EDW是Enterprise Data Warehouse的简写。这里EDW指Inmon的CIF构建方法，EDW架构指的也是CIF架构。本文比较了EDW架构和总线架构的差别，并指出了EDW架构的缺点，当然这是Kimball的观点。1．从逻辑模型上来说，两种构建数据仓库的方法都以为企业建立一致性的数据为基础。总线架构采用一致性维度和一致性事实来进行一致性处理。EDW架构采用高度规范化的E/R模型来保
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2023-07-09 15:37:36
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一.架构开发工具（1）PREEvisionPREEvision是Vector公司开发的基于模型的图形化电子电气架构开发工具，可用于汽车OEM及Tier1进行整车或系统级电子电气架构开发。PREEvision采用分层开发模式，将电子电气架构自上而下划分多个层级，每层架构设计内容均采用图形化的统一建模语言（UML）进行建模，并通过映射/链接的方式将各层架构元素有效地关联，形成统一完整的电子电气架构模型
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2023-07-12 16:52:00
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# 构建数据仓库（EDW）的步骤指南
欢迎来到数据仓库的世界，这里是数据分析的基础设施，助您将企业数据转化为有价值的信息。在本篇文章中，我们将逐步了解如何构建一个企业数据仓库（Enterprise Data Warehouse，EDW），并提供实现每一步的代码示例以及详细注释。
## 数据仓库构建流程
我们将通过以下几个步骤来实现数据仓库（EDW）：
| 步骤 | 描述
一、数据仓库架构设计 数据仓库的主要工作就是ETL，即是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述数据从来源端经过装载(load)、抽取(extract)、转换(transform)至目的端的过程。  
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2024-07-15 15:58:54
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# 数据仓库模型：ODS与EDW的探讨
在大数据时代，企业对数据的挖掘与利用日益重要。数据仓库（Data Warehouse）作为管理和分析企业数据的核心架构，其中的撤离层（Operational Data Store, ODS）和企业数据仓库（Enterprise Data Warehouse, EDW）扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨这两个概念，并提供一些代码示例和示意关系图。
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原创
2024-09-30 05:46:24
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EDW与维度模型间的抉择 1 EDW（enterprisedatawarehouse，企业级数据仓库）
原创
2022-12-08 10:15:52
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前言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进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。 一数据仓库数据仓库平台逐步从BI报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。图1.数据仓库发展阶段
## 数据仓库的EDW层与ODS层
在现代数据管理领域，数据仓库（Data Warehouse）是企业进行数据分析与决策的重要工具。数据仓库通常由多个层次构成，其中EDW（企业数据仓库，Enterprise Data Warehouse）层和ODS（操作数据存储，Operational Data Store）层是两个核心层次。本文将探讨这两者之间的区别及其在数据处理过程中的作用，并附上示例代码和
# Hadoop数仓与EDW数仓的区别
在大数据和数据仓库的快速发展中，Hadoop数仓与EDW（企业数据仓库）各自扮演着不同的角色。虽然二者都是用于数据存储和分析的工具，但它们的架构、技术栈与应用场景存在显著差异。在本文中，我们将探讨Hadoop数仓与EDW数仓的区别，并提供相应的代码示例以帮助理解。此外，我们还将通过类图和流程图来进一步说明二者的不同。
## 一、Hadoop数仓概述
H
数据仓库的两种建模方法1.范式建模Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。优势：易于维护，高度集成；劣势：结构死板，部署周期较长范式建模应用在EDW层一个符合第
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2023-09-13 22:30:03
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什么是数据中台？数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。数据仓库指的是什么？数据仓库也称为企业数据仓库(
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2023-11-07 06:45:48
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目录1、ES数据库的简介2、ES数据库的特点3、ES的应用场景4、ES数据库和关系型数据库的比较5、ES的工作原理5.1、lucence存储和检索5.2 、ES写数据5.3、 ES读数据5.4、 ES检索关键词5.5、 ES删数据常见的五种数据库为：redis、mysql、ES、hbase、hive。其中的es是一种容纳较大规模并且交互性好的数据库，还是一个分布式文档数据库，其中每个字段都可被索引
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2023-07-14 17:18:56
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ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。它是构建数据仓库的重要环节。数据仓库是面向主题 的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有：滥用 缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等。即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的
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2023-10-20 17:21:16
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步根据自己的理解与实际项目经验，说说ODS与EDW的异同。如果有不对的地方，欢迎大家批评指正。维基百科对于ODS的定义为"An operational data store (or “ODS”) is a database designed
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2024-01-11 20:30:10
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上篇说到ETL的设计需要同时考虑两条主线，一条是数据流主线，一条是规划与设计主线。二者其一是数据为主导，从数据的抽取、清洗、规格化到加载给“最终用户”；其二是以业务为主导，从需求现状、架构、开发实现到测试发布。两者相辅相成缺一不可啊。下面我们来详细说说数据流主线每一步的含义。数据流主线抽取数据抽取是ETL工具的第一步。企业中存在许多业务系统，包括财务系统、ERP系统、CRM系统、OA系统等。每个系
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2023-12-06 23:09:25
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前言在前面的章节内, 我们主要讲解了Hadoop MR的相关知识. 本章, 主要讲解Hadoop中主要的参数. 通常的程序的性能调优都和这些参数无不关系.本文相关代码, 可在我的Github项目 https://github.com/SeanYanxml/bigdata/ 目录下可以找到. PS: (如果觉得项目不错, 可以给我一个Star.)相关参数本地MR参数
mapreduce.map.me
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2023-10-13 20:36:16
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在ETL系统中，数据的抽取和加载只是改变了数据的格式和数据的位置，而真正改变数据价值的恰恰是清洗和规范化的步骤，这对于数据能否用于预期目标起了决定性的作用。清洗和规范化包含三个重要的可提交内容：数据评估报告错误事件事实表审计维关于数据评估报告主要针对的是数据质量，数据质量应该保证数据的精确性，精确的数据意味着：正确的：数据的值正确明确的：数据值的描述清晰一致的：固定标识，相同值的描述方式相同完整的
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2024-01-15 20:16:33
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（一）维度模型基础
既然维度模型是数据仓库建设中的一种数据建模方法，那不妨先看一下几种主流的数据仓库架构。 1. Kimball的DW/BI架构
图（一）- 1
2. Inm
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2023-11-19 10:29:59
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先说结论： 数据仓库实行分而治之，面向BI（商业智能）； 数据中台实行一统天下，面向DateAPI（数据服务API）； 数据湖实行无为而治，面向AI（人工智能）。他们三个实行的策略不同，用途不同。但是数据中台可以包容数据仓库与数据湖，数据湖与数据仓库是并存的。接着我从为什么建立他（目的），建立他需要什么（成本），可以带来什么（收益）三方面来讨论。数据仓库目的 实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管
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2024-01-03 11:13:10
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数据模型是指实体、属性、实体之间的关系对业务概念和逻辑规则进行统一的定义，命名和编码，主要描述企业的信息需求和业务规则，是业务人员和开发人员沟通的语言，是数据仓库设计工作的第一步。数据模型可以划分为概念模型、逻辑模型、物理模型。一、概念模型 从定义上来说，概念模型是最高层次的数据模型，反映了数据仓库的主要主题和重要业务之间的关系。一
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2023-09-15 21:17:26
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