一句话描述面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理者的决策过程。特性1.面向主题传统的操作性系统是围绕组织的功能性应用进行组织的，而数据仓库是面向主题的。主题是一个抽象概念，简单地说就是与业务相关的数据的类别，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。主题域是对某个主题进行分析后确定的主题的边界，如客户、销售、产品等都是主题。一个主题域由多个相互关联的物理表构成。针对性分析。2
目前，大家公认的数据仓库创始人William H．Inmon 在他所著的《建立数据仓库》一书中对数据仓库所下的定义是：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。由这个定义可以看出数据仓库主要有以下四个特点：Ø 面向主题：主题是在一个较高层次上将数据进行综合、归类并进行分析利
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2023-08-21 12:39:30
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一、数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题、集成、非易失的数据存储，用于支持企业决策和分析。它是一个大型数据存储系统，用于管理和维护多个来源的数据，并将其整合在一起以支持企业内部和外部的决策和分析工作。数据仓库的主要特点包括：面向主题：数据仓库是按主题对数据进行组织和存储的，以便于用户针对某个具体的问题或主题进行查询和分析。集成性：数据仓库可以整合来自多个源系统的数据，形成一个统一
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2023-08-11 10:56:59
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1、数仓建模工具有哪些？erwin、PowerDesigner、Datablau-DDM2、数仓建模的好处？1、性能：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的I/O吞吐；2、成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果符用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本3、效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高数据使用效率4、质量：良好的数据模型能改
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2023-07-28 19:16:10
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调度系统是数据仓库的重要组成部分，也是每个银行或公司一个基础软件或服务，需要在全行或全公司层面进行规划，在全行层面统一调度工具和规范，由于数据类系统调度作业较多，交易类系统批量优先级高，为不互相影响可以和交易类系统独立分开，建2套调度环境。 1，调度系统常见架构 上图是一种常见的调度架构，它分为
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2023-08-08 12:43:19
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0.前言有了数据平台，有了数据仓库，那就需要一个系统来调度和管理数仓的任务，因此调度系统的地位可见之重要。没有工作流调度系统之前，公司里面的任务都是通过 crontab 来定义的，时间长了后会发现很多问题：大量的crontab任务需要管理；任务没有按时执行，各种原因失败，需要重试；多服务器环境下，crontab分散在很多集群上，日志查看不方便。于是，出现了一些管理crontab任务的调度系统。而在
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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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
数据仓库数仓有二位大神，Bill Inmon 和 Ralph Kimball。 Bill Inmon所写的书Buliding the data warehouse【中文版为数据仓库】, Ralph Kimball所写的The data Warehouse Toolkit【中文版为数据仓库工具箱】。 可以说 Bill Inmon 将Ralph Kimball 的理念，尤其是维度建模的理念融合了进去。
一、列式数据存储clickhouse的性能之所以彪悍，其列式存储设计是非常重要的原因之一。给大家举一个例子，假如我们现在有一张学生信息表studentidnameage1小红72小明83lucy7如果这张表采用行式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：如果这张表采用列式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：对比上面的两张图我们可以看到，采用列式存储的优点。比如：我们查询学生年龄的最大值，列式数
数据仓库究竟是什么？它和事务交易处理系统（OLTP）又有什么区别？初次接触它的朋友往往觉得它很神秘、很复杂，其实不然。今天就和大家来认识一下数据仓库的本质，以及在实施商务智能过程中它的一些设计技巧。 Ralph Kimball，数据仓库（Data Warehouse，DW）领域最权威的专家之一，曾下过这样的结论：BI系统=数据仓库。或许这
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2023-08-18 21:14:06
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第2章 大数据平台2.1 大数据平台基础架构大数据基础平台基于烽火自主知识产权FitData产品，FitData主要集成了基础计算资源、网络资源、存储资源，在统一的安全体管理体系下，将这些资源再进行深度加工、处理、关联，形成多种类型的基础服务能力，构建
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2023-06-19 15:31:48
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声明：1. 本栏是个人总结，如有错漏，请指正2. 数据仓库的构建目前业界只有指导方案，并没有统一的标准，每个公司都可以按照实际情况进行设计3. 本总结参考《阿里巴巴大数据之路》、《数据仓库工具箱》 产生背景你以为我又要从OLTP\OLAP进化史开始巴拉巴拉？不了，浪费时间。数据仓库，其实也就是一群SQL Boy，提数员为了应付业务方各种需求，提前建立的一个集中型的数据集市，减少数据重复开
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2023-07-31 23:05:56
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“ doris采用列式存储格式、索引类型丰富、join支持能力强。”Doris 由百度大数据部研发 ( 之前叫百度 Palo，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为 Doris )，在百度内部，有超过200个产品线在使用，部署机器超过1000台。Doris 主要解决 PB 级别的数据量（如果高于 PB 级别，不推荐使用 Doris 解决，可以考虑用 Hive 等工具），解决结构化
学习目录一、基本概念二、核心框架三、数仓大数据架构详解（流程） 一、基本概念数据仓库（Data Warehouse）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，为企业指定决策，帮助企业改进业务流程、提高产品数量一般数仓分为离线数仓（spark）和实时数仓（flink）二、核心框架数据采集数据通过DataX或者sqoop可以将业务数
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2023-09-19 01:06:35
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背景：如何从具体的需求或项目转换为可实施的解决方案，如何进行需求分析、架构设计、详细模型设计等，则是模型实施过程中讨论的内容。业界常用两种数据仓库建设模型思想分为两种kimball和inmon模型。（具体的kimball和inmon 模型思想可以自行百度理解）在我们实践中也经常会用到数据仓库模型层次的划分，和kimball、Inmon的模型 实施理论有一定的相通性，但是不但不涉及具体的模型表达。业
数据仓库的两种建模方法1.范式建模Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。优势：易于维护，高度集成；劣势：结构死板，部署周期较长范式建模应用在EDW层一个符合第
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2023-09-13 22:30:03
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本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。全文5000字，读完需要13分钟！1、数据仓库的发展趋势1.1数据仓库的趋势关于数据仓库的概念就不多介绍了。数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据
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2023-08-28 20:57:51
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目录1、数据仓库所处环节操作层 数据仓库数据集市个体层2、数据仓库概念面向主题的 集成的随时间变化的非易失的3、一般架构STAGE层 ODS层MDS层ADS层 DIM层ETL调度系统元数据管理系统4、设计的两个重要问题1、 粒度2、 分区1、数据仓库所处环节 &n
数据中心整体架构。数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。数据仓库的ODS（Operational Data Store）、DW（Data Warehouse）和DM（Data Mart）概念ODS、DW、DM协作层次图DW可细分为DWDe
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2023-06-26 21:34:30
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