第3章 硬件部署 按照专家系统安装接口规要求，结合专家管理系统数据量估算值和数据存储特点，本着数据安全、系统稳定可靠的核心设计思路，设计专家系统大数据平台数据节点服务器22台，其中管理节点服务器2台，数据节点服务器19台，监控节点一台，系统RDBMS数据库服务器台，应用服务器6台，绘制专家系统部署逻辑结构图如下:第4章 硬件清单 根据系统规划及安
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2023-09-30 16:13:41
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# 大数据离线数仓技术架构图
## 什么是大数据离线数仓？
大数据离线数仓是指通过离线方式收集、存储和处理大量的数据，以支持企业的数据分析和决策。它通常包含数据采集、数据存储、数据处理和数据查询等模块。
## 技术架构图概述
大数据离线数仓的技术架构图主要包括以下几个关键组件：
- 数据源：数据源是指从各种数据源中采集数据的模块，例如数据库、文件、日志等。我们可以使用不同的技术和工具来采
数据仓库架构，是IT架构的一个分支，随着数据在企业的核心作用的增强，数据仓库的架构日益重要。数据仓库架构由于其技术选择非常广泛，看上去复杂，不过背后有一套比较稳定的思路，这也是数据仓库架构设计的一个要点，稳定中蕴含变化，变化中蕴含稳定。总体来说，数据仓库架构分成两大块，一是硬件架构，二是软件架构。硬软架构又可以分成封闭式和开放式。封闭式硬件架构代表厂商有teradata，其硬件是专属的
（一）技术架构选型 在数据模型设计之前，您需要首先完成技术架构的选型。本教程中使用阿里云大数据产品MaxCompute配合DataWorks，完成整体的数据建模和研发流程。完整的技术架构图如下图所示。其中，DataWorks的数据集成负责完成数据的采集和基本的ETL。MaxCompute作为整个大数据开发过程中的离线计算引擎。DataWorks则包括数据开发、数据质量、数据安全、数据管理等在内的
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
介然（李金波），阿里云高级技术专家，现任阿里云大数据数仓解决方案总架构师。8年以上互联网数据仓库经历，对系统架构、数据架构拥有丰富的实战经验，曾经数据魔方、淘宝指数的数据架构设计专家。与阿里云大数据数仓结缘介然之前在一家软件公司给企业客户做软件开发和数仓开发实施，数仓开发和实施都是基于传统的基础架构。2008年加入阿里进入淘宝数据平台部后，他开始接触分布式计算平台Hadoop。初始时在Hadoop
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
数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。数据中台、数据仓库、大数据平台的关键区别是什么？认可了数据中台的价值，我们自然是想要去快速搭建，然后真正去规划建设的时候，我们会发现，数据中台的建设和数据仓库、大数据平台是有重合的，这就需要我们充分理解三者的
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2023-07-30 19:46:20
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广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统， 它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不经相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。 数据仓库和Had
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2023-07-04 14:16:45
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大数据数仓概念学术上：数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的( Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、
# 数仓技术架构
## 引言
在大数据时代，数据处理和分析的需求越来越迫切。为了满足这些需求，数仓技术架构应运而生，成为了数据处理和分析的基石。本文将介绍数仓技术架构的基本概念和重要组件，并通过代码示例来说明其使用方法。
## 什么是数仓技术架构
数仓技术架构（Data Warehouse Architecture）是一种将数据从各个来源整合到一个中心化的存储库中，并通过ETL（Extract
MapReduce是Hadoop的核心组件之一，是一种并行编程模型，用于大规模数据集（TB级别）的并行计算。MapReduce框架将并行计算抽象成为两个函数：Map和Reduce。Hadoop MapReduce是基于HDFS的分布式编程框架，可以使没有并行计算和分布式处理系统开发经验的程序员有效利用分布式系统的丰富资源。 文章目录一、概述1.MapReduce概述2.Map函数和Reduce函数
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2023-08-01 14:27:44
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本文详细论述在大数据环境下的数据仓库设计理论，然后通过燃气行业一个小案例描述数仓的架构设计、ETL过程、模型设计方法和物理实施过程。欢迎订阅！数据仓库概念数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、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。在数据仓库里，每个数据单元都和特定的时间相关。数据仓库包括原子级别的数据和轻度汇总的数据。数据仓库发展阶段数据仓库发展大致
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2023-08-11 14:52:25
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# 数仓技术架构
## 引言
随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，数据的规模和复杂性呈现爆炸式增长。为了更好地管理和利用这些数据，数据仓库（Data Warehouse）应运而生。数据仓库是一个用于存储、管理和分析企业中各种数据的集中化系统，它采用了特定的技术架构来支持数据的提取、转换和加载（ETL），以及数据的查询和分析。
本文将介绍数仓的技术架构，并提供一些代码示例来说明这些概念。
RustArroyo流处理引擎，新项目，可以看看源码……https://doc.arroyo.dev/getting-startedhttps://github.com/ArroyoSystems/arroyoDataFusion浅显说明：https://github.com/apache/arrow-datafusion/DataFusion 是一个可扩展的查询执行框架，用 Rust 编写，使用
原创
2023-04-13 10:27:54
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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
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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一、数仓的意义为什么要有数据仓库 说起数据仓库存在的意义就必须得说企业面临的数据问题。结构复杂
数据脏乱
理解困难
缺少历史
总结一句话就是：多源异构、脏乱差的数据现象。数据仓库的价值体现效果
诊断
预警二、数据体系数据体系构成常见技术架构 偏离线：适用于业务初期，迅速形成数仓雏形，快速交付满足业务 离线+实时：适合业务中后期，形成扩展性极强的技术架构 偏实时：适合特殊业务，例如：广告
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
