场景：xx公司刚成立，要做某一业务的大数据分析项目，原业务有y个系统需要整合上云并构建数据仓库，如果是你来主导，你将怎么做？ 1、如何数据集成，有哪些注意事项，工具选型。 2、数据仓库的主体域如何构建，有什么痛难点。 3、随时间的变化，数据仓库越来越大，历史数据如何处理？ 4、针对维度表，时间维度表如何进行构建。 5、如何构建信息相对稳定的数据仓库，数据模型？ 6、如何构建一个可以商用的数据仓库。
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2023-11-30 22:32:32
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1、数据湖框架 如前面几篇文章所述，目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：DeltaLake、Apache Iceberg和Apache Hudi。1、Delta Lake：DataBricks公司推出的一种数据湖方案， 网址：https://de
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2023-10-12 14:12:06
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第一章 数据仓库Data Warehouse1.1 数据仓库概念1. 数据仓库（Data Warehouse）:是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。为企业决策提供数据支撑
2. 通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业改进业务流程，控制成本，提高产品质量等。
3. 数据仓库不是数据的最终目的地，而是为数据最终目的地做好准备：对数据进行 清晰->转义 ->分类
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2023-08-26 11:20:43
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目录DIM层设计要点：8.1 商品维度表1）建表语句2）数据装载8.2 优惠券维度表1）建表语句2）数据装载8.3 活动维度表2）数据装载8.4 地区维度表1）建表语句2）数据装载8.5 日期维度表1）建表语句2）数据装载8.6 用户维度表（拉链表）1）建表语句2）分区规划3）数据装载8.7 数据装载脚本8.7.1 首日装载脚本8.7.2 每日装载脚本DIM层设计要点：（1）DIM层的设计依据是维
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2023-08-26 15:54:24
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星形模型(Star Schema)和雪花模型(Snowflake Schema)是数据仓库中常用到的两种方式，而它们之间的对比要从四个角度来进行讨论。 1.数据优化 雪花模型使用的是规范化数据，也就是说数据在数据库内部是组织好的，以便消除冗余，因此它能够有效地减少数据量。通过引用完整性，其业务层级和维度都将存储在数据模型之中。 ▲图1 雪花模型 相比较而言，星形模型实用的是反规范化数据。在
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2024-01-12 14:58:16
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# 构建数据仓库柱状构造
## 简介
在数据仓库中，柱状构造是一种常见的数据展示方式，用于展示数据在不同维度上的分布。本文将介绍如何实现数据仓库柱状构造，适合数据分析和报告需求。
## 流程
下面是构建数据仓库柱状构造的整体流程，你可以按照这个表格逐步进行操作。
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 连接到数据源 |
| 2 | 查询数据 |
| 3 | 对数据进行聚合
原创
2024-05-20 05:44:01
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笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人一、概述在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。
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2023-10-19 09:45:53
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[目录]第一章：概述第二章：整体数据分层第三章：整体实现框架第四章：元数据第五章：ETL第六章：数据校验第七章：数据标准化第八章：去重第九章：增量/全量第十章：拉链处理第十一章：分布式处理增量第十二章：列式存储第十三章：逻辑数据模型（数仓模型）第十四章：数据模型参考第十五章：维模型第十六章：渐变维第十七章：数据回滚第十八章：关于报表第十九章：数据挖掘数据仓库实践杂谈（三）整体实现框架从获取数据到最
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2023-11-02 11:22:34
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一、星型模型：是一种费正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接， 不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余。二、雪花模型当有一个或者多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展，原有的各维度表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的“层次”区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。它的优点
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2024-01-02 21:37:38
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为了达到数据仓库项目质量管理的要求，可以选择合适的模型建立数据仓库项目的生命周期1.使用瀑布模型 条件:从用户的角度来说，他们已经完全理解项目的需求，并且有现成的文档作为支持，同时用户希望用新系统替代旧的系统，并且项目工期相对紧迫。 从项目开发人员的角度来说，项目分工明确，资源充分，系统可以被划分成相对独立的
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2023-07-14 10:32:09
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一、概述在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型，如图 1 。星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定
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2024-05-29 00:50:55
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# 数据仓库与数据调度图的绘制
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个用于存储和分析来自不同来源的结构化和非结构化数据的系统。它的设计允许数据从多个源进行整合，并经过清洗、转换后存储在一个集中的位置，以便进行复杂查询和分析。数据仓库的特点包括支持大数据量存储、快速查询和历史数据分析。
## 什么是数据调度图？
数据调度图是一个可视化的工具，用于展示数据的流动路径，调度流程及其关系。它能帮助
原创
2024-10-10 06:47:35
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一、DB、ETL、DW、OLAP、DM、BI关系结构图转载自：（1）DB/Database/数据库——这里一般指的就是OLTP数据库，在线事物数据库，用来支持生产的，比如超市的买卖系统。DB保留的是数据信息的最新状态，只有一个状态！比如，每天早上起床洗脸照镜子，看到的就是当时的状态，至于之前的每天的状态，不会出现的你的眼前，这个眼前就是db。 （2）DW/Data Warehouse/数据仓库——
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2023-09-09 21:59:01
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# 构建数据仓库开源框架
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何构建一个数据仓库开源框架。首先让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定需求分析和设计数据仓库模型 |
| 2 | 选择合适的开源框架工具 |
| 3 | 构建数据仓库开发环境 |
| 4 | 设计数据仓库ETL流程 |
| 5 | 实现数据仓库ETL流程 |
原创
2024-03-09 06:48:30
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图数据库 在如今数据库群雄逐鹿的时代中，非关系型数据库（NoSQL）已经占据了半壁江山，而图数据库（Graph Database）更是攻城略地，成为其中的佼佼者。 所谓图数据库，它应用图理论（Graph Theory）可以存储实体的相关属性以及它们之间的关系信息。最常见例子就是社会网络中人与人之间的关系。相比于关系型数据库（比如MySQL等），图数据库更能胜任这方面的任务。 图数据库现已
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2024-06-15 10:01:23
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如今，随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来-据统计，每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵
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2024-08-16 18:02:40
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# 数据仓库开源框架概述
随着信息技术的迅速发展，数据的生成与积累呈现出爆炸式增长。因此，有效的数据存储与管理成为了商业智能（BI）和数据分析领域的关键需求。在这一背景下，数据仓库（Data Warehouse）应运而生。作为存储和分析结构化、半结构化和非结构化数据的系统，数据仓库在企业决策过程中扮演着至关重要的角色。
本文将介绍数据仓库的开源框架，以及如何使用这些框架搭建一个简单的数据仓库。
# 数据仓库映射图开发指南
## 1. 引言
数据仓库映射图是一种用于可视化展示数据仓库中各个数据表之间关系的工具。它不仅能够帮助开发人员更好地理解数据仓库的结构，还能够辅助数据分析师进行数据探索和查询优化。在本文中，我们将介绍如何使用代码来实现一个简单的数据仓库映射图。
## 2. 流程概览
下面是实现数据仓库映射图的整体流程概览：
```mermaid
flowchart TD
原创
2023-08-26 06:47:29
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Facebook昨日宣布将在爱尔兰的克洛尼建立一个新的数据中心，Facebook将之命名为EU2。这是Facebook在欧洲的第二家数据中心，第一家位于瑞典的Luela。 位于爱尔兰这个新的数据中心也是Facebook在全球范围内的第六家。2004年2月，Facebook的创始人马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)在哈佛大学宿舍内将Facebook上线，当时只有一台服务器。时至今日，
数据仓库图
原创
2022-02-10 11:39:24
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