数据仓库分层的原因1通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大3通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层）ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，这层的表分为
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2023-07-13 16:19:59
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传统的操作型数据库主要是面向业务的，所执行的操作基本上也是联机事务处理，但随着企业规模的增长，历史积累的数据越来越多，如何利用历史数据来为未来决策服务，就显得越来越重要了，而数据仓库就是其中的一种技术。企业常见的数据处理工作大致可以分成两大类，分别是 OLTP(On-LineTransaction Processing ，联机事务处理 ) 和 OLAP (On-LineAnalytical Pro
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2023-07-28 10:45:20
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N.1 数据仓库架构分层————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————1）具体细分：（1）ODS层：数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，这成为ODS(Operation Data Store)层。它们是后续数据仓库层加工数据的来源，同时也存
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2023-09-21 09:14:23
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大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。一、离线数仓大数据架构1.数仓架构下面详细说明图中的各个组件及其所起的作用。
图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大部分。ETL过程分成了抽取和转换装载两个部分。抽取过程负责从操作型系统获取数据，该过程一般不做数据聚合和汇总，但是会按照主题进行集成，物理上是将操作型系统
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2023-08-16 19:54:42
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关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。先来谈谈架构。企业数据仓库架构关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。数据仓库用来管理企业庞大的数据集，提供转换数据、移动数据并将其呈现给终端用户的存储机制。许多架构方法以这样或那样的方
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2023-05-26 14:45:16
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一、联机事务处理系统（OLTP系统）也称为生产系统，它是事件驱动、面向需求的，比如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。OLTP在使用过程中积累了大量的数据。关系数据库概念提出之后，联机事务处理一直是数据库应用的主流。OLTP的特点是：1）对相应时间要求非常高；2）用户数量非常庞大，主要是操作人员；3）数据库的各种操作基于索引进行，每次操作数据量很小。二、联机分析处理系统（OLAP系统）是基于
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2023-10-05 23:07:35
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学习目录一、基本概念二、核心框架三、数仓大数据架构详解（流程） 一、基本概念数据仓库（Data Warehouse）是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，为企业指定决策，帮助企业改进业务流程、提高产品数量一般数仓分为离线数仓（spark）和实时数仓（flink）二、核心框架数据采集数据通过DataX或者sqoop可以将业务数
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2023-09-19 01:06:35
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为把Bill Inmon和Kimball 两种不同的思路统一起来，Bill Inmon提出了CIF（Corporation Information Factory）架构，核心是把数据仓库分为不同的层次以满足不同场景的需求；每层根据不同的场景采用不同的方案。传统数据仓库1.0的分层：数据源->数据集成平台->数据交换平台->数据集市（数据应用
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2023-08-20 10:20:12
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大数据之数据仓库概念、四个特性、主流架构一、数据仓库概念：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。是一个过程 ，一个解决方案，一套方法论，不是一个具体产品。二、数据仓库特点：面向主题、集成、稳定、反应历史变化面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的
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2023-07-11 21:13:01
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ODS（英语：Operational Data Store)是一种数据架构或数据库设计的概念，出现原因是来自于当需要集成来自多个系统的数据，结果又要给一或多个系统使用时。
一、概念 ODS (Operational Da
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2023-08-15 23:12:21
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1：引言 上一篇介绍了数据仓库的定义:面向主题的，集成的，不可修改的，随时间不断变化的用来更好的为企业或组织决策分析的数据集合。 数据仓库是区别于传统操作型数据库的数据集合，主要应用于分析型数据操作，支持企业全局决策分析。但要实现这一应用的目的 单一的数据仓库是无法实现的，需要建立一个数据仓库系统。 基于数据仓库系统，完成数据从操作型数据库等数据源到数据仓库
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2023-09-01 18:32:34
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1.数据仓库设计的四种视图 自顶向下视图：选择数据仓库所需的相关信息。这些信息能够满足当前和未来商务的需求。 数据源视图：揭示操作数据库系统收集，存储和管理的信息。这些信息可能以不同的详细程度和精度建模，存放在由个别数据源表到集成数据源表中。通常，用传统的数据建模技术，如实体-联系模型或CASE工具建模。 数据仓库视图：包括事实表和维表，提供存放数据仓库内部的信息，包括预计算的综合和计数，以
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2023-12-28 07:10:07
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一、id-mapping概述在后续的数仓、画像、推荐等模块开发中，我们都需要对每一条行为日志数据标记用户的唯一标识！简单的方案是 将这条数据中的uid/imei码/imsi码/mac/androidid/uuid这些字段（标识字段）按优先级取一个标识，作为这条数据的用户唯一标识！ 这个方案有严重的漏洞！现实的无奈 在现实的日志数据中，由于，用户可能使用各种各样的设备，有着各种各样的前端入口，甚至同
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2024-05-11 18:48:58
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用我自己通俗的语言和你说的简单些其实它们都是具体的某种数据库（比如说oracle，informix它们的实例）
－－数据库用来存储业务数据
－－而数据仓库用来存储数据库的导出数据（通过ETL自动抽取、定时调度）
它们的最终目的是：企业管理者的决策支持与分析。
往高了谈，现在时兴的BI正包括数据库、数据仓库、ETL所有的知识，但它其实并不是一门新的知识。
以下是学术界对DW和BI的研究
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2023-11-20 23:44:19
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系列说明： 本文写作的初衷，是想以阿里巴巴的OneData体系为出发点，详细阐述数据仓库搭建的初衷、架构的理念及实现的方式，借此来总结从事大数据开发岗位多年以来的经验积累。仅从笔者个人角度出发，收集相关素材，进行二次整理，并非原创。什么是数据仓库？ 要想全面的来看待数据仓库，首先要回答的是数据仓库搭建的目的
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2023-08-26 11:52:06
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1.数仓概述1.1 数仓概念数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的1.2 数据仓库核心架构2.数仓建模概述 2.1 数仓建模的意义数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数
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2023-10-27 17:14:05
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文章目录基本架构主要数据仓库架构1．数据集市架构2．Inmon企业信息工厂架构3．Kimball数据仓库架构4．混合型数据仓库架构操作数据存储抽取-转换-装载1.数据抽取逻辑抽取物理抽取2.数据转换3.数据装载开发ETL系统的方法常见ETL工具小结 基本架构把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系，那么数据仓库架构如图所示： 图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大
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2023-08-15 21:11:48
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数据仓库基本知识什么是数据仓库数据仓库简称数仓，其英文名为 Data Warehouse（简写为 DW 或 DWH）。按照数据仓库系统构造方面的领衔设计师 William H. Inmon 的说法，“数据仓库是个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理者的决策过程”。这个简短而又全面的定义指出了数据仓库的主要特征。四个关键词，面向主题的、集成的、时变的、非易失的，将数据仓库与其他数据
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2024-04-20 20:47:10
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一.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，必
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2023-07-12 23:48:51
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3.数据仓库设计序数据仓库是为了让人人都可以低成本的使用数据，按照一定标准打造的全量数据资料的集合。目标数据仓库设计的目标，就是把过去已经发生的非结构化的日志数据转成结构化的数据与后端关系型的数据库里的数据资源进行有效的整合和存储；数据按照特定的逻辑生成不同层级的数据表，以供业务分析人员低成本的使用数据；良好的数仓设计可以保证逻辑的复用、节约计算资源、保证数据质量，降低数据分析成本，提高数据使用效
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2023-07-10 18:45:56
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