文章目录第7章 数仓开发之ODS层7.1日志表7.2 业务表7.2.1 活动信息表（全量表）7.2.2 活动规则表（全量表）7.2.3 一级品类表（全量表）7.2.4 二级品类表（全量表）7.2.5 三级品类表（全量表）7.2.6 编码字典表（全量表）7.2.7 省份表（全量表）7.2.8 地区表（全量表）7.2.9 品牌表（全量表）7.2.10 购物车表（全量表）7.2.11 优惠券信息表（全
数仓建模的过程分为业务建模、领域建模、逻辑建模和物理建模，但是这 些步骤比较抽象。为了便于落地，我根据自己的经验，总结出上面的七个步骤：梳理业务流程、垂直切分、指标体系梳理、实体关系调研、维度梳理、数仓分层以及物理模型建立。每个步骤不说理论，直接放工具、模板和案例。1找到公司核心业务流程，找到谁，在什么环节，做什么关键动作，得到什么结果。2梳理每个业务节点的客户及关注重点，找到数据在哪
企业在实施BI、数据仓库和其他与数据相关的项目时或多或少都会遇到困难。我们将这些挑战分为六个类别：①性能；②数据质量；③集成；④数据定义；⑤安全；⑥架构和管理。每一个类别在从单份报表到整个数据仓库的使用案例中的重要程度都有所不同。分类没有绝对的标准，它们多多少少出自我个人经验的判断。因此，每个企业都应该有自己不同的看法。既然如此，是什么定义了这六个类别呢?我们来分析一下：1. 性能在实施
ETL开发概述ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。 分层的作用：1.划分ETL阶段工作重心，便于管理2.降低开发和维护成本3.减少需求变化带来的冲击4.便于数据问题跟踪名词解释：ODS——操作性数据DW——数据仓库DM——数据集市STG层在维度建模阶段已经确定了源系统，而且对源系统进行了数据评估。STG层是根据CDC策略把各个源系统的数
通过SQL Server建库语句等，采用纯代码方式创建数据库，创建数据表，以及进行相应数据库操作，包括检索，插入，删除，修改。以下通过一个例题说明数据库操作。某仓储超市采用POS（Point of Sale）收银机负责前台的销售收款，为及时掌握销售信息，并依此指导进货，拟建立商品进、销、存数据库信息管理系统。经过系统需求分析、概念结构设计和逻辑结构设计，可以简化得到
一、数据采集项目总结1.数据仓库数据仓库是保存数据，为企业提供数据支持2.数据的分类业务数据： 记录的是订单的信息！ 行为数据： 记录的是下单的过程发生的信息！2.1用户业务数据是什么：用户使用平台（电商）时产生的和电商的业务紧密相关(购买，下单，支付，收藏，搜索 )的数据！产生：用户在使用APP时，产生！如何存：关系型数据库为什么：事务是区分场景可以使用RDMS和NoSql的核心要素！ RDMS
数据仓库的软件开发生命周期需求工程设计实施和单元测试集成和系统测试操作和维护 传统上，数据仓库项目遵循软件开发生命周期模型的一个变体，称为瀑布模型。虽然文献中有多个版本，各阶段的数量和名称不同，但它们都遵循分阶段的方法。此外，这些模型具有广泛的共同规划，然后是全面的设计、实现和测试。在流程开始时给出用户输入，然后在实施和测试过程中转入技术系统。其中一些分阶段模型允许在过程中回退步骤，例如，如果
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2023-06-09 22:18:32
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最好的开源ETL工具列表与详细比较:ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。使用这样的数据库和ETL工具使数据管理任务更加
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2023-08-16 22:25:38
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本篇主要介绍ETL工具包、数据评估系统、数据清洗系统和可用的脚本语言。书中介绍的一些厂商的工具包比较早，不太符合目前的主流市场，因此我们只是简单介绍一下，并不推荐大家使用。书中介绍的ETL工具包的产品如下：Ab InitioAscential DataStageBusinessObjects Data IntegratorCognos DecisionStreamComputer Associat
1、数据流向2、应用示例3、何为数仓Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），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询结果。目前行业比较流
最近由于比较多的与新的第三方系统进行各种数据的交互，免不了要把实时的用户表格以及代码表格同步过去，这个时候我们就想说使用比较低成本和简单的方式把我们需要的数据正确的同步到一个中间库中去，然后再由第三方系统通过同样的方式从中间库中取得相关的数据。于是我们就使用上了ETL。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（t
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2023-09-20 15:39:50
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1. 背景为了避免底层业务变动对上层需求影响过大，屏蔽底层复杂的业务逻辑，尽可能简单、完整的在接口层呈现业务数据，建设高内聚松耦合的数据组织，使数据从业务角度可分割，显得尤为重要。从整个集团业务条线出发，形成数据仓库总体概念框架，并对整个系统所需要的功能模块进行划分，明确各模块技术细节，建设一套完整的开发规范。2. 分层规范ODS（原始数据层）：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据
数据开发技术方向主要有数据仓库、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘三部分组成。数据仓库架构数据仓库数据仓库 Data Warehouse，DW 关于数据仓库概念的标准定义业内认可度比较高的，是由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出： 中文定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相
数据仓库(data warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合,它用于支持 经营管理中的决策制定过程。所谓主题,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面。数据仓库内的信息是按主题进行组织的,而不是象业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。所谓集成,是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的,而是经过一系列加工、整理和汇总的过程,因此数据仓库中的
数据仓库开发的流程是确定 用户需求——>设计和建立数据库——>提取和加载数据 ， 其中设计和建立数据库步骤中分为：确定事实表和维度表设计事实表设计维度表实现数据库设计而提取和加载数据分为：校验数据迁移数据数据净化转换数据因此当我们有建立数据仓库的需求时候，首先按照需求设计数据仓库的模型，然后根据设计好的模型对原有数据库进行ETL处理。Pentaho根据整个流程整
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2023-08-21 12:32:47
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企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。数据仓库，是数据存储管理的重要一环，基于Hadoop的数据仓库工具Hive，提供类SQL语言，HiveQL去实现基本的查询。但是Hive并非唯一的选择，
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2023-08-12 15:40:55
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数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。 数据仓库系统的原始需求不明确，且 不断变化与增加，开发者最初不能确切了解到用户的明确而详细的需求，用户所能提供的无非是需求的大的方向以及部分需求，更不能较准确地预见到以后的需求。因此，采用原型法来进行数据仓库的开发是比较合适的，因为原型法的思想是从
目录1、概述2、抽取作业（Extract）2.1 手工开发抽取作业时候的常用方法2.1.1 当数据源和DW为同一类数据库时2.1.2 当数据源和ODS为不同类型数据库时2.2 更新数据的时间和数量的问题2.2.1 实时抽取数据2.2.2 批量抽取数据2.2.2.1 常用实现2.2.2.2 全量下载&增量下载3、转换作业（Transform）3.1 数据清洗3.2数据转换4、加载作业（Lo
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2023-07-26 08:27:30
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系列专题：数据湖系列文章 1. Kettle是什么 Kettle最早是一个开源的ETL工具，全称为KDE Extraction, Transportation, Transformatio
在数据仓库构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了从数据清洗，整合，到转换，加载等的各个过程，如果说数据仓库是一座大 厦，那 么ETL就是大厦的根基，ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位 置。 一、什么是ETL ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）
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2023-07-14 17:25:34
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