数据。你每次去超市买菜，收银员扫描每种菜的价格，最后打出的小票上就有一组数据，记录了你买菜的花费情况。这组数据对于超市来说，是非常重要的数据。通过分析
数据仓库中常见的模型有：范式建模，雪花模型，星型建模，事实星座模型.星型模型星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观，执行效率高。因为在数据集市的建设过程中，数据经过了预处理，比如按照维度进行了汇总，排序等等，数据量减少，执行的效率就比较高。 雪花模型雪花模型也是维度建模中的一种选择。雪
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2023-07-05 21:25:48
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Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库，它可以将HDFS数据文件映射成表，并提供类 SQL 查询功能，用于查询的 SQL 语句会被转化为 MapReduce 作业提交到 Hadoop 上运行。其实，Hive是用Java编写的一套基于HDFS分布式数据存储，将SQL编译为MapReduce任务进行分布式计算的数据仓库框架，提供了类似 sq
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2023-09-19 00:35:19
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# 实现Hive数据仓库存储架构图
## 摘要
本文将介绍如何实现Hive数据仓库存储架构图。首先，我们将提供一个步骤表格，详细列出实现该架构图的各个步骤。然后，我们将逐步介绍每个步骤需要做什么，包括所需的代码和代码的注释。
## 步骤表格
下面是实现Hive数据仓库存储架构图的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 步骤1 | 建立Hadoop集群 |
| 步骤
原创
2023-08-11 12:31:18
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# 数据仓库存储非结构化数据
数据仓库（Data Warehouse，DW）是一个集成的信息存储库，通常用于企业的决策支持系统。传统上，数据仓库主要存储结构化数据，例如RDBMS（关系型数据库管理系统）中的表格数据。但随着大数据时代的到来，非结构化数据（如文本、图片、视频、日志等）的比重日益增加，这使得数据仓库需要向非结构化数据的存储和处理能力扩展。
在本文中，我们将讨论如何在数据仓库中存储非
原创
2024-10-02 04:50:54
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数据库是操作型数据库，数据仓库是分析型数据库： 1. 操作型数据库 主要用于业务支撑。一个公司往往会使用并维护若干个数据库，这些数据库保存着公司的日常操作数据，比如商品购买、酒店预订、学生成绩录入等；2. 分析型数据库 主要用于历史数据分析。这类数据库作为公司的单独数据存储，负责利用历史数据对公司各主题域进行统计分析； 1. 数据组成差别 - 数据时间范围差别 一般来讲，操作
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2024-01-02 21:38:57
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建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。开发数据仓库的过程包括以下几个步骤：1.系统分析，确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务
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2023-08-10 13:17:12
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一 数据仓库的定义和作用1.1 数据仓库的定义1. 数据仓库是有bill inmon提出的概念
2. 数据仓库是一种面向主题的，集成的，相对稳定(不可变更)的，反映历史变化的数据集合。
3. 数据仓库是用于支持领导管理决策或者是信息的全局共享
4. 可以为数据分析，数据挖掘，机器学习提供数据支持1.2 数据仓库的作用1. 整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心
2. 产生业务报表，用于作出决策
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2023-10-25 21:34:38
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作为一枚数据相关人员，可能逃不过每日在数据仓库里执行不下n遍的select xxx from xxx的命运，然后一边摸鱼一边等待着结果，这时间或长或短，日日如此。直到有天鱼都摸完了，sql结果还没出，事后检查才发现写法有问题，反思应该把摸鱼时间用在学习上。。。hive里这种情况更明显一些。了解hive的执行原理，对多大数据量一般执行多长时间更有把握的话，能避免很多经常反复重跑sql、反复等待情况，
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2023-07-20 20:10:52
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0、 方案背景整个医疗数据是一个庞大而又复杂的数据集，对于管理者来说，想要从这个繁琐的原始数据找到决策的依据，是比较困难的！所以，创建数据仓库，是一个有效的解决方案。数据仓库：将现有HIS、LIS、PACS、OA、病案系统、资产管理系统等多种业务和管理系统的数据应用联机业务、数据的清洗，转换，数据仓库、多维数据、数理统计和数据挖掘等技术，以生动友好的界面形式展现数据分布特征，发现数据中的显性或隐性
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2023-09-29 20:08:54
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