数据仓库是什么？数据仓库是指具有主题导向、整合性、长期性与稳定性的数据群组，是经过处理整合，且容量特别大的关系数据库，用以储存决策支持系统所需的数据，供决策支持和数据分析使用。一般企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。也有些人会感到疑惑，自己的数据仓库还没建立，如何做商业智能BI？是不是得先建数据仓库？无论哪一种BI项目，都需要从各级管理者的决策性思维出发，建立分主题的数据模型，从
数据仓库作为企业提供决策支持而构建的集成化数据环境，本身并不产生或者消费数据，基本架构包含的是数据流入流出的过程，首先放上一张数据仓库的架构图。数据仓库作为中间集成化数据管理的一个平台，底层有多种数据来源，流入数据仓库之后对上层应用开放。 1、分析业务需求，确定数据仓库主题数据模型的创建依赖数据仓库主题的确定
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2023-06-02 13:00:47
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目录一、数据仓库概念二、数据仓库建模方法1.ER模型2.维度模型2.1事实表事实类型2.2维度表三、数据仓库设计一、数据仓库概念 数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的
# 传统数据仓库
## 简介
数据仓库是一种用于存储和管理企业的大量数据的系统。它为企业提供了一种集成、整理和分析数据的方式，以支持决策和业务需求。传统的数据仓库是基于关系型数据库的，它采用了一种称为ETL（抽取、转换、加载）的过程来将数据从各个源系统中抽取出来，经过清洗和转换后加载到数据仓库中。
## 数据仓库架构
传统数据仓库的架构通常由以下几个主要组成部分组成：
### 源系统
源系统
原创
2023-08-23 03:50:08
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一.数据仓库定义数据仓库就是面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向主题，与传统关系数据库面向应用相对应。二.数据仓库与传统数据的区别 数据仓库是用于分析的数据库，传统的关系型数据库是面向业务的，为具体的业务提供支撑。数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出
原创
2018-05-31 15:48:00
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数据仓库分层的原因1通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大3通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层）ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，这层的表分为
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2023-07-13 16:19:59
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使用到的阿里云服务：DTS：数据同步，可以做数据增量与全量同步，增量同步是监控MySql的binlog日志做的增量。DataWorks:集调度运维一体化平台，可以调度已创建好的任务，有自己的调度中心和运维中心、数据中心。MaxCompute:离线数据计算引擎，类似于spark、flink，只不过MaxCompute(简称：MC)是阿里云自己开发的计算引擎，目前MC服务已覆盖全球16个国家和地区，客
数据仓库的定义 主要用于支持决策，面向分析型数据处理；其次对多个异构成的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库的数据一般不再修改。面向主题、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理决策1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理 2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行分组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 面
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2023-09-15 21:52:46
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内容概览：数据仓库是什么上游数据从哪儿来数据仓库的结构设计基础数据层主题统计层主题标签层主题汇总层表命名规则和数仓的使用规范内容正文：一、数据仓库是什么数据仓库即Data Warehouse，简称为DW，是一套分主题搭建的数据库，可用来支持后续数据查询分析、OLAP系统建设以及实时数据建模等工作。由于DW数仓通常搭建在Hadoop集群上，所以背后还有很多Hadoop集群性能和特点需要同时关注和了解
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2023-09-17 16:00:02
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关于星型模式 在数据仓库的构建中, 如下图所示的星型模式几乎是最常用到的。之所以称之为星型模式，是因为该模式中的E-R图形状如星(感觉这麽说有些怪怪的)。 如图所示，中心是一个大的事实表，周围是一些维表。事实表包含数据仓库的主要信息，每个维表包含该事实表的特定属性。 星型查询是一个事实表和一些维
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2023-10-02 21:11:49
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文章目录（一）什么是数据仓库（二）数据仓库基础知识（三）数据仓库建模方式（1）星行模型（2）雪花模型（3）星型模型 VS 雪花模型（四）数据仓库分层（1）为什么要分层（2）数据仓库分层设计（3）DWD数据清洗原则（4）数据仓库命名规范（5）典型的数据仓库系统架构（五）项目需求分析 （一）什么是数据仓库我们前面学习过Hive，说Hive其实就是一个数据仓库，可以这样理解，就是把Hive认为是一种技
如何搭建一个数据仓库？ 下面大体说明了搭建的流程。数据仓库的结构用一幅图来表示：数据仓库的好处数据仓库是一套体系。可以建在Oracle上，MySQL上，Hive上，MaxCompute上，具体建在哪个平台根据数据量来定。对数据仓库来说，建在哪个平台不重要，重要的是目的。 数据仓库的目的，是对组织的数据进行统一的治理，归纳来讲，就是：存、通、用。存：是指数据的统一存储。数据放在一起了，meta才能在
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2023-08-12 10:49:07
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一个典型的企业数据仓库通常包含数据采集、数据加工和存储、数据展现等几个过程，本篇文章将按照这个顺序记录部门当前建设数据仓库的过程。1. 数据采集和存储采集数据之前，先要定义数据如何存放在 hadoop 以及一些相关约束。约束如下：所有的日志数据都存放在 hdfs 上的 /logroot 路径下面hive 中数据库命名方式为 dw_XXXX，例如：dw_srclog 存
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2023-08-09 23:04:24
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数据仓库是从操作系统和外部数据源派生的集成历史数据的中央存储库。作为商业智能的核心部分，数据仓库使企业能够进行广泛的商业决策，包括产品定价，业务扩展和对新生产的投资模式。除了协助分析和报告之外，数据仓库还为企业提供以下用途：保持数据分析独立于生产系统。由于企业每天使用的运营数据库不具备运行复杂的分析查询能力。这样的数据仓库可以使企业在运行此类查询的时候不影响生产系统。为不同的数据源提供统一性。针对
原创
2021-05-27 20:51:06
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建设数据仓库 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
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2023-09-02 13:18:32
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传统架构的数据仓库实现流程及代码示例
## 引言
在当今信息爆炸的时代，企业面临着海量数据的处理和分析需求。为了更好地管理和利用这些数据，数据仓库应运而生。传统架构的数据仓库是一种经典的数据处理和分析解决方案，本文将介绍如何实现传统架构的数据仓库，并给出相应的代码示例。
## 数据仓库实现流程
以下是实现传统架构的数据仓库的流程，我们可以用一个表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
目录1 数据仓库概念1.1 什么是数据仓库1.2 OLTP与OLAP2 项目需求及架构设计3 项目框架4 框架版本选型4.1 Hadoop版本综述4.2 社区版与第三方发行版的比较4.2.1.Apache社区版4.2.2.第三方发行版（CDH/HDP/MapR）4.3 第三方发行版的比较4.4 版本选择5 服务器选型6 集群资源规划设计7 测试集群服务器规划1 数据仓库概念数据仓库，英文名称为Da
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2023-08-02 15:38:59
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接上一篇数据仓库知识点梳理(3)对数据立方体和MDX的介绍，本文将在本地Windows环境上搭建基于数据立方体的数据分析平台。并对一个示例立方体进行多维度分析。环境配置软件下载和安装本文使用Pentaho的社区版本BI Server作为数据多维分析的工具，当前最新版本为7.1，更新日期为2017年5月22日。这个Pentaho出的另一个产品——「Pentaho Data Integration,
常用的构建数据仓库的流程【数据调研】 数据调研重点要做两项工作，分别是业务调研和需求分析。这两项工作做的是否充分，直接影响着数据仓库的质量。 1、业务调研 业务调研的主要目标是熟悉业务流程、熟悉业务数据。 熟悉业务流程要求做到，明确每个业务的具体流程，需要将该业务所包含的每个业务过程一一列举出来 熟悉业务数据要求做到，将数据（包括埋点日志和业务数据表）与业务过程对应起来，明确每个业务过程会对哪些表
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2023-08-12 12:06:17
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目录1 数据仓库概念1.1 什么是数据仓库1.2 OLTP与OLAP2 项目需求及架构设计3 项目框架4 框架版本选型4.1 Hadoop版本综述4.2 社区版与第三方发行版的比较4.2.1.Apache社区版4.2.2.第三方发行版（CDH/HDP/MapR）4.3 第三方发行版的比较4.4 版本选择
原创
2021-06-30 20:37:31
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