1 数仓基本概念1.1 数据仓库架构源数据, 数据仓库, 数据应用，具体架构如下：源数据:该部分数据主要是从生产数据库，线下手工数据和日志数据，集成到dataworks中，形成了数仓的第一层ods层的数据明细数据仓库:主要是按照业务域，对明细数据进行建模，建立各个业务域的聚合数据和数据模型数据应用：主要是在数据仓库的基础上，结合公司业务需求，聚合成前端报表展示需要的数据；数据分
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原创
2023-02-08 11:10:49
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阿里DataWorks是一种用于构建和管理数据仓库架构的工具。对于刚入行的小白来说，这可能是一个相对陌生的领域。下面是一个关于如何实现阿里DataWorks数仓架构的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建项目 |
| 步骤2 | 创建数据源 |
| 步骤3 | 创建表 |
| 步骤4 | 定义数据抽取任务 |
| 步骤5 | 定义数据处理任务 |
|
原创
2023-12-30 11:04:20
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数据模型规范构建模型的原理：高内聚、低耦合，保证数据一致性，核心模型和扩展模型分离，公共逻辑下沉，数据可回滚，低成本高性能，命名清晰可理解。 高内聚和低耦合，最基本的软件设计方法论，将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计成一个逻辑或者物理模型，将高概率同时访问的数据放在一起，将低概率访问的数据分开存储； 保证数据的一致性，数仓输出的指标定义需要统一，防止出现重复开发； 核心模型和扩展模型分离，准许
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2023-12-26 09:16:26
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数据仓库架构
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2021-06-18 17:46:35
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文章目录首先登录阿里云平台然后进入产品栏选择并配置工作空间配置引擎选择DataWorks使用 首先登录阿里云平台链接在这阿里云 （没有账号的自己用支付宝登录就可以了） 登录后如下界面然后进入产品栏然后找到大数据一栏点击，然后再找到DataWorks，再点击进去 进去后点击立即开通 然后点击免费开通基础版（学习用不要钱都懂吧）选择并配置地域：看你个人离那里近就推荐选哪个 版本：肯定选基础版（ps其
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2024-05-27 14:55:29
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一、数据开发1.任务开发新建表 野路子可以直接新建一个任务，粘贴DDL，手动运行任务即可完成建表“数据管理”->数据表管理中建表： 支持可视化建表和DDL建表（配合之前的宏，建表还是很快的） 当然，这种方式的局限也很明显，一是稍显繁琐，二是不能同时运行多个任务，三是不能保存建表脚本（每次都得去查找数据中找到建表DDL）脚本开发，下文介绍查看表
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2023-12-22 13:18:22
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# Java 数据仓库开发指南
作为一名刚入行的开发者，进入“Java数据仓库开发”这个领域可能会让人感到陌生和困惑。在这篇文章中，我将为你提供一个清晰的流程图表，以及每一步骤的详细代码实现与解释，帮助你更好地理解和实现Java数据仓库开发的过程。
## 整体流程
在开始之前，让我们先看一下数据仓库开发的一般流程。以下是一个简单的展示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-02 05:30:52
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一、目的数据研发规范化旨在为数据开发提供规范化的研发流程指导方法，目的是简化、规范化日常工作流程，提高工作效率，较少无效与冗余工作，赋能企业更强大的数据掌控力来应对海量增长的业务数据，从而释放更多的人力与财力专注于业务创新二、角色职责数据产品经理负责承接、评估业务方提出的数据需求，并组织需求评审、产出产品需求文档，同时需要把控其他更细化的技术评审。设计人员根据已定稿的产品需求文档所述需
一、Djangocms简介Djangocms是基于Python语言开发的一款开源内容管理系统。它采用了Django框架，可以快速构建高效、灵活的网站。Djangocms拥有强大的可扩展性和易用性，支持多语言、多站点等功能。此外，Djangocms还提供了丰富的插件和主题，使得网站定制变得更加简单。二、安装与使用安装Djangocms非常简单，只需在命令行中输入以下命令即可： pip install
文章目录（一）数据仓库介绍（二）用户行为数据数仓开发（1）ods层开发（2）dwd层开发（三）需求分析（1）需求一： 每日新增用户相关指标（2）实现需求一（1）实现思路如下：（2）接下来是第 个指标，每日新增用户量的日环比和周同比 （一）数据仓库介绍数据仓库分为 4 层： ods 层、 dwd 层、 dws 层、 app 层。ODS层：原始数据层，数据源中的数据，采集过来之后，原样保存。DWD层
背景 假设你在阿里云上Dataworks的空间space下有一个表table_A，想要把它的数据导出到文件以供后续使用，但是数据量又很多，从浏览器复制不太现实。阿里云提供了Java和Python版本的SDK，用来完成这个操作。 为了帮助业务取数，我之前搜了很多文档包括官方文档，但都没有完整讲清楚具体 ...
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2021-06-15 11:03:00
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本文围绕离线数仓项目展开，重点阐述了电商业务需求分析、架构与模型设计、数仓系统性能基准以及性能相关指标优化等内容。在电商业务需求分析方面，强调了充分调研的重要性，包括了解组织架构、业务架构、各业务板块主要功能及数据需求等。架构与模型设计部分，详细介绍了技术架构选型、数仓分层设计以及各层的数据模型设计要点。数仓系统性能基准和性能相关指标优化则涉及数据同步时间、存储大小记录以及Hash Clustering等优化技巧，旨在提升数仓性能。
目录一、需求调研1 确定需求1.1 业务调研1.2 确定需求2 分析业务过程3 划分数据域（主题域）4 确定维度与构建总线矩阵4.1 确定维度4.2 构建总线矩阵5 明确统计指标原子指标和派生指标二、方案设计1 数据探查2 开发设计2.1 DDL表设计2.2 DML设计2.3 调度设计依赖设计运行周期设置基线设置优先级数据流设计三、数据开发1 代码开发2 单元测试3 代码评审参考资料 一、需求调研
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2023-12-30 16:25:37
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原创
2022-08-14 00:05:19
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访问链接：https://workbench.data.aliyun.com/console?#/ 输入账号密码1、进入阿里云控制台 2、创建工作空间2.1自定义工作空间名称2.2给工作空间选择计算引擎2.3配置实例显示名称，点击创建工作空间完成工作空间创建。2.4查看工作空间列表，点击进入首页进入DataWorks工作空间首页。2.5服务组件添加，当鼠标移动到该服务，该服务会显示一
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2023-02-06 00:22:10
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1 概述 目前的数仓为离线数仓，因此DataWorks开发主要涉及到离线数据集成和数据模型开发，因此本节也是分两部分来描述2 DataWorks开发的准备工作2.1 工作空间的创立 工作空间是数据集成，数据开发的基础。本数仓通过工作空间，来实现数仓的分层，即每个工作空间作为数仓的一个物理分层。工作空间列表跳转链接登录阿里云 DataWorks控制台——工作空间列表点击创建空间即可，不过该权
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2023-02-09 00:12:39
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在谈数仓之前，先来看下面几个问题：数仓为什么要分层？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；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。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
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2024-04-29 08:58:48
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1、实时数仓与离线数仓的区别1、架构上：实时数仓在离线数仓的基础上，数据集成改为实时的数据集成，例如采用canal、dts和消息中间件（kafka）来及时采集和更新数据。2、数据处理上：增加了流式ETL和流式汇总。离线数据仓库主要采用T+1的方式处理数据，即第二天处理前一天的数据（这里可以是天，周或者是年，看具体业务情况）。而实时数仓则需要在秒级别内实现对数据的处理，因此通常情况下，会使用flin
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2023-12-27 13:48:21
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一、数据模型数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一段关于“什么才是优秀程序员”的话：“烂程序员关心的是代码，好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”。只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。关于数仓的建模有两种基本的模型：1、关系建模（Inmon）关系建模是数据仓库
概述分层模型设计ODS层设计DWD层设计DIM层设计DWS层设计ADS层设计 概述 上一篇主要阐述了 OneData 建模体系中的规范定义部分，而本篇主要阐述的是分层模型设计部分。当了解到每一个业务过程与维度的关联，就可以基本明确需要设计事实表与维度表；再通过明确统计指标的深入分析，就可以下沉某些相同计算逻辑。这是数仓的基本架构雏形已明确，而接下来则是设计各个表如何设计。例如：什么样的表放
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2024-05-28 11:24:42
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