如何快速的将hadoop上海量的数据快速的以可视化的方式展示给用户，很多传统的数据仓库或者OLAP在处理这种场景也是各种方式。我们这里数据平台采用了一种特殊的方式， 大大简化了数据产出的难度，提高了数据开发的成本。 核心模块 下图是常见的离线计算的数据流向图：
这种大数据处理的框架的好处是隔离性好，数据存储在应用的关系型数据库之后，查询性能较好，在关系型数据库上建
小节一：数仓介绍小节二：离线数仓应用应用架构本小结介绍下离线数仓的一个应用架构一个简单的离线数仓架构图如下这里粗粒度的划分了异构数据源、数据传输、数据仓库、应用分析、及整体管理几层。其中源数据主要指的数仓的数据来源，有数据库数据、文件类型数据、还有接口等http传输的数据。数据库数据大多都是业务的数据，例如mysql、oracle等；文件类型大多是日志数据、离线csv等格式化数据；http传输主要
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2023-08-08 11:12:56
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数据仓库概念的提出都要追溯到上世纪了，我们认为在大数据元年之前的数仓可以称为传统数仓，而后随着海量数据不断增长，以及Hadoop生态不断发展，主要基于Hive/HDFS的离线数仓架构可以兴起并延续至今，近几年随着Storm/Spark（Streaming）/Flink等实时处理框架的更新迭代乃至相互取代，各厂都在着力构建自己的实时数仓，特别是近两年，随着Flink声名鹊起，实时数仓更是名声在外并且
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2024-06-10 10:19:25
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数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两种架构。1、离线数仓 离线数仓，其实简单点来说，就是原来的传统数仓，数据以T+1的形式计算好放在那里，给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代，这种模式被称为“大数据的批处理”。 只不过原本的单
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2023-10-12 08:39:51
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声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 &nbs
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2023-12-28 22:11:31
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以上估算的生产环境，实际上除了生产环境以外，还需要开发测试环境，这也需要一定数量的机器。Apache或第三方发行版（CDH、
1.数据仓库简介数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。
一：数据仓库(概述)所有的表设计都要参照业务总线矩阵 三： 维度建模理论之事实表
事实表通常比较“细长”，即列较少，但行较多，且行的增速快。事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计。其包含与该业务过程有关的维度引用（维度表外键）以及该业务过程的度量（通常是可累加的数字类型字段）。事实表主要包含维度外键和度量事务事实表，周期快照事实表，累计快照事实表
目录前言：1.实时数仓1.02.实时数仓2.03实时数仓3.0 前言：数据处理现状：当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，数据中台体系也基本上是围绕离线数仓进行建设。但是随着实时计算引擎的不断发展以及业务对于实时报表的产出需求不断膨胀，业界最近几年就一直聚焦并探索于两个相关的热点问题：实时数仓建设和大数据架构的批流一体建设。1.实时数仓1.0传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实
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2024-08-21 18:53:52
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进入大数据时代，大数据存储的解决方案，往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库，到大数据环境下的数据仓库，其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲，大数据环境下的数据仓库。 数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、
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2023-10-17 08:31:05
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数仓架构演变 20世纪70年代，MIT(麻省理工)的研究员致力于研究一种优化的技术架构，该架构试图将业务处理系统和分析系统分开，即将业务处理和分析处理分为不同层次，针对各自的特点采取不同的架构设计原则，MIT的研究员认为这两种信息处理的方式具有显著差别，以至于必须采取完全不同的架构和设计方法。但受限于当时的信息处理能力，这个研究仅仅停留在理论层面。 &nbs
Hive离线数仓
总体架构尚硅谷离线数仓5.0总体架构图用户行为采集平台本项目收集和分析的用户行为信息主要有页面浏览记录、动作记录、曝光记录、启动记录和错误记录。用户行为采集平台 - 核心本地磁盘 -> 采集Flume + Kafka + 消费Flume-> HDFS采集FlumeTailDir Source优点：断点续传（通过保存文件实现）
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2024-01-29 16:42:03
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文章目录新增用户业务指标每日新增用户明细表留存用户业务指标用户留存明细表 新增用户业务指标留存用户：指某段时间的新增用户，经过一段时间后，仍继续使用应用认为是留存用户新增会员：第一次使用应用的用户，定义为新增会员；卸载再次安装的设备，不会被算作一次新增。计算关系：先计算新增会员 => 再计算留存用户在DWD用户每日启动明细表中，新增用户数+旧的所有用户信息=新的所有用户信息，此时的计算关系
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2023-10-01 11:17:26
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目录0. 相关文章链接1. 数据仓库在整个应用中的位置2. 此次重构的数据仓库具体分层架构3. 数据仓库为什么要分层4. 此次重构的数据仓库命名规范4.1. 表命名4.2. 表字段类型0. 相关文章链接 离线数仓文章汇总 1. 数据仓库在整个应用中的位置 数据仓库在企业是处于非常重要的位置；往前接收经由埋点而获取的用户行为日
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2024-08-13 15:59:49
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1.离线数仓离线数仓架构基本都是基于 Hive进行构建，数据分层方式如下：ODS Operational Data store，贴源层（原始数据层）从各个业务系统、数据库或消息队列采集的原始数据，只做简单处理，尽可能维持数据原貌DWDData Warehouse Detail，数据明细层将贴源层的原始数据进行清洗补全后存入该层，数据粒度保持不变DIM Dimension，维度层根据数据的实际情况抽
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2023-09-22 16:11:10
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# 离线数仓业务架构科普
在现代数据处理与分析中，离线数仓（Offline Data Warehouse）扮演了至关重要的角色。它们用于存储和分析大量历史数据，以支持业务决策与数据挖掘。在这篇文章中，我们将探讨离线数仓的业务架构，并通过代码示例来加深理解。
## 离线数仓的基本架构
离线数仓的基本架构通常包含几个关键组件：
1. **数据源**：包括结构化数据（如关系型数据库）和非结构化数
原创
2024-10-11 05:56:03
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大家好，给大家整理了一下大数据数仓高级面试题，希望大侠们能够喜欢。数仓高内聚低耦合是怎么做的定义高内聚：强调模块内部的相对独立性，要求模块内部的元素尽可能的完成一个功能，不混杂其他功能，从而使模块保持简洁，易于理解和管理。低耦合：模块之间的耦合度要尽可能的低，避免模块之间的复杂依赖，使得每个模块都可以独立存在，从而减少模块间的相互影响，提高系统的可维护性。做到低耦合、高内聚一般复杂的公共逻辑可以采
一、数仓分层误区数仓层内部的划分不是为了分层而分层，分层是为了解决 ETL 任务及工作流的组织、数据的流向、读写权限的控制、不同需求的满足等各类问题。业界较为通行的做法将整个数仓层又划分成了 DWD、DWT、DWS、DIM、DM等很多层。然而我们却始终说不清楚这几层之间清晰的界限是什么，或者说我们能说清楚它们之间的界限，复杂的业务场景却令我们无法真正落地执行。所以数据分层这块一般来说三层是最基础的
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2023-10-17 19:21:39
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第二章 数仓分层与规范定义 文章目录第二章 数仓分层与规范定义数仓分层与规范定义一、数仓分层二、设计规范1 公共规范1.1 数据划分及命名空间约定1.2 公共字段定义规范2 设计规范ods层dim层dwd层dws层 数仓分层与规范定义一、数仓分层现在数仓的技术选型主要有两种： 一种是自建的CDH集群，基于hive来搭建离线数仓，基于flink的搭建实时部分。 一种是基于阿里云的dataworks这
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2024-06-04 08:29:36
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大纲 一、数仓基本概念 1、数据仓库架构 我们在谈数仓之前，为了让大家有直观的认识，先来谈数仓架构，“架构”是什么？这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话：在软件行业，一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建（构建是指软件的设计与实现），构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。这里参考此定义，把数据仓库架构
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2023-11-01 21:25:24
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