数据仓库实例在本节中,我们通过一个简单的实例介绍数据仓库对数据的处理过程。假设有一家连锁超市,它有多家分店。每一个分店都有很多种类的商品,包括日用品、肉类、冷冻食品、烘焙食品和花卉等。所有产 品在整个连锁超市环境下有一个唯一的产品编号。图3-15为一张顾客结账清单。经过一段时间的商品销售后,连锁超市积累了大量销售数据，如下图所示,超市分店具有分店名、分店地址 和开店时间属性,商品有商品类别、商品价
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2023-08-01 19:02:36
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回到数仓项目中，我们上一篇已经搭建了ODS层，并且把HDFS上的埋点数据和业务交易数据，load到数仓的ODS层。本节我们在ODS层的基础上搭建DIM层即维度层，会根据不同的加载策略处理维度表并且讲解非常重要的拉链表的概念和使用，本节涉及很多HQL语句，不懂的童靴小白可以学一下。一、DIM层表结构我们在“数仓（四）数据仓库分层”中讲解了什么是DIM层。这里在复述一下：1、DIM层概念以维度作为建模
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2023-09-21 10:22:38
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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
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2023-11-03 00:28:09
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企业被淹没在来自客户、供应商、员工和他们的操作系统的数据中。大多数企业有数据仓库 （DW） 或商业智能 （BI） 程序，有些已运行多年。DW/BI程序经常不能提供业务所需要的一致信息，因为客户员工、供应商和产品名称经常重复或不一致。主数据管理 （MDM） 就是用来解决不一致的列表和维度这种问题的方案。 现实情况是，多年来，不管人们意识到它与否，数据仓库 （DW） 已经担
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2023-11-03 22:53:15
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参考来源： 数据仓库分层与架构 数据仓库定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用使用。 数据仓库特点：面向主题的：数据仓库都是基于某个明确的主题，仅需要与该主题相关的数据，其他的无关细
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2023-09-05 10:13:51
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1. 数据仓库的诞生背景 1.1 数据仓库诞生的原因 * 历史数据积存 * 企业数据分析需要 1.2
数据仓库数据仓库的重建，从业务的角度讲诉一下重建数据仓库的原因。背景 公司建立大数据部门已经有1年，最开始数据仓库的建立完全由大数据开发同事构建，最开始仅有三个大数据开发工程师进行设计，有制定一定的规范。刚开始所有的数据从同步数据到odl层，在bdl层建立事实表和维度表，adl层建立应用报表，该有的步骤都有。但随着人员的流动、数据仓库的使用者越来越多的时候，出现的问题越来越多。坑集权限的申请由于大
数据仓库建设步骤1.系统分析，确定主题确定一下几个因素： ·操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。 ·在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年。 ·用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。 ·用户所能接
先让我们看看数据仓库的定义，数据仓库的创始人 Bill Inmon 是这样定义的：数据仓库是 为支持决策管理建立的，是面向主题、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合。 从数据仓库的定
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2023-09-28 07:57:34
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数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。互联网时代,由于上网用户剧增，特别是移动互联网时代,海量的网络设备，导致了海量的数据产生，企业需要也希望从这些海量数据中挖掘有效信息，如行为日志数据，业务数据,爬虫数据等等中提炼出有价值信息。现代大数据技术应运而生。而数仓就是做这些海量数据存储的地方。数据仓库简介数据仓库是一个面向主题的、集成的
讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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分区更改跟踪：不需要 MV 日志要了解此增强功能，首先必须了解物化视图 (MV) 刷新过程中的分区修整概念，假设基于列 ACC_MGR_ID 对表 ACCOUNTS 进行了分区，每个 ACC_MGR_ID 值一个分区。您根据 ACCOUNTS 创建了一个名为 ACC_VIEW 的 MV，该 MV 也根据列 ACC_MGR_ID 进行了分区，每个 ACC_MGR_ID 一个分区，如下图所示：假设已经
亲爱的各位社区朋友：Apache Kylin 在 2014 年 10 月开源并加入 Apache 软件基金会
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2021-12-22 13:40:04
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大多数情况下， 数据会以很低的粒度级别进入数据仓库， 如日志类型的数据或单击流数据， 此时应该对数据进行编辑、 过滤和汇总， 使其适应数据仓库环境
原创
2023-03-20 10:26:15
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目录数据分层通用的数据分层设计一、数据运营层：ODS（Operational Data Store）二、数据仓库层：DW（Data Warehouse）1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）三、数据应用层：APP（Applica
0x00 概述数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前
原创
2022-05-27 06:20:44
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1.数仓概述1.1 数仓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，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的1.2 数据仓库核心架构2.数仓建模概述 2.1 数仓建模的意义数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数
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2023-10-27 17:14:05
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0x00 概述 数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前网络中大部分可以被检索到相关文章只是简单地提及数据分层的设计，或缺少明确而详细的说明，或缺少可落地实施的方案，或缺少具体的示例说明。因此，本文将指出一种通用的数据仓库分层方法，具体包含如下内容：介绍数据分层的作用提出一种通用的数据分层设计，以及分层设计的原则举出具体的例子说明提出可落地
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2022-07-19 15:07:25
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数据仓库建模方法论维度建模）1 什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种方法，是通过抽象的实体及实体之间的联系来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。 数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的特定模型。由下图四部分内容组成： l 业务建模，主要解决业务层面的分解和程序化。l&nb
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2023-07-24 16:58:18
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基本概念英文名为Data Warehouse，简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。 数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。 可以理解为：面向分析的存储系统。主要特征数据仓库是面向主题的（SUbject-Orient
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2023-08-10 00:13:43
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