文章目录三、DML操作1.数据导入1.1Load给表里装入数据1.2通过查询语句向表中插入数据2.数据导出2.1Insert导出2.1.1将查询结果导出到本地2.1.2将查询结果格式化导出到本地2.1.3将查询结果格式化导出到HDFS上2.2Hadoop命令导出到本地2.3Hive Shell命令导出2.4Export导出到HDFS上3.删除表中数据四、查询1.基本查询1.1列别名1.2算术运算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-17 19:13:36
                            
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            数据仓库是企业中用于存储、整合和分析数据的关键组件。第一代数据仓库的优点和缺点。结构化和规范化:第一代数据仓库采用分层架构,将数据按照一定的规则和结构进行组织,使数据具有一定的结构性和规范性。这有助于提高数据的可管理性和可维护性。易于控制和管理:通过分层架构,数据仓库可以更好地进...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            数据仓库是企业中用于存储、整合和分析数据的关键组件。随着时间的推移,数据仓库经历了三代演化:从需求驱动到平台化、从平台化到智能(AI)化            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在没有真正的数据仓库数据库之前,现在所有的数据仓库其实都只是一个基于维度模型创建的关系型数据库,但是数据仓库数据库本身有一些区别与比如OLTP数据库的独特特性,比如最显著的就是数据量最大的称为事实的表(一般都有百万甚至上亿的数据量)居于连接的中心,其周围是很多的基数比较小的称为维度的表(可能只有几百行数据),然后居于中心的大数据量的事实表通过外键连接到十几甚至几十个小数据量的维度表。针对数据仓库的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 数据仓库历史数据
## 什么是数据仓库?
数据仓库(Data Warehouse)是一种用于集成和存储组织中各种业务系统中生成的大规模、历史性的数据的一种关系型数据库。它是一个集中存储和管理数据的地方,用于支持决策支持和业务智能分析。
数据仓库通过将分散的、异构的数据源进行抽取、转换和加载(ETL)的过程,将数据转化为一致的、易于查询和分析的格式。这样,用户可以通过各种查询和分析工具,利            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            数据仓库到底是什么?  一、逻辑层次和概念层次,数据库和数据仓库在一定程度上具有相通性,都是通过数据库软件去管理数据,但是数据库更关注业务交易处理过程中数据的存储~数据仓库的着重点1、对于业务的存储数据进行分析。数据库通常追求业务交易的数据,交易数据的完整性,数据的一致性,在遵从三大范式的情况下,减少数据的冗余性,使得在数据存储性能上实现最优解。2、数据分析的效率、复杂语句查询的速度,数据之间的相            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            增量历史数据仓库
随着企业数据处理需求的日渐增长,传统的数据仓库逐渐不能满足实时数据分析的需求。为了提升数据分析的灵活性和实时性,增量历史数据仓库应运而生。该技术使得企业能够以最小的代价,快速地获取并分析数据的增量变更,从而更好地支持决策。
在技术演进的历史中,早期的数据仓库主要通过ETL(提取、转换、加载)方式批量处理数据,形成定期更新的数据快照。然而,这种方式使得数据更新频繁且延迟,无法满            
                
         
            
            
            
            数据仓库经理领衔 高薪酬的十大IT职位, 
 企业对于大数据技术的旺盛需求已经在相关IT职位的薪酬水平上得到体现。在《2014薪酬调查指南》中,Robert Half Techology(简称RHT)汇总出数据及数据管理领域的十大IT职位。其中收入水平最高的是数据仓库经理,职位起薪在11万5250美元到15万4250美元之间。收入增幅最大的职位则为商务智能分析师,预计其今年提升比例可达7.4%。下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一. 维度表技术基础1.1 维度表结构1.2 维度代理键1.3 自然键、持久键和超自然键1.4 下钻1.5 退化维度1.6 非规范化扁平维度1.7 多层次维度1.8 文档属性的标识与指示器1.9 维度表中的空值属性1.10 日历日期维度1.11 扮演角色的维度1.12 杂项维度1.13 雪花维度1.14 支架维度二. 使用一致性维度集成2.1 一致性维度2.2 缩减维度2.3 跨表钻取2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、数据仓库基础知识1.1什么是数仓数仓的概念:数据仓库简称数仓,在《建立数据仓库》中是这样定义数据仓库的:数据仓库是面向主题的,数据集成的,相对稳定的(非易失的),反映历史变化(时变)的数据集合,用于支持管理决策。数据仓库是决策支持系统的结构化数据环境。决策支持系统基于数据仓库进行联机分析处理。应用场景:满足企业中所有数据的统一化存储,通过规范化的数据处理来实现企业的数据分析应用。1.2为什么有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            核心组件数据仓库的核心组件有四个:各源数据库,ETL,数据仓库,前端应用。如下图所示:        1. 业务系统        业务系统包含各种源数据库,这些源数据库既为业务系统提供数据支撑,同时也作为数据仓库的数据源(注:除了业务系统,数据仓库也可从其他外部数据源获取数据);               
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据仓库的物理模型较常见的操作型数据库的物理模型有很大不同。最明显的区别是:操作型数据库主要是用来支撑即时操作,对数据库的性能和质量要求都比较高,为了防止“garbage in,garbage out”,通常设计操作型数据库的都要遵循几个范式的约束,除非少数情况下为了性能进行妥协,才可能出现冗余。而数据仓库的建立并不上为了支撑即时操作,或者说,数据仓库的数据是来源于即时操作产生的数据,而不是直接来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在这个信息爆炸式增长的时代,挖掘数据的潜在价值尤为重要,越来越多的人将目光聚集于商务智能BI领域。通过数据分析软件对来自不同的数据源进行统一的处理和管理,并以灵活的方式展示数据之间的联系,辅助企业进行决策。在BI越发重要的今天,如何学习BI应用并熟练掌握它呢?总结一下,大致需要从五个方向着手:1)学习数据库知识,掌握基础技能sql直白来讲,BI就是玩数据的,从数据中获取各种所需信息。因为BI的出发            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一节我们了解了数仓中常见的两大建模体系:关系建模和维度建模,并论述了维度建模的4个步骤。数仓(二)关系建模和维度建模数仓(三)简析阿里、美团、网易、恒丰银行、马蜂窝5家数仓分层架构其实数仓建模中还有些其他建模体系:像DataVault、Anchor模型,这两个模型感兴趣的可以自己查些资料。这一篇我们来学习一下数仓中非常重要的内容:数仓的分层架构体系。一、数据集市(Data Mart)在学习数仓架            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            读《OneData建设探索之路:SaaS收银运营数仓建设》 后感。1. 什么是OneData  首先OneData是一种方法论,是由阿里巴巴提出的一种数据建设标准。  即建立企业统一的数据公共层,从设计、开发、部署和使用上保障了数据口径的规范和统一,实现数据资产全链路管理,提供标准数据输出。  2. 为什么要用OneData(背景)  想            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录维度建模基本概念事实表维度表事实表与维度表总结维度建模三种模式数据仓库分层好处数仓分层思想维度建模基本概念维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导,他的《数据仓库工具箱》,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。维度建模是专门应用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            8. 数仓开发之 DIM 层商品维度表流程汇总图SKU信息表(sku_info)SPU信息表(spu_info)一级分类表(base_category1)二级分类表(base_category2)三级分类表(base_category3)品牌表(base_trademark)SKU平台属性值表(sku_attr_value)SKU销售属性表(sku_sale_attr_value)建表语句数据装            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先介绍关系数据模型、多维数据模型和 Data Vault 模型这三种常见的数据仓库模型和与之相关的设计方法,然后讨论数据集市的设计问题,最后说明一个数据仓库项目的实施步骤。规划实施过程是整个数据仓库设计的重要组成部分。 关系模型、多维模型已经有很长的历史,而 Data Vault 模型相对比较新。它们都是流行的数据仓库建模方式,但又有各自的特点和适用场景。读者在了解了本章的内容后,可以根据实际需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            事实表分成三种:事务事实表、周期快照事实表、累计快照事实表事务事实表官方定义是:发生在某个时间            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2022-07-09 00:20:30
                            
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            # 数据仓库日期表科普
数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统。在数据仓库中,日期表是一个非常重要的概念。日期表是一个包含日期信息的表格,通常包括年、月、日、星期等字段。在数据仓库中使用日期表可以方便地对数据进行时间分析和查询。本文将介绍数据仓库日期表的作用、设计和实现。
## 作用
日期表在数据仓库中有着重要的作用。首先,日期表可以帮助用户方便地进行时间分析。用户可以通过日期表中的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-04-14 05:54:34
                            
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