目录1经典传统数仓架构2离线大数据数仓架构3数据仓库三层数据运营层,源数据层（ODS）（Operational Data Store）数据仓库层（DW）（Data Warehouse）数据应用层ADS(Application Data Service) 事实表(Fact Table)维表层(Dimension)4数据仓库和数据库的区别(t数据库,a仓库) 5.关系模型(ER模型
编程：处理数据 关系型数据库：mysql oracle sqlserver db2 非关系统数据库no-sql：redis oracle的优势：安全性更高 数据处理能力更强：存储、处理更多的数据 LAMP :Linux+Apache+Mysql/Mari
数据仓库作为企业提供决策支持而构建的集成化数据环境，本身并不产生或者消费数据，基本架构包含的是数据流入流出的过程，首先放上一张数据仓库的架构图。数据仓库作为中间集成化数据管理的一个平台，底层有多种数据来源，流入数据仓库之后对上层应用开放。 1、分析业务需求，确定数据仓库主题数据模型的创建依赖数据仓库主题的确定
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2023-06-02 13:00:47
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目录一、数据仓库概念二、数据仓库建模方法1.ER模型2.维度模型2.1事实表事实类型2.2维度表三、数据仓库设计一、数据仓库概念 数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的
# 传统数据仓库
## 简介
数据仓库是一种用于存储和管理企业的大量数据的系统。它为企业提供了一种集成、整理和分析数据的方式，以支持决策和业务需求。传统的数据仓库是基于关系型数据库的，它采用了一种称为ETL（抽取、转换、加载）的过程来将数据从各个源系统中抽取出来，经过清洗和转换后加载到数据仓库中。
## 数据仓库架构
传统数据仓库的架构通常由以下几个主要组成部分组成：
### 源系统
源系统
原创
2023-08-23 03:50:08
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1. Hive介绍 Hive起源于Facebook（一个美国的社交服务网络）。Facebook有着大量的数据，而Hadoop是一个开源的MapReduce实现，可以轻松处理大量的数据。 但是MapReduce程序对于Java程序员来说比较容易写，但是对于其他语言使用者来说不太方便。此时Facebo
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2023-09-01 10:11:29
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一、数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化，但信息本身相对稳定的数据集合，相比于传统型数据库，它主要用于支持企业或组织的决策分析处理。主要有以下3个特点：数据仓库是面向主题的：数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织，大概意思就是说存的数据是一类数据数据仓库是随时间变化的：其中存的数据是有时序的，会保存很长一段时间的数据数据仓库相对稳定：数据仓库主要是用来进行数据的查询，很少进行修
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2023-07-24 13:41:18
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一.数据仓库定义数据仓库就是面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向主题，与传统关系数据库面向应用相对应。二.数据仓库与传统数据的区别 数据仓库是用于分析的数据库，传统的关系型数据库是面向业务的，为具体的业务提供支撑。数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出
原创
2018-05-31 15:48:00
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数据仓库分层的原因1通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大3通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层）ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，这层的表分为
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2023-07-13 16:19:59
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一、Hive简介Hive起源于Facebook，Facebook公司有着大量的日志数据，而Hadoop是实现了MapReduce模式开源的分布式并行计算的框架，可轻松处理大规模数据。然而MapReduce程序对熟悉Java语言的工程师来说容易开发，但对于其他语言使用者则难度较大。因此Facebook开发团队想设计一种使用SQL语言对日志数据查询分析的工具，而Hive就诞生于此，只要懂SQL语言，就
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2023-09-26 20:10:16
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文章目录Hive简介1、Hive安装2、MySQL安装3、Hive远程服务启动 Hive简介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数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行。Hive具有稳定和简单易用的特性，成为了当前企业在构建企业级数据仓库时使用较为普遍的大数据组件之一。 本实验内容主要在Hadoop高可用集群
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2023-09-26 15:55:10
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hadoop期末复习整理第一章 大数据概述1、两大核心技术：HDFS和MapReduce。2、大数据计算模式及其代表产品 批处理计算：MapReduce、Spark 流计算：Storm、Flume 图计算：PowerGraph 查询分析计算：Hive、Cassandra3、云计算、大数据和物联网的联系 云计算为大数据提供技术基础，大数据为云计算提供用户之地； 云计算为物联网提供海量数据存储能力，物
0.什么是数据仓库数据仓库，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。简单的说就是：数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数
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2023-07-12 12:09:04
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一、Hive简介 Hive是Facebook开发的构建于Hadoop集群之上的数据仓库应用，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 Hive是一个可以提供有效的、合理的且直观的组织和使用数据的模型，即使对于经验丰富的Java开发工程师来说，将这些常见的数据运算对应到底层的MapReduce Java API也是
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2023-09-15 22:10:59
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文章目录1.Hive概述（1）数仓工具Hive的产生背景（2）数仓工具Hive与RDBMS对比（3）数仓工具Hive的优缺点（4）数仓工具Hive的架构原理2.Hive安装与配置（1）安装准备（2）安装MySQL元数据库（3）Hive的安装与配置（4）Hive安装的注意事项（5）参数配置3.数据类型与文件格式（1）基本数据类型及转换（2）集合数据类型（3）Hive文本文件数据编码及读时模式 1.
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
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2023-10-03 11:45:53
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Hive起源于Facebook，Facebook公司有着大量的日志数据，而Hadoop是实现了MapReduce模式开源的分布式并行计算的框架，可轻松处理大规模数据。然而MapReduce程序对熟悉Java语言的工程师来说容易开发，但对于其他语言使用者则难度较大。因此Facebook开发团队想设计一种使用SQL语言对日志数据查询分析的工具，而Hive就诞生于此，只要懂SQL语言，就能够胜任大数据分
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2023-09-01 10:23:48
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1.虚拟机三台2.jdk环境变量jdk版本：jdk-8u144-linux-x64.tar
环境变量配置/etc/profile.d/env.sh
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
配置完需要source /etc/profile.d/env.shHadoo
概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持决策。它主要的目标是分析和处理数据，和传统的操作型事务处理有很大区别。之所以不直接在操作型系统上执行分析查询，而是从操作型系统抽取数据，最主要有以下两个原因：（1）在操作型系统上直接执行分析查询会使业务系统受到影响，很可能使其变慢甚至宕机。（2）在操作型系统中很可能查不到分析所需要的数据。出于性能的考虑，操作型系统一般都
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2023-07-14 16:51:27
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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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