“ 做世界第一的预测营销云 ” 作者：原上野设计：Abby编辑：AI君 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。本文主要从目前互联网行业数据的采
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2024-07-18 11:38:10
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在当今数据分析领域，Hive数据仓库成为了处理大数据的重要工具。然而，伴随不同版本的演进，我们面临着“头哥hive数据仓库答案”这些坑爹的问题。本文将为大家提供一个完整的解决方案，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。在这里，我将轻松地带你走过这个过程。
## 版本对比
在分析Hive数据仓库的不同版本时，我们必须考虑每个版本的特性与兼容性。以下是Hive版本演进的
1.数据立方体的有效计算 a.方体总数=∏（Li+1）（1<=i<=n）。其中Li为每个维的层数，n为维数。 b.方体的计算选择。 不物化：不预计算任何“非基本”方体。 完全物化：预计算所有方体，但是需要花费海量的空间来存储。 部分物化：有选择的计算方体的一个自己。 c.索引OLAP数据 为了提供有效的数据访问，数据仓库支持索引结构和物化视图即上面所述。
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2024-06-20 19:45:10
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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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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
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大数据技术原理与应用——数据仓库8.1 数据仓库的概念根本目的数据仓库概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 数据仓库的数据都来自于数据源，数据源中的数据需要经过抽取、转换、加载这样一个过程，把它加载到数据仓库，这个抽取、转换、加载这个过程一般简称为 ETL，加载到数据仓库以后，可以通过里面的 OLAP 服务器和数据挖掘引擎对上层用户提供服务构
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2023-08-27 22:24:33
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1、知识点1.1 RDBMSRelational DataBase Magement System 关系型数据库管理系统 相关技术栈：SQL、SQL databases（MySQL、Postgres、Oracle等），Data Modeling（FB DE）1.2 SQL结构化查询语言1.3 Batch ETLExtract，Transform，Load 从数据仓库中提取数据，使用slicing和
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2023-11-20 08:09:26
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随着社会的快速发展，数字分析的重要性也日益突显。市场上也涌现更多数字化系统或产品，帮助人们更好地管理工作，提高工作效率。下面，我们就来了解一下数据仓库解决方案吧！ 数据仓库解决方案一、数据仓库介绍数据仓库是集成的、面向主题的、反应历史的数据的集合。它需要具有高效查询、高质量的、可扩展的的特性。数据仓库是协助运营及管理人员及时做出策略调整的最有效的依据。二、数据仓库简单架构通常情况下，数
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2023-08-30 12:51:46
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0x00 前言下面的内容，是笔者在学习和工作中的一些总结，其中概念性的内容大多来自书中，实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！概述数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系。各种数据建模方法，如维度建模。调度系统、元数据系统、ET
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2023-08-10 00:32:45
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# 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 |
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原创
2024-09-17 07:08:39
15阅读
前言hive是构建在Hadoop上的数据仓库平台，其设计目标是:使Hadoop上的数据操作与传统的SQL结合，让熟悉sql的开发人员能够轻松的像Hadoop平台迁移。Hive是Facebook的信息平台的重要组成部分，Facebook在2008年将其共献给Apache，现在Hive是Hadoop家族中一款数据仓库产品。Hive最大的特点是：提供了类SQL的语法，封装了底层的MapReduce过程，
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2024-09-18 13:02:00
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数据仓库是所有产品的数据中心，公司体系下的所有产品产生的所有数据最终都流向数据仓库，可以说数据仓库不产生数据，也不消费数据，只是数据的搬运工。 记得很久以前曾有一位前辈和我说过：“进来的数据是垃圾数据，出去也是垃圾数据”。在实际环境中，往往我们一条业务线会由多个不同的系统支撑组成（例如：很多电商后端业务线都区分为库存系统、售后系统、采购系统、CRM系统等）。这些系统由于本身设计的缺陷或业
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2023-07-22 14:08:20
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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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1、OLTP和OLAP
OLTP的全称是 Online Transaction Processing, OLTP主要用传统的关系型数据库来进行事务处理。OLTP最核心的需求是单条记录的高效快速处理，索引技术、
分库分表等最根本的诉求就是解决此问题。
OLAP的全称是 Online Analytical Processing，OLAP能够处理和统计大量的数据，不像
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2018-08-07 14:05:00
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数据仓库大数据平台简介通常说的大数据平台主要包括三部分：数据相关的工具、产品和技术：批量数据采集传输sqoop，spark离线数据处理Hadoop，Hive，Spark实时流处理Storm，Spark Streaming，Flink数据资产：公司业务本身产生和沉淀的数据公司运作产生的数据（如财务、行政）第三方数据：外界购买、交换或者爬虫而来的数据数据管理：有了工具和数据，需要进行管理才能让数据价值
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2023-11-01 16:42:15
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大数据仓库是数据中台内容端建设的载体，将医保各业务数据
原创
2022-11-08 18:25:30
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最近在处理一个商业银行的大数据项目，旨在构建大数据资源池，项目边界确认过程中，针对项目的定位出现了两种不同的观点，对大数据的在传统行业的应用有了新的启发。观点一、大数据作为操作数据历史库，存储操作数据库数据，提供历史数据长周期
原创
2022-05-04 17:58:56
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从结构的角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市、和虚拟仓库。企业仓库：企业仓库搜集了关于主题的所有信息，跨越整个组织。它提供企业范围内的数据集成，通常来自一个或多个操作的系统，或外部信息提供者，并且是跨功能的。通常，它包含详细数据和汇总数据，其大小由数千兆字节，到数百千兆字节，数兆兆字节，或更多。企业数据仓库可以在传统的大型机上实现，如UNIX 超级服务器或并行结构平台。它需要广泛建模，可
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2023-11-13 13:55:50
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1. 摘要对于大数据而言，数据仓库承载着整个企业的全业务的数据。早期数仓在关系型数据如Oracle，MySql上。到大数据时代，基于hadoop生态的大数据架构，数仓基本上都是基于hive的数仓。对于很多大数据开发者而言，特别是早期，很多开发者认为hive数仓就是和业务相关，隐射Hdfs数据文件的一张张表。针对于hive数仓而言，最终看到的确实是一张纸表，但这些表是如何根据业务抽象出来的、表之间的
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2023-08-09 23:05:35
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