一篇比较全面介绍数据仓库建模方法的普及文章，主要包括了四个方面的内容：1、什么是数据模型：简而言之就是对现实世界业务对象及关系的抽象。2、为什么需要数据模型：数据模型不是必需的，建模的目的是为了改进业务流程、消灭信息孤岛和数据差异及提升业务支撑的灵活性。3、如何建设数据模型：介绍了数据模型的架构的五大部分、数据建模四个阶段及三大建模方法。4、数据仓库建模的样例：举了社保的案例。本文是自己在写一个中
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2023-08-03 22:58:19
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Spark对接Hive（必会）Spark操作Hive相比较Hive执行的MR，效率要高，因为Spark是基于DAG有向无环图，实现的内存迭代式计算，MR是基于磁盘计算引擎，相比Spark的迭代计算，要慢的多，并且磁盘IO太大，没有太好的优化，Spark是内存处理，速度要快的多，所以使用Spark对接Hive已经成为主流，例如：SparkSQL来实现的数仓操作实现方式：将Hive中的hive-sit
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2023-08-24 10:17:36
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6、数据仓库电商项目 ADS层本章需求 ADS层数据展示 注：按照需求自己要敲一遍，可以百度，但切记不要 重度 粘贴复制。 前面做的所有准备都是为了在ADS层进行展现，ADS层相对就好写一点了 后面的自动任务流程，比如阿兹卡班，ooize，会在后面更新，前面的表太多，关系相
如何实现“Hive数仓DW层”
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Hive数仓DW层。在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程，并使用表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Hive数据库 |
| 2 | 创建DW层的数据表 |
| 3 | 导入数据到DW层的数据表 |
| 4 | 对数据表进行清洗和转换 |
| 5 | 创
文章目录MysqlMySQL安装安装包准备安装MySQL配置MySQL业务数据生成连接MySQL生成业务数据sqoopsqoop使用场景Sqoop安装Mysql-hdfs 传输应用同步策略（mysql—数据仓库 导数据）全量同步策略增量同步策略新增及变化策略特殊策略业务数据导入HDFS分析表同步策略脚本编写项目经验HiveHive安装部署Hive元数据配置到MySQL启动Hive初始化元数据库启
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2023-09-04 09:29:15
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基于 Flink + Kafka 的实时数仓在网易云音乐的建设实践原文背景背景介绍流平台通用框架为什么选 Kafka？为什么选择 Flink？Kafka + Flink 流计算体系网易云音乐使用 Kafka 的现状Flink+Kafka 平台化设计Kafka 在实时数仓中的应用在解决问题中发展Flink + Kafka 在 Lambda 架构下的运用问题&改进多 Sink 下 Kafka
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2023-09-05 15:42:58
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在谈数仓之前，先来看下面几个问题：数仓为什么要分层？用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大。通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理
数仓建设简介数据仓库，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。它是单个数据存储，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。与数据库的区别数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般服务于业务系统的，数据仓库一般是服务于
数据抽取
数据处理
1). 数据清洗
单位统一，比如金额单位统一为元
字段类型统一
注释补全
空值用默认值或者中位数填充
时间字段格式统一，如2020-10-16,2020/10/16,20201016统一格式为2020-10-16
过滤没有意义的数据
2). 数据建模-维度建模
包含维度和指标，面向数据分析，最终目的是
原创
2021-07-09 17:00:55
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电商离线数仓数仓分成哪几层?数仓为什么要分层?电商离线数仓项目中的数仓 数仓分成哪几层?1、ODS层（原始数据层）:存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理。 2、DWD层（明细数据层） 结构和粒度与ODS层保持一致，对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据），也有公司叫DWI。 3、DWS层（服务数据层） 以DWD为基础，进行轻度汇总。一般聚集到以用户当日
# 构建Hive数仓DM和DW层教程
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Hive数仓数据库 |
| 2 | 创建数仓DM层表 |
| 3 | 创建数仓DW层表 |
| 4 | 导入数据到DM层表 |
| 5 | 将DM层数据处理后导入DW层表 |
## 2. 每一步的操作
### 步骤 1: 创建Hive数仓数据库
```markd
数仓建设思路
数仓主要是围绕着数据使用方与数据开发方诉求进行建设；因此在开始规划数仓建设时，需要先剖析各方需求、痛点与痒点，然后再在这些诉求设计解决方案与确定建设内容。数据使用方主要诉求是能不能快速找到、找到怎么用、有哪些数据，在使用数据时，主要存在三大类问题：
找不到，不知道数据有没有、在哪里。
看不懂，有很多业务方不是技术研发团队的，看不懂数据到底什么含义、怎么关联查询、来源于哪个业
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2021-08-17 09:09:33
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数据仓库架构分层1. 数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。1）ODS层：为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加
hive的安装与简单入门1 HIVE简单介绍1.1什么是 Hive Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 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表，并提供类 SQL 查询功能。 本质是：将HQL 转化成 MapReduce 程序 1.2Hive 架构原理 1.3Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不
在线教育(7) 目录在线教育(7)1. Hive函数2. Hive 优化2.1 Hive 基础优化2.1.1 HDFS 副本数2.1.2 yarn的基础配置2.1.3 MapReduce基础配置2.1.4 hive的基础配置2.1.5 hive压缩的配置2.1.6 hive的执行引擎切换2.2 Hive 数据倾斜优化2.2.1 group by 数据倾斜2.2.2 join 数据倾斜2.2.3 如
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2023-07-20 20:08:42
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目录1、整体架构2、数据仓库建设过程2.1 业务调研2.2 架构设计2.3 模型设计2.4 模型开发3、未来展望 1、整体架构数据源：数据主要来自Mysql、ES、DDB的业务数据，以及kafka的埋点日志数据；数据处理层：基于有数大数据平台的存储、计算能力之上建设数据仓库；查询层：查询层主要为应用提供即席查询、olap计算和存储能力，根据具体的业务需求选择presto、doris、es；应用服
Hive环境搭建数仓中所有数据交给hive管理，所以数仓环境其实就是Hive环境计算交给SparkSQL1. 两种计算模式比较Hive on Spark：Hive既作为存储元数据Hive负责SQL的解析优化语法是HQL语法执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive :SparkSQL对接Hive数据源Hive只作为存储元数据Spark负责SQL解析优化语法是
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2023-07-20 20:08:19
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架构图： 组成：SQL语句到任务执行需要经过解释器，编译器，优化器，执行器 解释器：调用语法解释器和语义分析器将SQL语句转换成对应的可执行的java代码或业务代码 编译器：将对应的java代码转换成字节码文件或jar包 优化器：从SQL语句到java代码的解析转化过程中需要调用优化器，进行相关策略优化 执行器：当业务代码转换完成之后上传到集群中执行职责：元数据管理
目录1.简介2.方案架构3.离线还原数据3.1.数据落盘至hdfs3.2 Merge操作3.3 Merge sql 代码3.3.1 首先创建一个快照表来存放test库的binlog日志3.3.2 创建一个待还原的ods层hive表3.3.3 在hive中还原出与mysql相同的数据(binlog+历史数据)3.3.3.1 binlog demo3.3.3.2 全量数据合并3.3.3.3 写入数据
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2023-07-20 20:07:15
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目录一、集群规划二、下载与设置三、初始化元数据四、hive启与停五、tez的配置 本节讲解Hive的安装与配置。配置文件下载一、集群规划在node01 安装，同步到node02，node03node01node02node03hivehivehive二、下载与设置# 1. 下载hive
[jack@node01 u02]$ wget https://mirror.bit.edu.cn/apach
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2023-07-20 20:07:56
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