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
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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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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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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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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、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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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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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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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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技术架构选型在数据模型设计之前，您需要首先完成技术架构的选型。本教程中使用阿里云大数据产品MaxCompute配合DataWorks，完成整体的数据建模和研发流程。完整的技术架构图如下图所示。其中，DataWorks的数据集成负责完成数据的采集和基本的ETL。MaxCompute作为整个大数据开发过程中的离线计算引擎。DataWorks则包括数据开发、数据质量、数据安全、数据管理等在内的一系列功能
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2023-07-07 09:32:25
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一、主要步骤1、确定主题 确定数据分析的主题.eg:分析某年某月某地区的各种啤酒销售情况. 主题要体现出某一方面的各个分析维度和统计量度之间的关系.2、确定度量 度量是分析的技术指标,一般为数值型数据.eg:某地区某派出某粒度所发生的警情积分值3、确定分析粒度 采用”最小粒度原则”来满足度量的不同聚合程
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2023-06-14 14:36:19
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第3章 硬件部署 按照专家系统安装接口规要求，结合专家管理系统数据量估算值和数据存储特点，本着数据安全、系统稳定可靠的核心设计思路，设计专家系统大数据平台数据节点服务器22台，其中管理节点服务器2台，数据节点服务器19台，监控节点一台，系统RDBMS数据库服务器台，应用服务器6台，绘制专家系统部署逻辑结构图如下:第4章 硬件清单 根据系统规划及安
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2023-09-30 16:13:41
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数据仓库架构，是IT架构的一个分支，随着数据在企业的核心作用的增强，数据仓库的架构日益重要。数据仓库架构由于其技术选择非常广泛，看上去复杂，不过背后有一套比较稳定的思路，这也是数据仓库架构设计的一个要点，稳定中蕴含变化，变化中蕴含稳定。总体来说，数据仓库架构分成两大块，一是硬件架构，二是软件架构。硬软架构又可以分成封闭式和开放式。封闭式硬件架构代表厂商有teradata，其硬件是专属的
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2024-02-08 06:05:19
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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
原创
2024-01-06 10:29:01
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前言互联网行业，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集，存储，同步以及任务调度与监控方面阐述了大数据数据仓库建设的相关技术，还专门针对数据仓库的维度建模
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2023-08-09 23:04:39
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（1）数据源。是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于 RDBMS（关系型 DBMS）中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。 （2）数据的存储与管理。是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现
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2021-09-05 23:38:07
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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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