一、目的将各业务部门的日志及必要的业务数据收集到大数据集群，以便进行统一的清洗规整、统计、建模，最终为公司管理层、业务部门提供经营分析、指标监控、推荐服务、公关数据等方面的能力支撑。 二、设计原则1、合理：包括：规则合理、数据分层合理、流程合理。数仓越来越规范化，易于后续快速入手，保证数据的完整及安全，数据逻辑易修改。2、可控：包括：数据安全可控、问题定位可控3、迭代优化：可持续优化&n
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2023-08-30 12:50:11
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文章目录搭建数仓MySql的安装配置root用户的密码高可用的MySQL1.到/usr/share/mysql下找mysql服务端配置的模版2.编辑my.cnf3.重启mysql服务4.在主机上使用root@localhost登录,授权从机可以使用哪个用户登录5.查看主机binlog文件的最新位置6.在从机上执行以下语句(目前主机是103)7.在从机上开启同步线程8.查看同步线程的状态安装hiv
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2023-08-21 10:26:31
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大数据数据仓库建设方案 互联网行业，除了数据量大之外，业务时效性要求也很高，甚至很多是要求实时的，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线。整体架构： 数据仓库的逻辑分层架构：1.数据源 数据源，顾名思义就是数据的来源，互联网公司的数据来源随着公司的规
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2023-07-31 19:20:08
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离线数据仓库的技术架构设计是数据管理及分析领域中的一项重要任务，在这个过程中，理解如何构建一个可靠的架构至关重要。本文将深入探讨离线数据仓库的技术架构，涵盖整个设计过程和性能优化策略。
### 背景描述
离线数据仓库通常用于存储大量历史数据，这些数据在业务分析中发挥着重要作用。离线数据的特点在于它们不是实时生成的，因此可以批量处理，有助于降低数据处理的复杂性。
在设计离线数据仓库时，需要关注
一、Hbase简介
1.1、什么是HbaseHBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google
数据仓库和技术首先对于数仓我们应该知道，相比较于传统数据库来说，它需要的操作要相对简单一些，在数仓中没有联机更新数据的需要，只有一些非常少的锁定需要 然后了解一下数据仓库都有什么需求1、管理大量的数据对于数仓而言，最本质的特点就是管理大数据量的数据，传统数据库一张表可能记录十万百万条数据，而数仓中一张hive表在TB级别是允许的 在谈及到数据仓库的时候，技术和效率是我们要考虑的，除此存储和处理的开
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2023-08-30 13:39:46
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离线数据仓库搭建技术架构图
在现代企业中，离线数据仓库的搭建成为了数据管理的一个重要课题。通过合适的技术架构，企业能够高效地存储、处理和分析大量历史数据。本博文将详细记录离线数据仓库的搭建过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
### 环境准备
在搭建离线数据仓库之前，需要确保环境的准备达到要求。以下是前置依赖安装的步骤。
#### 前置依赖安装
```b
文章目录一、数据仓库1.什么是数据仓库：2.技术发展历程：3.数据仓库特点：4.OLAP和OLTP的区别：OLAP分类：二、数据分层1.为什么要分层：2.怎样分层：a.ODS层：b.DW/CDM层：c.DM/ADS/APP层：d.维表层/公共维度层（Dimension）：3.举个例子：三、元数据四、数据模型1.什么是数据建模：2.为什么需要数据建模：3.数仓建模阶段划分：五、数仓建模方法1.关系
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2023-08-07 23:54:58
345阅读
实现数据仓库项目架构图的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定数据仓库项目的需求和目标 |
| 2 | 设计数据仓库项目的架构 |
| 3 | 创建数据库和表结构 |
| 4 | 开发ETL（提取、转换和加载）流程 |
| 5 | 实现数据仓库的查询和报表功能 |
| 6 | 部署和维护数据仓库项目 |
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码示例：
原创
2024-02-04 04:46:56
98阅读
# 构建离线数据仓库架构图
## 概述
在数据处理与分析领域，离线数据仓库是非常重要的一环。它可以帮助我们更好地组织、存储和分析海量的数据。在这篇文章中，我将教你如何构建一个离线数据仓库架构图，以帮助你更好地了解整个流程。
## 操作流程
```mermaid
gantt
title 构建离线数据仓库架构图流程
section 构建离线数据仓库架构图
定义需求
原创
2024-05-10 05:52:15
64阅读
Ashish Thusoo, Joydeep Sen Sarma, Namit Jain, Zheng Shao, Prasad Chakka, Ning Zhang, Suresh Antony, Hao Liu and Raghotham Murthy 【摘要】 应用于工业的商务智能收集分析所需的数据集正在大量增长，使得传统的数据仓库解决方案变得过于昂贵。Had
# 数据仓库系统架构解析
数据仓库（Data Warehouse，DW）是一个集中式的存储系统，旨在帮助组织整合和分析来自不同来源的数据。它允许企业将海量的数据转换为可用的信息，以支持决策分析、报告生成和趋势预测。本文将深入探讨数据仓库的系统架构，以及如何使用代码示例来理解其主要组件。
## 数据仓库的基本组件
数据仓库一般由以下几个重要组件构成：
1. **数据源**：数据仓库的数据来自
### 数据仓库设计架构图实现流程
为了帮助你理解和实现数据仓库设计架构图，我将提供以下步骤和相应的代码。请按照顺序进行操作，并参考代码注释理解每一步的目的。
#### 步骤一：创建数据仓库表
首先，我们需要创建数据仓库中的表。在数据库中创建一个新表，用于存储数据。
```sql
CREATE TABLE data_warehouse (
id INT PRIMARY KEY,
n
原创
2024-01-21 10:04:02
31阅读
为什么要对数据仓库分层： a)用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；b)如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大c）通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理逻辑都相对简
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2023-09-06 16:27:06
140阅读
# 大数据数据仓库技术架构实现指南
在现代数据驱动的时代，大数据和数据仓库的技术架构成为每个企业获取价值的关键。本文将为刚入行的小白提供关于如何实现“大数据 数据仓库技术架构”的完整流程和代码示例，帮助你一步一步深入理解。
## 流程概述
下面是实现大数据数据仓库技术架构的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
# 大数据与数据仓库技术架构入门指南
在现代数据处理的世界里，大数据和数据仓库是两个重要的概念。这个过程不仅涉及到数据的存储和处理，还涵盖了数据的提取、转换与加载（ETL）。在这篇文章中，我们将一步步提纲挈领地介绍如何构建一个典型的大数据数据仓库技术架构。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
原创
2024-09-17 07:08:39
15阅读
1. 数据仓库的概述1.1 数据仓库的基本内容数据仓库泛化、合并多维空间的数据。构造数据仓库涉及数据清理、数据集成和数据变换，可以看作数据挖掘的一个重要预处理步骤。此外，数据仓库提供联机分析处理（OLAP）工具，用于各种粒度的多维数据的交互分析，有利于有效的数据泛化和数据挖掘。数据仓库的基本内容包括：什么是数据仓库操作数据库与数据仓库的区别分离的数据仓库数据仓库模型数据提取变换和转入元数据库2.
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2023-08-07 23:25:45
130阅读
为了方便公司的数据分析平台的独立运行和数据挖掘的探索，今年上半年在公司搭建了支持数据平台和数据挖掘的数据仓库；现就数据仓库的创建工作总结如下，供大家参考： 首先介绍下数据仓库搭建的缘由： 公司创建两年，用户量不多，也有几十万吧，就我来的时候，公司功能性平台基本上都有，例如：用户
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2023-06-30 20:18:26
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成功实施数据仓库项目的七个步骤建立一个数据仓库并不是一个简单的任务，不应该由一个人单独完成。由于数据仓库最佳结合了业务惯例和信息系统技术，因此，一个成功的数据仓库实施需要这两方面的不断协调，以均衡其所有的需要，要求，任务和成果。我很乐意与大家分享我在规划和管理任何数据库项目时采用的方法，这些数据库包括交易数据库，数据仓库，和混合型数据库。由于我生活在关系数据库和数据仓库以及用以支撑它们的数据提取，
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2024-01-09 22:27:24
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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）。其实数据仓库本身并不“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，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：从图中可以看出数据仓库的数据来源
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2023-08-08 15:08:21
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