在过去，若要支持大规模数据库工作负载，需要大量高端服务器和存储阵列。现在，凭借最新Oracle Exadata数据库云服务器X4-8，以前需要在几十个机架设备上运行的工作负载在一台Oracle集成系统上就能运行，且运行速度得到显著提高。 Oracle Exadata数据库云服务器X4-8采用强大的8-socket数据库服务器、智能存储、超高速PCI闪存卡以及统一InfiniBand连接，为大规模
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2024-01-12 17:16:16
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数据仓库如何提供数据服务API
在现代的数据驱动决策环境中，企业对数据的需求日益增长。数据仓库不仅仅是存储数据的地方，更是高效获取和利用数据的关键。然而，运动中经常会遇到“数据仓库如何提供数据服务API”的问题，以便各个应用系统能够快速且灵活地访问数据。这使得数据仓库需要具备提供API的能力，以支持数据共享与集成。
> 引用块：
> “在信息化的时代，数据即资产，如何高效地服务于各种业务需
数据仓库之OLAP与OLTP区别关于数据仓库数据仓库的定义数据仓库的目的数据仓库的特征数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别OLTP（联机事务处理）OLAP（联机分析处理）OLTP与OLAP区别（图） 关于数据仓库数据仓库的定义一个面向主题，集成的，稳定，随时间变化的数据集合，以用于支持管理的决策过程。数据仓库的目的通过集成不同的系统信息为企业提供统一的决策分析平台，帮助企业解
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2023-11-01 20:50:32
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# 数据仓库如何连接 API：解决数据集成问题的方案
## 引言
在当今的数据驱动时代，企业往往需要将来自多个来源的数据整合到一个位置，以便进行分析和决策支持。数据仓库作为一个集中存储和管理数据的系统，扮演着至关重要的角色。连接 API（应用程序编程接口）是实现数据集成的重要方式之一。本方案将介绍如何将 API 数据集成到数据仓库中，解决特定的数据集成问题，并提供代码示例和相关图示。
##
一 数仓概念数据仓库（ Data Warehouse ），是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。数据仓库，并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的地做好准备。这些准备包括对数据的：清洗，转义，分类，重组，合并，拆分，统计等等。数据仓库的目的不仅仅只是存储数据，重点是对数据进行一系列处理，为后续
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2023-10-21 09:26:18
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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
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2023-11-03 17:52:28
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目录一、ClickHouse是什么？二、ClickHouse为什么快1.IO层面2.CPU指令集层面3.单机并行读取层面4.分布式层面 三、ClickHouse的表引擎介绍(ClickHouse的存储引擎)四、ClickHouse的表引擎-MergeTree五、ClickHouse的集群5.1.1 采用Distribute表引擎多写的方式实现复制(1)5.1.2 采用Dist
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2023-12-12 20:55:33
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目录前言使用情景如何来范式建模使用的效果小结 前言 上篇讲述了一些抽象的概念模型和逻辑模型设计的东西，接下来就该讲述如何来一步一步的利用Inmon和Kimball数据仓库的理论来建设数据仓库的模型，主要分几块吧，一个是范式建模，然后是维度建模（分几篇总结），最后是因地制宜，按照自己的平台来考虑如何综合的考虑Inmon和Kimball数据仓库的理论的应用。Inmon最
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2023-10-27 08:46:18
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老规矩，先看是什么，再说怎么做。一、什么是数据仓库？其实很多企业做数据仓库的时候，都忽略了数仓与BI、数据库的差异，只去搞底层数据，不去做数据服务和应用，其实就是把数据仓库给狭义化了。其实数据仓库可以看成是BI的基础版本、数据库的升级版本，我们可以把公司里的数据都想象成一个个文件夹，数据库就是这一个个文件柜，这个文件柜存放着非常多的数据，无论这个数据是什么、或者是如何组织的。而当我们的文件非常多
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2023-09-25 10:17:16
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1 准备1.1 本地虚拟机器准备使用本地搭建三台机器，搭建数仓，模拟实际平台数据仓库的搭建。具体的搭建框架如下安装软件角色主机1主机2主机3HadoopNameNode√SecondaryNameNode√DataNode√√√NodeManager√√√ResourceManager√√Zookeeperzk server√√√Flumeflume√Kafkakafka√√√Hivehive√M
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2023-12-17 11:44:16
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# 实现 API 数据源至数据仓库的流程
在当今的数据驱动时代，将 API 数据源集成进数据仓库是至关重要的。对于刚入行的小白开发者，本文将详细介绍这个过程，并一步步指导你完成。
## 整体流程
下面是整个流程的简要步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------|
| 1
# 基于API调用的数据进入数据仓库的项目方案
在现代数据驱动的业务环境中，数据仓库作为集中存储和分析数据的关键基础设施，变得愈发重要。本文将探讨如何将API调用的数据有效地传输到数据仓库中，并提出一个详细的项目方案，包括代码示例和相关流程图。
## 1. 项目背景
随着互联网的发展，很多公司的数据通过API接口曝光。通过调用这些API，企业可以收集到大量的数据，这些数据能够帮助企业进行业务
本文主要的主线就是回答下面三个问题：什么是数据模型？为什么需要数据模型？如何建设数据模型？最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大家来了解整个数据建模的过程。一、 什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体
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2023-08-21 16:12:27
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今天突发奇想，题目很大，其实估计没有人能准确说出数据库的未来是什么，未来的事情的留到未来去验证，姑且现在说的都是瞎想，虽然是瞎想，但也要有底线不能天马行空。以下信息是结合网上信息以及掺杂自身观点的表述观点1 是从目前企业使用基础数据库运营服务的角度来看的更多的企业，尤其中小型企业将更多的数据库及其他服务迁移至云上，主要的原因有以下几点1 人工成本的日益增加，以及云服务成本的降低，资本对
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2024-01-15 16:58:24
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从0到1构建数据仓库什么是数据仓库?一、建模理论的选择1.ER模型2.维度建模二、维度建模理论1.事实表事务型事实表周期型快照事实表累积型快照事实表2.维度表三、数据仓库的分层规划ODS层-Operational Data SourceDIM层-Dimensional Model LayerDWD-Data Warehouse DetailDWS-Data Warehouse SummaryAD
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2023-08-10 11:54:31
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摘要：伴随着系统性能、成本及扩展性的新时代需要，以HBase、MongoDB为代表的NoSQL数据库和以阿里DRDS、VoltDB、ScaleBase为代表的分布式NewSQL数据库如雨后春笋般不断涌现出来。本文详细介绍了阿里分布式数据库服务DRDS。
随着互联网时代的到来，计算机要管理的数据量呈指数级别地飞速上涨，而我们却完全无法对用户数做出准确预估。我们的系统所需要支持
数据仓库-实施步骤定义范围项目范围定义了一个数据仓库项目的边界。典型的范围定义是组织、地区、应用、业务功能的联合表示。定义范围时通常需要权衡考虑资源(人员、系统、预算等)、进度(项目的时间和里程碑要求)、功能(数据仓库承诺达到的能力)三方面的因素。定义好清晰明确的范围，并得到所有项目干系人的一致认可，对项目的成功非常重要。项目范围时设定正确的期望值、评估成本、评估风险、指定开发优先级的依据。确定需
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2024-04-07 18:48:29
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1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映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重组，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。面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。分别是：数据仓库技术、Hadoop。2、数据
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2023-08-20 19:05:55
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前文说道Service Manger管理服务器的部署过程，下面将继续介绍SCSM 2012 R2的另一个组件数据仓库服务器的部署过程1、在 Service Manager 安装媒体上，双击“Setup.exe”文件。2.在 Service Manager 安装媒体上，双击“Setup.exe”文件。2、在“产品注册”页上，在各个框中键入信息。 在“产品密钥”框中，键入你随 Service Mana
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2023-12-09 17:19:31
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数据仓库对外提供SA临时区的问题与解决方案
在现代数据架构中，数据仓库对外提供SA临时区服务变得越来越重要。然而，随着技术的发展，不同版本之间的特性差异、迁移过程中的配置调整、兼容性问题等都需要我们深入思考并解决。接下来，我们将深入讨论如何高效处理这些问题。
## 版本对比
首先，我们需要明确不同版本的数据仓库在提供SA临时区服务时的特性差异。通过以下表格，我们可以一目了然地了解各版本之间的
