一、数据采集项目总结1.数据仓库数据仓库是保存数据，为企业提供数据支持2.数据的分类业务数据： 记录的是订单的信息！ 行为数据： 记录的是下单的过程发生的信息！2.1用户业务数据是什么：用户使用平台（电商）时产生的和电商的业务紧密相关(购买，下单，支付，收藏，搜索 )的数据！产生：用户在使用APP时，产生！如何存：关系型数据库为什么：事务是区分场景可以使用RDMS和NoSql的核心要素！ RDMS
1、缘由 本文主要涉及的是建表，不是计算指标。2、mysql表 假设mysql中存在下面的八张表： 3、ods ods层和源数据最好保持一致： //创建用户表
drop table if exi
转载
2023-08-10 23:44:11
121阅读
关联文章： 数据仓库应用（二）：数据抽取、转换、加载（ETL） 数据仓库应用（三）: SQL Server 2005的数据仓库应用–联机分析OLAP一、问题背景某电子商务网站主要销售电子类产品，产品又分为几个大类别，包括：电脑类、手机类、键盘类等，每个类别内又细分为几个小类别，各类别下又有诸多的商品，每一个商品都有一个唯一的商品编号。用户可以通过注册成为会员来进行商品的下单购买。用户下单后会由系统
文章目录一、业务库1.1 数据模型1.2生成数据二、数据仓库2.1 模型搭建2.1.1 选择业务流程2.1.2 粒度2.1.3 确认维度2.1.4 确认事实2.1.4.1 建立物理模型2.1.4.2 建库、装载数据三.编写脚本配合 crontab 命令实现 ETL 自动化 一、业务库1.1 数据模型源系统是 mysql 库，数据模型如下1.2生成数据-- 建库
CREATE DATABASE I
一、典型的数据仓库建模思想一般主流分为两种第一种 ER模型是数据仓库之父父 Bill lnmon 提出的建模方法是从全企业的高度设计 3NF 模型，用实体关系（ Entity Relationship, ER ）模型描述企业业 务，在范式理论上符合 3NF 。后续又有人通过在其基础进行衍生和优化发展了 Data Vault 模型和Anchor 模型（具体类型思想可自行资料） 第二种 维度模型：维度
转载
2023-08-13 16:34:04
206阅读
一、项目效果展示大家好，下面我们来学习一个电商行业的数据仓库项目 首先看一下项目效果本身我们这个数据仓库项目其实是一个纯后台项目，不过为了让大家能够更加直观的感受项目的效果，我们可以基于数据仓库中的数据统计一些指标进行展现。 我们这个项目要讲的重点不是这个大屏，这个大屏只是一个效果，为了让大家感受更加直观一些而已，我们主要讲的是这些指标对应的底层数据是如何在数据仓库中一层一层构建的。二、项目的由来
作者 author 诸葛子房，目前就职于一线互联网公司，中国Hbase技术社区委员，从事大数据相关工作。了解互联网、大数据，一直在努力的路上。 一、实时数仓和离线数仓 由于离线数仓每天凌晨拉去线上生成数据库(凌晨请求较少，减少线上库压力)，导致数据是T+1，而对于一些时效性要求较强的场景。比如需要看现在的用户数、GMV等等，离线方案就很难解决了。实
数仓1. 数据分层1.1 ods层1.2 dw层1.2.1 dwd层1.2.2 dws层1.2.3 dim层1.3 dm层2. 表的种类和特征3. 拉链表4. 数据建模4.1 业务建模4.2 领域概念建模4.3 逻辑建模4.4 物理建模5. 数据模型5.1 星型模型5.2 雪花模型5.3 星系模型5.4 Data Vault模型6. 建模方法6.1 范式建模法（ThirdNormal Form，
对于数据仓库的理解，数据仓库主要为的解决什么问题？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，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（Decision-Support）。（为什么要面向主题？面向主题是数据仓库的第一特性，主要是指合理地组织数据以
本文翻译自：https://databricks/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html1. 引入在Databricks的过去几年中，我们看到了一种新的数据管理范式，该范式出现在许多客户和案例中：LakeHouse。在这篇文章中，我们将描述这种新范式及其相对于先前方案的优势。数据仓库技术自1980诞生以来一直在发展，其在决策支持和商业智能
本文内容数据仓库的基本概念和数据中心的体系架构。有关商业智能和数据仓库的重要术语了解数据中心建设过程了解公司数据仓库项目重要案例历史沿革计算机数据管理的历史：1961年通用电气开发出网状数据库管理系统— 集成数据存储(Integrated DataStore IDS)。1968 年IBM 公司开发出层次数据库的IMS (Information Management System)。1970年关系模
企业级商业智能 BI 分析平台的构建是一个系统性的工程，涉及业务分析需求的把控、各类数据资源的整合清洗、数据仓库的架构设计、可视化分析报表逻辑设计、IT 部门与业务部门的工作边界划分与配合等等居多环节。FineBI做的每一个环节的重要性都不容忽视，今天我们重点选择两个环节进行阐述。第一是业务分析需求的把控，第二是数据仓库的构建，这两个问题处理的好坏也在很大程度上决定了一个商业智能 BI 项目的成败
数据仓库（Data Warehouse，DW）由两个主要部分构成：存储各类业务主题数据的数据库，以及用于收集、清洗、转换、存储来自于各种操作型数据源和外部数据源数据的相关软件程序。数据仓库活动也包括与元数据存储库交互的流程。从另一个角度说，数据仓库也能视为若干按业务主题划分的数据集市集合，且用于为商务智能提供数据支持的任何数据抽取或者数据存储均可称为数据仓库。 数据仓库按服务范围划分可分为如
文章目录基于Hadoop的数据仓库Hive的介绍、安装与基本应用一、概述二、Hive系统架构三、Hive工作原理四、Hive HA基本原理五、Impala六、Hive安装七、Hive编程实战附一：管理表(内部表)附二：外部表附三：分区表附四：Hive SQL 查询函数手册 基于Hadoop的数据仓库Hive的介绍、安装与基本应用一、概述数据仓库概念数据仓库(Data Warehouse)是一个面
1、数据流向2、应用示例3、何为数仓Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。目前行业比较流
企业在实施BI、数据仓库和其他与数据相关的项目时或多或少都会遇到困难。我们将这些挑战分为六个类别：①性能；②数据质量；③集成；④数据定义；⑤安全；⑥架构和管理。每一个类别在从单份报表到整个数据仓库的使用案例中的重要程度都有所不同。分类没有绝对的标准，它们多多少少出自我个人经验的判断。因此，每个企业都应该有自己不同的看法。既然如此，是什么定义了这六个类别呢?我们来分析一下：1. 性能在实施
一、环境准备1.hadoop集群环境2.完整的Hive服务环境（连接了远程元数据库服务）注：hadoop集群或者hive服务没有搭建，请从参考前面的文章
二、实践准备1.启动hadoop集群启动hadoop三台机器，然后在主节点机器上启动hadoop集群：start-all.sh2.启动Hiveserver服务在hive机器上启动hiveserver服务：hive --servic
转载
2023-07-20 20:09:41
212阅读
文章目录第7章 数仓开发之ODS层7.1日志表7.2 业务表7.2.1 活动信息表（全量表）7.2.2 活动规则表（全量表）7.2.3 一级品类表（全量表）7.2.4 二级品类表（全量表）7.2.5 三级品类表（全量表）7.2.6 编码字典表（全量表）7.2.7 省份表（全量表）7.2.8 地区表（全量表）7.2.9 品牌表（全量表）7.2.10 购物车表（全量表）7.2.11 优惠券信息表（全
数据仓库概念1.概念模型设计所要完成的工作是:(1)界定系统边界要做的决策类型有哪些？决策者感兴趣的是什么问题？这些问题需要什么样的信息？要得到这样信息需要包含原有数据库哪些数据？(2)确定主要的主题及其内容:主题是基于业务来说的，不是技术本身。如果业务能够按照一定规模分割出独立的几个模块，那每个模块就是一个主题域。这是分而治之的思想 客户主题的含义可以简单给你解释为以客户号为主键的事实
转载
2023-07-14 11:17:13
93阅读
前言 今天给大家分享下数仓中的模型设计，一个好的数仓项目首先看一下它的架构以及他所用到的模型，它们使用的模型也都是非常巧妙的，好了，我们话不说到直接开始。一、维度建模基本概念 维度模型是数据仓库领域大师Ral
