一般将hive作为大数据中离线数据的存储，并把hive作为构建数据仓库的环境。可我们也要了解一个事实，hive不支持行级操作，无法像RMDB那样进行updata、delete，add操作。当你将hive作为数据库来使用时，这种设定可能不是你喜欢的。此外，hive的高延迟也会让你头疼，所以都会配备一些即时查询的工具，如presto。在hive上，如何实现我们的调度和etl，则是另一块工作了。这个等到
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2023-07-24 15:39:34
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文章目录Hive数据仓库——环境搭建及简单使用Hive的安装和使用一、Linux的JDK的安装 （已经安装过JDK可以跳过此步骤）二、离线安装MySQL（已经安装过MySQL可以跳过此步骤）三、搭建Hadoop框架（分布式版本）四、搭建Zookeeper集群 （可省略）五、安装Hive数据仓库1、验证MySQL和Hadoop是否安装成功2、在MySQL中创建hive元数据库3、上传Hive的安装
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2024-01-02 21:54:35
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及时性是指数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。比如一份数据是统计离线今日的，结果都是第二天甚至第三天才能统计完，这种数据不符合数据及时性。还有一些其他的衡量标准，在此简单列出：| 维度 | 衡量标准 || — | — || 参照完整性 | 数据项是否在父表中有定义 || 依赖一致性 | 数据项取值是否满足与其他数据项之间的依赖关系 || 正确性 | 数据内容和定义是否一致 || 精
现在是国内凌晨3点，为了抵挡睡意，还是写写技术博客。今天和大家讨论下大数据仓库中的更新技术。当前很多大数据技
原创
2021-07-14 09:40:38
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# 数据仓库增量更新：技术与实践
数据仓库是企业数据管理的核心，它集中存储了企业的历史数据，支持复杂的查询和分析。然而，随着数据量的不断增长，数据仓库的更新和维护变得越来越重要。本文将介绍数据仓库增量更新的概念、技术以及实践方法。
## 什么是数据仓库增量更新？
数据仓库增量更新是指在数据仓库中只更新自上次更新以来发生变化的数据，而不是重新加载整个数据集。这种方法可以显著减少数据加载的时间和
原创
2024-07-25 08:51:43
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# 数据仓库增量更新数据方案
在现代数据处理中，数据仓库被广泛应用于数据存储与分析。随着数据量的日益增长，传统的全量更新数据的方法已不再适用。本文将讨论数据仓库的增量更新方案，并提供代码示例帮助理解。同时，我们会借助ER图进行可视化，帮助大家更好地理解数据结构。
## 1. 什么是增量更新？
增量更新是指在数据仓库中只更新改变或新增的数据，而不是每次都对整个数据集进行全量更新。这样可以显著提
DW2.0，即数据仓库之父Bill Inmon在其著作《DW2.0：The Architecture for the Next Generation of Data Warehouse》 中给出了DW2.0的明确的定义：下一代数据仓库构架。 之所以称之为DW2.0，是相对于第一代数据仓库而言的。可以把数据仓库概念提出到DW2.0概念提
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2024-01-21 04:13:39
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文章目录数据仓库1.数据仓库概念2.数据仓库特点3.数据仓库VS数据库4.技术实现4.1 传统数据仓库4.2大数据数据仓库5.数据仓库架构设计5.1 ETL---- Extract、Transform、Load5.2 ODS（操作数据源层）5.3 CDM（公共维度层）：5.3.1DWD（数据明细层）5.3.2DWS（数据汇总层）5.4 ADS（数据应用层）6 建模方法6.1 OLTP系统建模方法
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2023-09-04 16:02:10
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1、增量更新的几种方式增量更新的本质，其实是获取源表中数据变化的情况（增、删、改），然后将源表中发生的变化同步至目标表中。不同的方式，获取源表中数据变化的情况不一样，受技术的限制、表结构的限制，某些方式可能无法获取到完整的数据变化情况，因此只能适用于特定的场景。方式简述适用场景详述优点缺点时间戳增量1记录每次读数完成时的最大时间戳，后续读数时只获取源头表中新增的数据，将其增量写入到目标表。源表只增
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2023-10-19 20:18:37
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1说说假增量我们都知道，对于BW来说，很多ECC的标准数据源自带了增量更新功能，每天各种凭证产生的增量数据会自动堆积到增量队列里，然后BW端做一个增量信息包按天把这些增量抽取到数据仓库里，非常轻松自然，对于客户和顾问，都是透明的自动的容易实施的，这也是上过ECC的企业数据仓库采用SAP BW的一个优...
原创
2021-07-22 16:49:25
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BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analy
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2023-11-25 14:32:25
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：叶瑞典团队：数据中台一、大数据环境下的有赞数仓关于数据仓库，在维基百科中将它定义为用于报表和数据分析的系统，是商务智能 Business Intelligence 的核心部分。在数据仓库诞生之初，它只被设计成面向管理层所需要的决策支持系统，并不对业务方（这里指各应用系统）提供数据支持。然而在大数据环境的背景下，当 Hadoop 生态已然成为大数据现实意义上的载体，以 Hive 为的数据仓
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2023-09-05 10:15:35
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一般来说生产环境中，我们为了保证数据响应的速度，会将数据保存在数据库中，但是会将部分数据（一般是最近被访问的数据）备份在缓存中。用来避免频繁的IO导致的性能下降。数据的不一致而现在我们大多使用读写分离的行为，既然数据被保存在了两个地方，在数据更新的时候就可能导致数据的不一致。如何保证数据库和缓存数据的一致。简单的处理目前关于简单保证缓存一致性的方案主要有下面几个先写缓存再写DB\先写DB再写缓存使
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2024-07-15 11:11:21
28阅读
1、数据仓库ETL 2、数据仓库分层 ODS：原始数据层 数据来源可能是通过Flume监控、Sqoop导入....... Flume可以定义拦截器，进行数据ETL。 Sqoop可以通过sql语句，进行数据ETL。 所以很多情况下ods存放的ETL之后的原始数据。 作用：在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层，保存的是原始数据或者ETL之后的
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2023-10-10 06:15:04
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# 实现数据仓库增量同步
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求帮助实现数据仓库增量同步
经验丰富的开发者-->>小白: 演示整个流程
```
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 连接源数据源 |
| 步骤二 | 读取增量数据 |
| 步骤三 | 将增量数据写入目
原创
2024-03-01 03:31:41
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概念数据库业务应用操作性处理联机事务处理（OLTP）面向交易存放的是实时数据（在线数据）数据库设计遵循三大范式，尽量避免冗余数据仓库面向数据分析依照分析需求、分析维度、分析指标进行设计存放的数据都是历史数据联机分析处理（OLAP）Hive数据仓库概念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成一张数据库表，并提供类SQL查询功能。Hive其实就是一个SQL解析引擎，它
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2023-08-16 23:57:01
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数据仓库的定义 主要用于支持决策，面向分析型数据处理；其次对多个异构成的数据源有效集成，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的数据一般不再修改。面向主题、集成的、相对稳定的、反应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分组，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
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2023-09-15 21:52:46
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商业智能那就是帮你把一个数据转化成具有商业价值的，而且可以获取的信息和知识，同时在最恰当的时候，通过某种形式吧信息转递给需要的人。商业智能的实施步骤：1.定义需求，2.数据仓库模型3.数据抽取、清洗、转换、加载（ETL）4.建立商业智能分析报表 数据仓库：数据仓库的开发以完全不同于开发生命周期进行，有时这种周期称为CLDS.与SDLC完全相反。一个公司要想成功的重建生产系统和
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2023-08-08 09:47:05
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离线数仓实战---网站流量日志分析系统一、数仓理论1.1、什么是数据仓库1.2、数据仓库的分层1.2.1、数据仓库的分层1.2.2、数据仓库为什么要分层1.3、数据仓库命名规范1.3.1、表命名1.3.2、脚本命名1.3.3、表字段类型1.4、数据仓库的建模1.4.1、维度表1.4.2、事实表1.4.3、维度模型分类1.4.4、ODS层1.4.5、DIM层和DWD层1.4.6、DWS层与DWT层
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2023-10-14 03:00:50
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数据仓库 Hive数据仓库是什么？集成化的数据分析平台如何由来？为了分析数据 分析的结果支持企业的决策特点本身不
原创
2022-10-31 11:25:20
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