目录 1. ODS 数据准备层2. DWD 数据明细层3. DW(B/S) 数据汇总层4. DM 数据集市层5. ST 数据应用层解码OneData，阿里的数仓之路1. ODS 数据准备层功能：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据，可减少对业务系统的影响建模方式及原则：从业务系统增量抽取、保留时间由业务需求决定、可分表进行周期存储、数据不做清洗转换与业务系统数据模型保持一
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2023-08-21 16:55:56
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文章目录基本架构主要数据仓库架构1．数据集市架构2．Inmon企业信息工厂架构3．Kimball数据仓库架构4．混合型数据仓库架构操作数据存储抽取-转换-装载1.数据抽取逻辑抽取物理抽取2.数据转换3.数据装载开发ETL系统的方法常见ETL工具小结 基本架构把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系，那么数据仓库架构如图所示： 图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大
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2023-08-15 21:11:48
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文章目录一、数据仓库1.什么是数据仓库：2.技术发展历程：3.数据仓库特点：4.OLAP和OLTP的区别：OLAP分类：二、数据分层1.为什么要分层：2.怎样分层：a.ODS层：b.DW/CDM层：c.DM/ADS/APP层：d.维表层/公共维度层（Dimension）：3.举个例子：三、元数据四、数据模型1.什么是数据建模：2.为什么需要数据建模：3.数仓建模阶段划分：五、数仓建模方法1.关系
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2023-08-07 23:54:58
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### 数据仓库设计架构图实现流程
为了帮助你理解和实现数据仓库设计架构图，我将提供以下步骤和相应的代码。请按照顺序进行操作，并参考代码注释理解每一步的目的。
#### 步骤一：创建数据仓库表
首先，我们需要创建数据仓库中的表。在数据库中创建一个新表，用于存储数据。
```sql
CREATE TABLE data_warehouse (
id INT PRIMARY KEY,
n
原创
2024-01-21 10:04:02
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# 构建离线数据仓库架构图
## 概述
在数据处理与分析领域，离线数据仓库是非常重要的一环。它可以帮助我们更好地组织、存储和分析海量的数据。在这篇文章中，我将教你如何构建一个离线数据仓库架构图，以帮助你更好地了解整个流程。
## 操作流程
```mermaid
gantt
title 构建离线数据仓库架构图流程
section 构建离线数据仓库架构图
定义需求
原创
2024-05-10 05:52:15
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实现数据仓库项目架构图的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定数据仓库项目的需求和目标 |
| 2 | 设计数据仓库项目的架构 |
| 3 | 创建数据库和表结构 |
| 4 | 开发ETL（提取、转换和加载）流程 |
| 5 | 实现数据仓库的查询和报表功能 |
| 6 | 部署和维护数据仓库项目 |
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码示例：
原创
2024-02-04 04:46:56
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# 数据仓库系统架构解析
数据仓库（Data Warehouse，DW）是一个集中式的存储系统，旨在帮助组织整合和分析来自不同来源的数据。它允许企业将海量的数据转换为可用的信息，以支持决策分析、报告生成和趋势预测。本文将深入探讨数据仓库的系统架构，以及如何使用代码示例来理解其主要组件。
## 数据仓库的基本组件
数据仓库一般由以下几个重要组件构成：
1. **数据源**：数据仓库的数据来自
Ashish Thusoo, Joydeep Sen Sarma, Namit Jain, Zheng Shao, Prasad Chakka, Ning Zhang, Suresh Antony, Hao Liu and Raghotham Murthy 【摘要】 应用于工业的商务智能收集分析所需的数据集正在大量增长，使得传统的数据仓库解决方案变得过于昂贵。Had
简介作为一名数据的规划者，我们肯定希望自己的数据能够有秩序地流转，数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到。直观来讲就是如下的左图这般层次清晰、依赖关系直观。但是，大多数情况下，我们完成的数据体系却是依赖复杂、层级混乱的。如下的右图，在不知不觉的情况下，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，甚至出现循环依赖的数据体系。 因此，我们需要一套行之有效的数据组织和管理方法来让我们的数据体系更有序
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2023-08-15 14:36:59
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数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：从图中可以看出数据仓库的数据来源
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2023-08-08 15:08:21
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# 数据建模架构概述
数据建模是数据科学和数据分析中的一项重要任务，旨在将复杂的数据转化为结构化的信息，以便更高效地进行分析和决策。本文将以一种简单而直观的方式介绍数据建模架构，结合具体的代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是数据建模？
数据建模是对数据需求和组织方式的抽象描述。良好的数据模型不仅能够提升数据存储的效率，还能优化数据查询的速度。数据建模通常分为概念模型、逻辑模型
原创
2024-10-05 04:14:55
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为了方便公司的数据分析平台的独立运行和数据挖掘的探索，今年上半年在公司搭建了支持数据平台和数据挖掘的数据仓库；现就数据仓库的创建工作总结如下，供大家参考： 首先介绍下数据仓库搭建的缘由： 公司创建两年，用户量不多，也有几十万吧，就我来的时候，公司功能性平台基本上都有，例如：用户
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2023-06-30 20:18:26
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1. 数据仓库的概述1.1 数据仓库的基本内容数据仓库泛化、合并多维空间的数据。构造数据仓库涉及数据清理、数据集成和数据变换，可以看作数据挖掘的一个重要预处理步骤。此外，数据仓库提供联机分析处理（OLAP）工具，用于各种粒度的多维数据的交互分析，有利于有效的数据泛化和数据挖掘。数据仓库的基本内容包括：什么是数据仓库操作数据库与数据仓库的区别分离的数据仓库数据仓库模型数据提取变换和转入元数据库2.
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2023-08-07 23:25:45
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1.简介1.1诞生背景历史数据积存：历史数据使用频率 低，堆积在业务科中，导致性能下降；企业数据分析需要：各个部门自己建立独立的数据抽取系统，导致数据不一致；1.2基本概述（Data Warehouse,DW）由数据仓库之父比尔恩门提出；数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随着时间变化的数据集合；主要用于组织积累的历史数据，并使用分析方法（OLAP、数据分析）进行分析整理，进而辅助决策，为
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2023-11-17 21:47:56
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一、联机事务处理系统（OLTP系统）也称为生产系统，它是事件驱动、面向需求的，比如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。OLTP在使用过程中积累了大量的数据。关系数据库概念提出之后，联机事务处理一直是数据库应用的主流。OLTP的特点是：1）对相应时间要求非常高；2）用户数量非常庞大，主要是操作人员；3）数据库的各种操作基于索引进行，每次操作数据量很小。二、联机分析处理系统（OLAP系统）是基于
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2023-10-05 23:07:35
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成功实施数据仓库项目的七个步骤建立一个数据仓库并不是一个简单的任务，不应该由一个人单独完成。由于数据仓库最佳结合了业务惯例和信息系统技术，因此，一个成功的数据仓库实施需要这两方面的不断协调，以均衡其所有的需要，要求，任务和成果。我很乐意与大家分享我在规划和管理任何数据库项目时采用的方法，这些数据库包括交易数据库，数据仓库，和混合型数据库。由于我生活在关系数据库和数据仓库以及用以支撑它们的数据提取，
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2024-01-09 22:27:24
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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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一、Hbase简介
1.1、什么是HbaseHBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google
数据仓库的业务架构图在当今数据驱动的业务环境中显得尤为重要。构建一个有效的数据仓库，不仅需要对数据的有效管理与存储，还有助于快速响应业务需求。本文将详细阐述数据仓库的业务架构图的构建过程，包含其背景、技术原理、架构解析等多个方面。
## 背景描述
数据仓库是集成、分析和管理海量数据的关键组件。在当前的业务环境中，数据仓库架构可以帮助企业快速做出基于数据的决策，提升运营效率。可以将数据仓库的业务
离线数据仓库的技术架构设计是数据管理及分析领域中的一项重要任务，在这个过程中，理解如何构建一个可靠的架构至关重要。本文将深入探讨离线数据仓库的技术架构，涵盖整个设计过程和性能优化策略。
### 背景描述
离线数据仓库通常用于存储大量历史数据，这些数据在业务分析中发挥着重要作用。离线数据的特点在于它们不是实时生成的，因此可以批量处理，有助于降低数据处理的复杂性。
在设计离线数据仓库时，需要关注
