什么是HiveHive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计；Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射 成一张表，并提供类SQL查询功能，底层计算引擎默认为Hadoop的MapReduce（本质是将sql转化成mapreduce程序），可以将引擎更换为Spark/Tez；Hive架构 Hive架构.PNG如图中所示，Hive通过给用户提供
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2023-07-12 20:33:23
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# Hive时间维度表是什么
Hive是Hadoop生态系统中的一个重要组件，主要用于处理和分析大规模数据集。在数据分析中，时间是一个非常重要的维度，因此Hive提供了时间维度表的概念，以方便用户对时间数据进行管理和分析。
## 什么是时间维度表
时间维度表是一种特殊的数据表，用于存储时间相关的信息，如日期、时间、星期、月份等。时间维度表通常包含以下几列：
- **日期**：表示时间点的日
原创
2024-07-27 06:52:16
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1.定义：维度（dimensionality），又称为维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。0维是一个无限小的点，没有长度。1维是一条无限长的直线，只有长度。2维是一个平面，是由长度和宽度(或部分曲线)组成面积。3维是2维加上高度组成体积。4维分为时间上和空间上的4维，人们说的4维通常是指关于物体在时间线上的转移。（4维准确来说有两种。1.四维时空，是指三维
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2023-09-26 22:00:15
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在商业智能BI项目中，我们经常讲到数据仓库中的指标和维度，并且看的很重，所以有些人可能比较疑惑为什么数据仓库会和指标、维度扯上关系，到底什么是指标、什么是维度，能不能用最简单通俗的方式介绍它们？指标、维度是什么简单来说，在商业智能BI项目数据仓库中，维度就是看数据的角度，被看的数据就是指标。维度 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台比如：我想看2020年北京地区某品牌电脑的销售量、销售
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2023-10-20 08:08:26
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Python 是一种功能强大的编程语言，因其简单易学而广受欢迎。在数据科学、机器学习以及网络开发等领域，Python有着不可替代的地位。而在处理多维数组和矩阵时，Python 的 NumPy 库显得尤为重要。对于初学者来说，“Python 维度是什么”是个需要深入理解的问题。这个博文将详细探讨 Python 中的维度、如何设置环境以及如何部署 Python 项目。
### 环境预检
在开始之前
5.2 维度建模维度建模是一种将大量数据结构化的逻辑设计手段，包含维度和指标，它不像ER模型目的是消除冗余数据，维度建模是面向分析，最终目的是提高查询性能，所以会增加数据冗余，并且违反三范式。维度建模也是重点关注让用户快速完成需求分析且对于复杂查询及时响应，维度建模一般可以分为三种：星型模型雪花模型星座模型其中最常用的其实是星型模型5.2.1 背景在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表
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2024-06-10 00:18:14
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数据仓库建模规划（绝对重点）1. ODS层1）HDFS用户行为数据2）HDFS业务数据3）针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？（1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。（2）数据采用压缩，减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可以压缩到10G左右）（3）创建分区表，防止后续的全表扫描2. DIM层和DWD层DIM层DWD层需构建维
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2023-07-12 21:00:21
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维度数据类型:
数据有多种存储的方式,包括建\值对(类似于 HashMap)半结构化的列式存储和文档结构存储,用户的应用如何存储数据?同事数据模式是否随着时间而变化?存储类型内存还是持久化? 主要的原因是,我们可以将其与RDBMS进行对比,他们通常持久化存储数据到磁盘中,即使需要的是存粹的内存模式,也仍旧有其他方案,一旦考虑持久化存储,就需要考虑选择的方案是否会影响到访问模式一致性模式严
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2023-09-11 16:42:07
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数据仓库建模（四）：维度表的设计一、维度表的整体结构1.1 维度表的结构设计1.2 维度代理键1.3 自然键、超久键和超自然键1.4 下钻与上卷1.5 维度退化1.6 非规范化的扁平维度1.7 多层次维度1.8 维度属性的标识与状态信息1.9 维度表中的空值属性1.10 日历日期维度1.11 扮演角色的维度1.12 杂项维度1.13 雪花维度1.14 支架维度二、使用一致性维度集成2.1 一致性
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2023-10-19 08:53:15
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0x00 前言下面的内容，是笔者在学习和工作中的一些总结，其中概念性的内容大多来自书中，实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！概述数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。各种数据建模方法，如维度建模。调度系统、元数据系统、
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2023-11-02 10:38:55
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1. OLTP与OLAP当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查
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2023-09-20 04:43:36
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全方位解读星型模型,雪花模型及星座模型背景1.星型模型2.雪花模型3.星座模型4.对比5.总结 背景在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型，雪花型模型及星座模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型，雪花型模型还是星座模型进行组织。1.星型模型星形模型中有一张事实表，以及零个或多个维度表，事实表与维度表通过主键外键相关联，维度表
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2024-03-31 08:54:18
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# 实现Hive维度的步骤
## 简介
在数据仓库中，维度是用于描述事实数据的特征信息的表。Hive维度是指在Hive中创建和管理维度表，以便在数据仓库中使用。本文将介绍如何实现Hive维度，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是实现Hive维度的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建维度表 | 使用Hive建表语句创建维度表，并定义表的
原创
2023-08-31 08:23:34
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## hIve维度：解读高维数据的新方法
> *本文作者：开放AI学习社区*
> *本文编辑：开放AI教育团队*
> *本文维度：计算机科学*
 退化维的定义是Ralph Ki
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2024-01-25 20:21:22
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什么是HiveHive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载，可以简称为ETL。Hive 定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户直接查询Hadoop中的数据，同时，这个语言也允许熟悉MapReduce的开发者开发自定义的mapreduce任务来处理内建的SQL函数无法完成的复杂的分析任务。Hive中包含的有SQL解析引
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2023-07-13 15:37:48
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维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Slowly Changing Dimensions，中文一般翻译成”缓慢变化维”，经常被简写为SCD。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流失发生缓慢的变化。这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维，并且把处理维度表的历史变化信息的问题称为处理缓慢变化维的问题，有时也简称为处理SCD的问题。针对的需求：
表中的
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2024-08-16 19:13:56
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# 多维度排序在Java中的实现
多维度排序是一种对数据集的多个属性进行排序的技术。在Java中实现这个功能相对简单，只需使用集合框架和比较器接口。本文将逐步介绍如何在Java中实现多维度排序，适合初学者。
## 整体流程
首先，我们需要明确实现多维度排序的步骤。下面是整体流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|---
什么是统一维度模型BI企业级解决方案 什么是统一维度模型 层次结构、级别、成员和度量值什么是MDXMDX与SQL的区别什么是数据仓库什么是OLAP数据分析引擎BI企业级解决方案什么是统一维度模型维度（dimension）是描述事实数据表中的数据级别的有组织的层次结构统一维度模型(UDM) 的作用是在用户和数据源之间搭建一座桥梁。UDM 通过一个或多个物理数据源构造而成，最终用户
文章目录一、数仓分层1.1 数仓的分层1.1.1 ODS(原始数据层)层1.1.2 DWD(数据明细层)层1.1.3 DWS(数据服务层)1.1.4 DWT(数据主题层)1.1.5 ADS（数据应用层）1.1.6 总结二、数仓理论2.1 范式、2.2 函数依赖2.3 常见的三范式2.4 关系建模和维度建模2.5 维度表和事实表2.6 维度建模的模型2.7 事实表的分类2.8 数据仓库建模2.8.
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2023-06-27 20:02:30
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