1. 摘要对于大数据而言，数据仓库承载着整个企业的全业务的数据。早期数仓在关系型数据如Oracle，MySql上。到大数据时代，基于hadoop生态的大数据架构，数仓基本上都是基于hive的数仓。对于很多大数据开发者而言，特别是早期，很多开发者认为hive数仓就是和业务相关，隐射Hdfs数据文件的一张张表。针对于hive数仓而言，最终看到的确实是一张纸表，但这些表是如何根据业务抽象出来的、表之间的
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2023-08-09 23:05:35
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从结构的角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市、和虚拟仓库。企业仓库：企业仓库搜集了关于主题的所有信息，跨越整个组织。它提供企业范围内的数据集成，通常来自一个或多个操作的系统，或外部信息提供者，并且是跨功能的。通常，它包含详细数据和汇总数据，其大小由数千兆字节，到数百千兆字节，数兆兆字节，或更多。企业数据仓库可以在传统的大型机上实现，如UNIX 超级服务器或并行结构平台。它需要广泛建模，可
中国的银行业在发展过程中，已逐步积累了大量的客户数据和经营数据。如何利用这些数据，发掘有价值的信息，为今天中国银行业所普遍关心。而解决问题的关键，是建立银行企业级的数据仓库，实现对银行所有经营信息和客户信息的有效存储，并针对银行不同部门的管理决策需要，进行多层次的数据加工处理，满足银行管理决策和客户分析的需要。 Oracle公司作为世界上著名
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2023-10-21 23:57:18
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前言互联网行业，除了数据量大之外，业务时效性要求也很高，甚至很多是要求实时的，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线。本文主要从目前互联网行业数据的采集，存储，同步以及任务调度与监控方面阐述了大数据数据仓库建设的相关技术，还专门针对数据仓库的维度建模
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2023-08-09 23:04:39
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1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、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。1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。分别是：数据仓库技术、Hadoop。2、数据
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2023-08-20 19:05:55
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概要：数据仓库是一个过程而不是一个项目；是一个环境而不是一件产品。 数据仓库将多个数据源的数据按照一定主题集成起来，经过抽取、清洗、转换。整合后的数据不允许随便修改，定期更新，这个过程叫做ETL：抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）。数据仓库大致流程 ODS层：外部数据源ETL到数仓里最原始的数据 DWD层：对ODS层中的表按一定主题进行划分和加工，内容还是明细数据
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2023-09-21 09:18:16
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IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继（通过收购或研发的途径）推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。 IBM?IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方
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2023-08-10 10:36:00
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数据仓库的分层，你知道吗？数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了数据建模、ETL（数据抽取、转换、加载）以及作用调度等在内的完整的理论体系流程。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层的技术处理手段也不同。分层的主要原因是在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控。详细来讲，主要有如下几个原因。清晰的数据结构 每一个数据分层都有它的作用域，在使用表
1、数仓建模的目标访问性能： 能够快速查询所需的数据， 减少数据I/O； 数据成本： 减少不必要的数据冗余， 实现计算结果数据复用， 降低大数据系统中的存储成本和计算成本； 使用效率： 改善用户应用体验， 提高使用数据的效率； 数据质量： 改善数据统计口径的不一致性， 减少数据计算错误的可能性， 提供高质量的、 一致的数据访问平台。2、数据仓库建模理论1、关系模式范式关系型数据库设计时， 遵照一定
0x00 前言翻出来之前零零散散写的数据仓库的内容，重新修正整理成一个系列，此为第一篇《数据模型》。数据仓库包含的内容很多，比如系统架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系调度系统、元数据系统、ETL系统这类辅助系统各种数据建模方法，如维度建模我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的
0x00 前言下面的内容，是笔者在学习和工作中的一些总结，其中概念性的内容大多来自书中，实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！概述数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系。各种数据建模方法，如维度建模。调度系统、元数据系统、ET
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2023-08-10 00:32:45
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书中本章主要介绍的是ETL的人员组织架构，而非技术内容，各企业和团队由于自身原因并不能做到书中这样的组织架构，但是相关的职责要明确。当数据仓库团队建立的时候，通常需要3个专家，下列角色为数仓项目初始阶段所需要的角色，其中次要角色用括号表示：数据模型师（项目经理）：必须受过维度数据模型建模的专门训练，学习过维度模型的理论ETL架构师/程序员（DW架构师）：ETL程序员以及ETL架构师通常是SQL和数
数据仓库大数据平台简介通常说的大数据平台主要包括三部分：数据相关的工具、产品和技术：批量数据采集传输sqoop，spark离线数据处理Hadoop，Hive，Spark实时流处理Storm，Spark Streaming，Flink数据资产：公司业务本身产生和沉淀的数据公司运作产生的数据（如财务、行政）第三方数据：外界购买、交换或者爬虫而来的数据数据管理：有了工具和数据，需要进行管理才能让数据价值
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2023-11-01 16:42:15
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数据仓库将是中国未来几年IT行业的明星，其发展将是无法估量的，本文将从DB、ETL、前端展现工具方面对数据仓库的流行产品进行一些简单的探讨，以供大家参考。
数据库（DB
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后台数据库目前比较流行的包括TeraData（NCR）、IQ(Sybase)、ORACLE、DB2等，而就本人的理解，ORACLE和DB2在OLTP中占有绝对的优势，但在注重海里数据高效查询的OL
MPP 传统数仓：1 Oracle ：节点之间共享磁盘资源优点：很常见，学习资料广泛，运维方便。缺点：单个集群支持100左右节点，适合数据量小的场景2 DB2 ：集群版本DPF-IBM商业数据库，与IBM硬件兼容好，一般伴随商业选增中被企业使用；3 Teradata ：一体机形式销售自带数据引擎和查询工具，性能优秀，稳定易用，是大型企业商业数仓选型4 Greenplum ：开源产品 ，性价比高大数
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2023-09-05 20:08:54
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有网友问云计算，大数据，数据库，数据仓库之间是什么关系,在这里我就我的理解简单解释一下:首先简单的看一下云计算与大数据的概念.1)云计算:云计算本质上是一种计算资源集中分布和充分共享的效用计算模式,其中集中是为了计算资源的集约化管理,分布是便于扩展计算能力.集中分布式是针对云服务提供商的,充分共享是针对用户,在云计算中,虽然对于每个云用户来说都拥有一台超级计算机,但本质上,这些用户是充分共享了云服
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2023-10-27 02:06:11
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数据仓库为什么学习数据仓库数据仓库（DW）面向主题提取主题（一）提取主题（二）集成非易失随时间变化数据仓库和数据库的区别OLTP和OLAP的区别数据仓库分层数据仓库结构（一）数据仓库架构（二）数据仓库架构（三）数据仓库的解决方案数据ETLETL工具数据仓库的建模选择业务流程声明粒度确认维度确认事实星型模型（一）星型模型（二）雪花模型（一）雪花模型（二）示例数据抽取（一）数据分析（一）数据分析（二
写在前面数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、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(Decision Making Support)。近年来，随着大数据的应用不断深入，构建企业级数据仓库成为了企业进行精细化运营的一种趋势。 从管理者的视角来
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2023-08-21 08:47:24
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数据仓库是所有产品的数据中心，公司体系下的所有产品产生的所有数据最终都流向数据仓库，可以说数据仓库不产生数据，也不消费数据，只是数据的搬运工。 记得很久以前曾有一位前辈和我说过：“进来的数据是垃圾数据，出去也是垃圾数据”。在实际环境中，往往我们一条业务线会由多个不同的系统支撑组成（例如：很多电商后端业务线都区分为库存系统、售后系统、采购系统、CRM系统等）。这些系统由于本身设计的缺陷或业
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2023-07-22 14:08:20
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数据仓库是近年来兴起的一种新的数据库应用。在各大数据库厂商纷纷宣布产品支持数据仓库并提出一整套用以建立和使用数据仓库的产品是，业界掀起了数据库热。比如INFORMIXGONGSIDE公司的数据仓库解决方案；ORACLE公司的数据仓库解决方案；Sybase公司的交互式数据仓库解决方案等等。这同时也引起了学术界的极大兴趣，国际上许多重要的学术会议，如超大型数据
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2023-10-01 20:35:23
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