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
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）、
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 重点在于建模，也就是理清思路，知道要怎么做，还要很具体的知道每个表用来干什么，每个表需要哪些字段。数仓分层 可以使用不同的库来区分。多个数据层用多个数据库来存放不同层的数据。即席查询 使用不同的表名区分主题。统一放在ads层就可以。然后将每个部门需要的数据，推送到相应部门自己的数据库中，数据量不大就推全量，数据量大就推增量。 假设财务部门的即席查询，那就建立一个财务的库，专门用来接收财务的相
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
文章在京东系数据仓库建设方案的基础上，加上自己独特的理解，很能给人以参考和启发。 对于大数据来说，数仓的作用不言而喻，承载着整个公司全业务线的数据，现阶段，在hadoop上的数仓主要是用来解决企业内部数据的分析，尤其是各种各样的统计分析报表。本文主要结合自己公司目前数仓的结构设计和现阶段解决的问题而叙述和分享！下图为数仓整体的技术架构：一个优秀可靠的数仓，一定要结构、分层清晰，而不是越多的分层和主
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2023-09-29 21:09:12
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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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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
目录Hive的介绍Hive的产生背景Hive概述Hive架构Hive的体系架构Hive的部署架构Hive与RDBMS数据库的区别Hive的部署搭建（阿里云）最终的hive-site配置Hive DDLHive DML Hive的介绍Hive的产生背景根据博主前面对于MapReduce的讲解，可以回想一下，我们做一个再简单不过的wordcount（我们都可以用java的计算函数几行代码搞定），需要
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2023-07-10 22:12:18
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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
1.对大数据的认识 大数据是指巨量的数据集合，在一定时间范围内无法以常规软件工具进行捕捉，管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据具有海量的数据规模，快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等四大特征。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（
（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
一、数仓分层1.1 为什么要分层1.2 数据集市与数据仓库概念1.3 数仓命名规范1.3.1 表命名1.3.2
原创
2021-12-04 16:36:29
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数仓初步构建数仓构建主要就是基于主题库的数据建立对应的专题库以供对应专题服务。速成策略： 1.首先了解数仓相关知识 2.了解事实表与维度表的建立与实施， 3.找出业务需求然后寻找对应的解决方案。 4.后期开发顺利推进。1.数仓1.1首先先讲一下数仓的概念，先上个图，由图看的更加直观。数据仓库的分层结构，有人说是基于ETL作为基础来分层的，（抽取，清洗，转换，加载）但是基于上图可能会更具体一些，主要
准备工作首先准备四台虚拟机master01，master02，slave01，slave02,配置下免密，详情参考上一篇博客： 在/opt下新建software，software下新建 base hadoop spark文件夹：base文件下放jdk和scala解压缩的文件夹，hadoop下放hadoop压缩包解压缩的文件夹，注意该文件夹的用户要为root，不是的话用chown -R root:r
