一、目的数据研发规范化旨在为数据开发提供规范化的研发流程指导方法，目的是简化、规范化日常工作流程，提高工作效率，较少无效与冗余工作，赋能企业更强大的数据掌控力来应对海量增长的业务数据，从而释放更多的人力与财力专注于业务创新二、角色职责数据产品经理负责承接、评估业务方提出的数据需求，并组织需求评审、产出产品需求文档，同时需要把控其他更细化的技术评审。设计人员根据已定稿的产品需求文档所述需
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，把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系，
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2023-10-24 22:29:29
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自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon Dynamo直接催生了NoSQL这个崭新的数据库领域，撼动了RDBMS在商用数据库和数据仓库方面几十年的统治性地位。FaceBook的Hive
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2023-08-24 15:55:03
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本实验将应用OushuDB数据库，为一个销售订单系统建立数据仓库。通过这个简单的示例，讨论如何利用OushuDB提供的特性，在Hadoop上建立数据仓库系统。本篇说明示例的业务场景、数据仓库架构、实验环境、源和目标库的建立过程、测试数据和日期维度的生成。后面陆续进行初始ETL、定期ETL、调度ETL工
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2024-09-01 18:45:04
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ETL增量抽取方式增量是以一个时间段为计量单位，记录该段时间内较以前增加的数据记录。增量抽取是将该段时间内增长的记录查找出来。增量抽取一般有三种抽取模式，用于捕获源系统新增的数据到系目标库中1)、时间戳方式，要求源表中存在一个或多个字段(时间戳),其值随着新纪录的增加而不断增加，执行数据抽取时,程序通过时间戳对数据进行过滤，抽取结束后，程序记录时间戳信息。2)、触发器方式。要求用户在源数据库中有创
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2024-09-06 07:13:31
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ods层： 数据来源及建模方式：各业务系统的源数据，物理模型与业务模型一致； 服务领域： 为其它逻辑层提供数据； 数据ETL过程描述：把业务数据抽取落地成文本文件，再装载到数据仓库ods层，不做清洗转化。 功能： 1）ods是数仓准备区 2）为dwd提供原始数据 3）减少对业务系统影响 建模方式及原则： 数据保留时间根据实现业务需求而定； 可以分表进行
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2023-07-07 23:40:44
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（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
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2024-05-15 10:14:57
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# 数据仓库架构概述
数据仓库（Data Warehouse，DW）是一个面向主题、集成的、相对稳定的、支持决策的容器。它是一个可以存储历史数据的系统，支持数据分析和商业智能（Business Intelligence）。在本文中，我们将探讨数据仓库的基本架构，并通过代码示例来展示如何执行一些简单的数据处理任务。
## 数据仓库的基本架构
数据仓库的架构通常分为几个关键组件：
1. 数据源
# 如何实现“工业数仓架构图”
作为一名刚入行的开发者，了解如何构建一个工业数仓架构图是非常重要的。这个过程可以分为几个主要步骤，每个步骤都有其独特的方面和用到的工具。在这篇文章中，我将逐步引导你完成这一过程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------------|---------------
## 数仓分层架构详解
在数据仓库中，数据分层架构是一种组织数据的方式，它将数据根据不同的用途和访问需求划分成不同的层级。典型的数仓分层架构包括原始数据层（Raw Data Layer）、清洗数据层（Clean Data Layer）、集成数据层（Integrated Data Layer）和应用数据层（Application Data Layer）。
### 数仓分层架构图
```merm
原创
2024-05-15 06:08:42
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# 实现“数仓架构图 ODS 的流程与代码实战”
在数据仓库的构建中，ODS（操作数据存储）层是非常关键的一个环节。它用于存储来自不同系统的原始数据，方便后续的数据分析和处理。对于刚进入这个行业的小白开发者来说，理解 ODS 架构图的实现流程至关重要。接下来，我将为你详细讲解这个过程，并附上相关代码示例。
## 一、流程概述
下面是实现 ODS 架构图的主要步骤的汇总：
| 步骤 | 操作
离线数仓架构方案经典传统数仓架构阶段一: 1991年 比尔-恩门（bill inmon）出版第一版数据仓库的书, 标志数据仓库概念的确立, 称为恩门模型 主张自上而下的建设企业级数据仓库, 建设过程中需要满足三范式要求 从分散异构的数据源 -> 数据仓库 -> 数据集市 存在问题: 由于三范式的建模,导致在数据分析中数据易访问性和系统的性能均收到影响阶段二: 拉尔夫·金博尔（ralph
1、首先提一个问题，什么是模型？模型这个词频繁出现在我们平时的工作中、生活中、新闻里，但什么是模型呢，不同的学科有不同的定义。在这里我不想列举学术上的定义，只谈一下我自己的理解：模型是为了模拟、演示、深入分析被研究对象而建造的任何形式的作品。根据这一理解，我们想一下：小时候折的纸飞机是不是模型呢？是的。售楼处摆放的楼盘模型是不是模型呢？是的。军事演练时使用的沙盘是不是模型呢？是的。建筑
# 数仓Lambda架构图的实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我将指导刚入行的小白，帮助你理解并实现“数仓Lambda架构图”。在这篇文章中，我们将详细探讨整个实现流程，并通过代码示例来阐明每个步骤的含义。
## 1. Lambda架构概述
Lambda架构是一种数据处理架构，它旨在以分布式系统处理大规模的数据流。它结合了批处理和实时数据处理的特性，通常包括以下三部分：
1. 批处理层（
在开源盛世的今天，实时数仓的建设已经有了较为成熟的方案，技术选型上也都各有优劣。菜鸟作为物流供应链的主力军，时效要求已经成为了核心竞争力，离线数仓已不能满足发展的需要，在日益增长的订单和时效挑战下，菜鸟技术架构也在不断发展和完善，如何更准更高效的完成开发和维护，变得格外重要。本文将为大家分享菜鸟技术团队在建设实时数仓技术架构中的一些经验和探索，希望能给大家带来启发。本文主要包括以下内容： 
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2024-08-14 18:03:37
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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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一、数仓建模的意义，为什么要对数据仓库分层？只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。1、分层意义1）清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。数据关系条理化：源系统间存在复杂的数据关系，比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统，取数时该如何决策呢？数据仓库会对相同主题的数据进行
什么是ETL？一、ETL概念之背景随着企业的发展，目前的业务线越来越复杂，各个业务系统独立运营。例如：CRM系统只会生产CRM的 数据；Billing只会生产Billing的数据。各业务系统之间只关心自己的数据，导致各业务系统之间数据相互独立，互不相通。一旦业务系统之间进行数据交互，只能通过传统的webservice接口之间进行数据通信。该种方式对人力成本、时间成本要求比较高。也就是说：需要成熟的
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2023-09-01 11:56:24
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1.数仓分层概述数据仓库分为三层，自下而上为： 数据引入层（ODS，Operation Data Store） 数据公共层（CDM，Common Data Model） 数据应用层（ADS，Application Data Service）数据引入层（ODS，Operation Data Store）：将原始数据几乎无处理的存放在数据仓库系统，结构上与源系统基本保持一致，是数据仓库的数据准备区。数
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2023-09-24 09:10:58
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数据仓库简介：有些人不理解数据仓库，认为数据仓库就是获取数据，只要会使用hadoop、spark等大数据工具就懂数据仓库，这样的认识太片面。如果要从海量数据中总结出一个报表或者是多个报表，大数据工程师足以；如果在有限的资源动态的数据情况下，向前可历史追溯，向后对不断增加的报表实现兼容，这就需要一套科学的数据管理方法。数据仓库是一门数据管理的科学，数据仓库的核心就是计算、存储和维护之间的博弈。&nb
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2018-07-29 14:37:00
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