两者定义当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP：Online Transaction Processing联机事务处理，强调实时处理、快速响应，应用于各类交易系统、管理系统。OLAP：Online Analytical Pro
在贴近用户的终端中，会产生最原始的数据；原始的数据会被存储在业务的源系统中；将海量的原始数据，进行数据的筛选，进行有效数据的单独存储；需要有一个数据库，单独的进行业务流程和需求的数据计算结果的保存；最终这个数据需要进行报表页面的可视化展示。 数据在不同的层次中进行抽取、筛选、存储的过程，就叫做数据的ETL。 为什么工作中，项目组的数据要进行数据的分层？使用不同的数据库分层，每一
层级全拼职责划分ODS(源数据层)Operational DataStoreODS层存储最原始的数据， 对数据不做任何加工处理；源数据主要来自业务数据库和日志，这些数据是用户操作业务系统产生，所以叫操作型数据(Operational Data) 。DWD(明细层)Data Warehouse DetailDWD层的数据表是对ODS层数据表的关联、字段重命名、清洗、类型转换；一
大数据分层架构是指在处理大数据时，根据数据处理的不同层次和要求，将数据存储和处理在不同的层次中进行，以提高数据处理效率和灵活性。在Kubernetes（K8S）中实现大数据分层架构可以极大地简化资源管理和扩展性。
### 大数据分层架构实现流程
首先，让我们看看在K8S中实现大数据分层架构的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建K8S集群 |
| 2
一、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。二、数据分层作为一名数据的规划者，我们肯定希望自已的数据能够有秩序地流转，
原创
2021-07-05 15:06:30
1618阅读
全球范围内，研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。下面将从应用、治理和技术三个方面来讲讲当前的大数据的现状与趋势。一、大数据应用的三个层次按照数据开发应用深入程度的不同，可将众多的大数据应用分为三个层次。第一层，描述性分析应用，是指从大数据中总结、抽取相关的信息和知识，帮助人们分析发生了什么，并呈现事物的发展历程。如美国的DOMO公司从其企业客
转载
2023-08-06 12:04:02
112阅读
数据分层 在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层 跟离线系统的定义一样, ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据（进行了数据清洗）,包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。（原
一、参考资料【尚硅谷】电商数仓V4.0丨大数据数据仓库项目实战_哔哩哔哩_bilibili
原创
2022-08-31 17:09:26
154阅读
# 大数据架构分层与数据挖掘
随着信息技术的迅速发展，数据生成的速度与日俱增，大数据的处理与分析成为了各个行业关注的重点。如何合理规划大数据的架构，进行有效的数据挖掘（Data Mining, DM），是当今数据科学领域亟待解决的问题。本文将介绍大数据架构的分层模型，并结合代码示例进行详细讲解。
## 一、大数据架构的分层模型
大数据架构一般分为四个层次：
1. **数据源层**：数据的生
大数据中的几个概念1 大数据聚集层面2 数据仓库3 OLAP和OLTP 作者：Be_melting1 大数据聚集层面先举个例子：假如我是一个电商，我想要把过去一个月中卖得好的商品提出来打包放在电商网页的首页，这样用户打开首页之后就能直接看到热销的商品了（这里就是一个商品推荐的案例），具体面临的问题有两个（1） 大量数据如何存储（比如订单数量，信息）（2）大量数据如何进行计算
原创
2022-07-11 12:09:37
139阅读
一.大数据概述 1.大数据概念 大数据(big data)是一个抽象的概念，至今尚无确切、统一的定义，不同的研究机构与学者对其有着不同的定义。全球最具权威的IT研究与顾问研究机构高德纳(TheGartner Group)咨询公司给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所对大数据的定义是：一种规模大到
一、数仓分层1.1 为什么要分层1.2 数据集市与数据仓库概念1.3 数仓命名规范1.3.1 表命名1.3.2
原创
2021-12-04 16:36:29
1444阅读
第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系 数据模型：如何构建优良的模型，如何优化模型出现的问题 体系：包含数据模型、分层、主题划分、数据治理、元数据管理、可视化等等9.1，概述 阿里大数据建设方法论核心：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理 、可追溯、可规避重复建设9.1.1，定位及价值 建设统一的、规范化的数据接入层（ ODS ）和数据中间层（ DWD 和DWS ）
解耦是高可用的基础，解耦就是最大限度的降低数据、操作间的依赖，其实组件化就是一种解耦。数据解耦将不是强关联的数据分开存储；将高频次修改的数据和低频次修改的数据分开存储；将高访问量的数据和低访问量的数据分开存储；将记录数据和业务数据分开存储；将历史数据和应用数据分开存储。数据是任何业务的基础，所有的操作都是围绕着数据来做的，数据如果在设计时耦合度比较高，那么后续再怎么优化，程序运行效率也提升不起来。
大数据数据仓库分层架构实现流程
在介绍如何实现大数据数据仓库分层架构之前，我们先来了解一下整个实现流程。下面是一个包含各个步骤的示意表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 数据采集 |
| 步骤二 | 数据清洗 |
| 步骤三 | 数据集成 |
| 步骤四 | 数据存储 |
| 步骤五 | 数据处理 |
| 步骤六 | 数据查询 |
| 步骤七 | 数据
# 大数据分层架构图实现指南
## 概述
大数据分层架构图是一种用来描述大数据系统中各个组件之间关系的图形化表示方法。它通过将系统划分为不同的层次，从而帮助开发者更好地理解和设计大数据系统。本文将介绍实现大数据分层架构图的流程，并给出每一步需要做的具体操作和相关代码示例。
## 实现流程
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 确定系统的层次结构 |
| 2 | 绘制
原创
2023-09-01 05:20:50
183阅读
OLTP和OLAP的区别OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理， 或者在线交易处理系统OLAP（On-Line Analytical Processing）翻译为联机分析处理，或者在线分析系统从字面上来看OLTP是做事务处理，OLAP是做分析处理。从对数据库操作来看，OLTP主要是对数据的增删改，OLAP是对数据的查询。区别：OLTP主要用来记录
转载
2021-03-05 19:13:34
485阅读
2评论
一、大数据的基本概念 其实到目前为止对于大数据的数据量的多少还是一个可变定义，主观定义，即并不是要大于一个特定数据的TB,才叫大数据，包括在做的项目中，有的客户因场景需求即使几TB的数据仍然需要建立大数据体系来提供价值。所以这就体现了数据的属性，如行业属性，历史属性，价值属性等等。二、大数据的结构大数据简单来说一般可分为3层结构1， 数据采集层2， 数据计算层
转载
2023-07-11 11:16:15
2555阅读
一、Hive面试题1、hive内部表和外部表的区别未被external修饰的是内部表，被external修饰的为外部表。区别:内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理；内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse）， 外部表数据的存储位置由自己制定（如果没有LOCATION，Hive将在HDFS上 的/
