1.  什么是数据仓库?在wiki中对数据仓库的解释是:  在计算中,数据仓库(DW或DWH),也称为企业数据仓库(EDW),是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组成部分 DW是来自一个或多个不同来源的集成数据的中央存储库。 他们将当前和历史数据存储在一个地方,用于为整个企业的工人创建分析报告。  仓库存储数据是从操作系统(例如营销或销售)上载的。 数据可能会通过可操作
# 数据仓库存储过程 数据仓库存储过程数据仓库中常用的一种技术,它能够帮助我们有效地处理大量的数据,并提供一种便捷的方式来组织和管理数据。本文将介绍数据仓库存储过程的概念、用途以及如何使用。 ## 什么是数据仓库存储过程 数据仓库存储过程是一种预先定义的一组SQL语句或脚本,它们被存储数据库中并可以被重复调用和使用。这些存储过程通常用于执行特定的数据操作,如数据抽取、数据清洗、数据转换和
5.1 数据仓库分层规划优秀可靠的数仓体系,需要良好的数据分层结构。合理的分层,能够使数据体系更加清晰,使复杂问题得以简化。以下是该项目的分层规划。 5.2 数据仓库构建流程以下是构建数据仓库的完整流程。 5.2.1 数据调研数据调研重点要做两项工作,分别是业务调研和需求分析。这两项工作做的是否充分,直接影响着数据仓库的质量。1)业务调研业务调研的主要目标是熟悉业务
    Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库,它可以将HDFS数据文件映射成表,并提供类 SQL 查询功能,用于查询的 SQL 语句会被转化为 MapReduce 作业提交到 Hadoop 上运行。其实,Hive是用Java编写的一套基于HDFS分布式数据存储,将SQL编译为MapReduce任务进行分布式计算的数据仓库框架,提供了类似 sq
数据仓库基本概念一、数据仓库基本概念:   1.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,数据挖掘。   2.背景:急需数据整合,避免信息孤岛,进行批量数据分析,引入数据仓库的思想。   3.OLTP与数据仓库:          &nb
转载 2023-07-06 14:21:13
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前言写该篇文章有2个目的: 1、 输出倒逼输入,对工作学习做一个总结、查漏补缺 2、 帮助刚入行的同学建立对数仓的初步认识一、 数仓是啥要解释这个问题,首先先思考下"仓库"的含义。我们能够想到,仓库一般有一下几个特点: 1、 接受货物; 2、 存放货物; 3、 分发货物; 4、 。。。;数仓的功能非常类似,核心也就是下面的功能: 1、 采集数据; 2、 存储数据; 3、 分发数据; 4、 。。。地
 数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据数据仓库存储的一般是历史数据数据库设计是尽量避免冗余,一般采用符合范式的规则来设计,数据仓库在设计是有意引入冗余,采用反范式的方式来设计。 数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计,它的两个基本的元素是维表和事实表。(维是看问题的角度,比如时间,部门,维表放的就是这些东西的定义,事实表里放着要
在维度建模中我们已经了解数据仓库中的维度建模方法以及基本要素,在这篇文章中我们将学习了解数据仓库的ETL过程以及实用的ETL工具。 一、什么是ETL? 构建数据仓库的核心是建模,在数据仓库的构建中,ETL贯穿于项目始终,它是整个数据仓库的生命线。从数据源中抽取数据,然后对这些数据进行转化,最终加载到目标数据库或者数据仓库中去,这也就是我们通常所说的 ETL 过程(Extract,Tr
数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程:1. 简单报表阶段:这个阶段,系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表,以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所 需要的汇总数据。大部分表现形式为数据库和前端报表工具。 3. 数据集市阶段:这个阶段,主要是根据某个业务部门的需要,进行一定的数据的采集,整理,按照业务人员的需要,进行多维报表的展现, 能够提供对特定业务指导的数据,并且
一个典型的企业数据仓库通常包含数据采集、数据加工和存储数据展现等几个过程,本篇文章将按照这个顺序记录部门当前建设数据仓库过程。1. 数据采集和存储采集数据之前,先要定义数据如何存放在 hadoop 以及一些相关约束。约束如下:所有的日志数据都存放在 hdfs 上的 /logroot 路径下面hive 中数据库命名方式为 dw_XXXX,例如:dw_srclog 存
转载 2023-08-09 23:04:24
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如何搭建一个数据仓库? 下面大体说明了搭建的流程。数据仓库的结构用一幅图来表示:数据仓库的好处数据仓库是一套体系。可以建在Oracle上,MySQL上,Hive上,MaxCompute上,具体建在哪个平台根据数据量来定。对数据仓库来说,建在哪个平台不重要,重要的是目的。 数据仓库的目的,是对组织的数据进行统一的治理,归纳来讲,就是:存、通、用。存:是指数据的统一存储数据放在一起了,meta才能在
数据仓库概念数据仓库( Data Warehouse ),是为企业制定决策,提供数据支持的。可以帮助企业,改进业务流程、提高产品质量等。输入数据形式数据仓库的输入数据通常包括:业务数据、用户行为数据和爬虫数据等。业务数据(通过Sqoop框架) 各行业在处理事务过程中产生的数据。通常存储在MySQL、Oracle等数据库中。用户行为数据(用文件形式存储,采用Flume框架,存储在hive中) 用户在
1.数据仓库的基本概念数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。数据仓库最大特征: 本身并不“生产”任何数据,也不需要“消费”任何的数据数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。2.数据仓库的主要特征面向主题的(Subjec
什么是数据仓库数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,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。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。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。数据仓库能干 什么 ?1)年度销售目标的指定,需要根据以往的历史报表进行决策,不能拍脑袋。 2)如何优化业务流程 例如:一个
基于Hadoop的一个数据仓库工具Hive的搭建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为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。(一)下载 下载安装包地址:http://mirrors.hu
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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
1、数据仓库1.1、数据仓库概述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、数据仓库建模概述2.1、数据仓库建模的意义如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在
数据仓库建设  商务智能(Business Intelligence)用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。核心是通过数据提取、整理、分析,最终通过分析结果制定有关策略、规划,帮助企业了解新的趋势、抓住新的市场机会、发现潜在的威胁,达到资源的合理配置,节约成本提高效益。数据仓库是商业智能的基础,它为OLAP、数据挖掘提供分析和决策支持。一、   &nbs
1、对最终用户的商业需求建立模型。数据仓库的设计者必需从各种最终用户中了解信息需求,然后将这些信息需求转变为数据模型。设计者必须以严密,精确的方法确保模型的完整性。2、为元数据建立模型。在为最终用户需求建立模型的同时,数据仓库设计者还必须为元数据(关于数据数据)建立模型。该信息确定了进入数据仓库数据范围,以及与数据有关的规定。由于数据仓库是面向主题的,元数据的建摸可能夸越数个功能性商业区域。元
关于数据库和数据仓库的本质区别到底是什么?我们先来看一个例子。拿电商行业来说好了。基本每家电商公司都会经历,从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。电商早期启动非常容易,入行门槛低。找个外包团队,做了一个可以下单的网页前端 + 几台服务器 + 一个MySQL,就能开门迎客了。这好比手工作坊时期。第二阶段,流量来了,客户和订单都多起来了,普通查询已经有压力了,这个时候就需要升级架构变成多台服务器和多个
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