数据仓库搭建之DIM层搭建在开发数据仓库的DIM层时，我们需要注意以下几点：1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。2）在我们该项目当中，DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。3）DIM层表名的命名规范为dim_表名_全量表或者拉链表标识（full/zip）。1.维度确定我们根据之前构建的业务总线矩阵，来确定我们当前需要构建的维度表。 我们可以看到，我们
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2023-07-18 13:44:14
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参考： 数据仓库--通用的数据仓库分层方法数据仓库各层说明：一、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load）二、数据运营层：ODS（Operational Data Store）三、数据仓库层：DW（Data Warehouse）1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle
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2024-05-12 20:01:36
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数据仓库分层 DWT 和 DWM 是现代数据架构中的一个核心概念。DWT（数据仓库技术层）和 DWM（数据仓库模型层）分别承担了数据处理和建模的不同职责。为了有效地管理和优化数据仓库，我们需要采取系统的方法，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。接下来，我们一步一步走过这些步骤。
### 环境准备
要开始构建数据仓库，我们需要准备开发环境，并确保所有依赖项都已正确安装
1.每个source对应数据源,放到数据仓库ODS层:ODS层:第一层: 操作数据层:直接存放在数据抽取的数据,将不同数据汇聚在一起,将soure层的数据汇聚在一起,不需要清洗,分布在同一个DW层:数据仓库DWD层:第二层:数据明细层:通过对维度的轻度聚合,计算对应的统计指标,方便使用DWM层:第三层:数据中间层:对通用的维度进行轻度聚合操作,计算对应的统计指标,方便使用DWS层:第四层:数据服务
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2023-07-18 13:44:24
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数据分层数据运营层：ODS(Operational Data Store)ODS层，最接近源数据层，为了考虑后续数据追溯，这一层不建议做过多的数据清洗工作，最好原封不动的接入原始数据。数据仓库层：DW(Data Warehouse)数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，要从ODS层提取数据建立各种数据模型，DW层又细分为DWD层，DWM层和DWS层。DWD(Data Wareho
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2024-02-08 21:52:48
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ods，dw，dm解释与理解ods：操作性数据仓库ods的应用场景 1.在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离，ods直接存放从业务系统抽取过来的数据，这些数据从结构和数据上与业务系统保持一致，降低了数据抽取的复杂性。 2.转移一部分业务系统的细节查询功能，因为ods存放的数据与业务系统相同，原来有业务系统产生的报表，现在可以从ods中产生了。 3.完成数据仓库中不能完成的功能。ods存放的是明细数
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2023-12-12 20:54:22
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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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第2章 大数据平台2.1 大数据平台基础架构大数据基础平台基于烽火自主知识产权FitData产品，FitData主要集成了基础计算资源、网络资源、存储资源，在统一的安全体管理体系下，将这些资源再进行深度加工、处理、关联，形成多种类型的基础服务能力，构建
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2023-06-19 15:31:48
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背景：如何从具体的需求或项目转换为可实施的解决方案，如何进行需求分析、架构设计、详细模型设计等，则是模型实施过程中讨论的内容。业界常用两种数据仓库建设模型思想分为两种kimball和inmon模型。（具体的kimball和inmon 模型思想可以自行百度理解）在我们实践中也经常会用到数据仓库模型层次的划分，和kimball、Inmon的模型 实施理论有一定的相通性，但是不但不涉及具体的模型表达。业
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2024-02-05 08:56:59
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声明：1. 本栏是个人总结，如有错漏，请指正2. 数据仓库的构建目前业界只有指导方案，并没有统一的标准，每个公司都可以按照实际情况进行设计3. 本总结参考《阿里巴巴大数据之路》、《数据仓库工具箱》 产生背景你以为我又要从OLTP\OLAP进化史开始巴拉巴拉？不了，浪费时间。数据仓库，其实也就是一群SQL Boy，提数员为了应付业务方各种需求，提前建立的一个集中型的数据集市，减少数据重复开
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2023-07-31 23:05:56
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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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数据仓库数仓有二位大神，Bill Inmon 和 Ralph Kimball。 Bill Inmon所写的书Buliding the data warehouse【中文版为数据仓库】, Ralph Kimball所写的The data Warehouse Toolkit【中文版为数据仓库工具箱】。 可以说 Bill Inmon 将Ralph Kimball 的理念，尤其是维度建模的理念融合了进去。
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2023-11-06 13:29:59
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1. 数据仓库的相关概念OLAP大部分数据库系统的主要任务是执行联机事务处理和查询处理，这种处理被称为OLTP（Online Transaction Processing, OLTP），面向的是顾客，诸如：办事员、DBA等。而数据仓库主要面向知识工人（如经理、主管等）提供数据分析处理，这种处理被称为OLAP（Online Analysis Processing）。OLTP管理的是当前数据，比较琐碎
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2023-10-13 21:46:23
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数据中心整体架构。数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。数据仓库的ODS（Operational Data Store）、DW（Data Warehouse）和DM（Data Mart）概念ODS、DW、DM协作层次图DW可细分为DWDe
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2023-06-26 21:34:30
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文章目录零 DIM层最终建模结果一 商品维度表（全量）1 商品维度表2 建模过程分析3 建表语句4 装载数据（1）逐步分析（2）完整装载sql二 优惠券维度表（全量）1 建表语句2 数据装载三 活动维度表（全量）1 建表语句2 数据装载四 地区维度表（特殊）1 建表语句2 数据装载五 时间维度表（特殊）1 建表语句2 数据装载（1）创建临时表格（2）上传到HDFS（3）导入（4）校验 零 DIM
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2023-08-27 09:47:03
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一、列式数据存储clickhouse的性能之所以彪悍，其列式存储设计是非常重要的原因之一。给大家举一个例子，假如我们现在有一张学生信息表studentidnameage1小红72小明83lucy7如果这张表采用行式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：如果这张表采用列式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：对比上面的两张图我们可以看到，采用列式存储的优点。比如：我们查询学生年龄的最大值，列式数
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2024-01-31 01:00:21
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数据仓库究竟是什么？它和事务交易处理系统（OLTP）又有什么区别？初次接触它的朋友往往觉得它很神秘、很复杂，其实不然。今天就和大家来认识一下数据仓库的本质，以及在实施商务智能过程中它的一些设计技巧。 Ralph Kimball，数据仓库（Data Warehouse，DW）领域最权威的专家之一，曾下过这样的结论：BI系统=数据仓库。或许这
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2023-08-18 21:14:06
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一、基本概念DW 数据仓库（Data Warehouse）：是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。ODS ODS：是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的
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2023-08-02 16:30:24
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本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。全文5000字，读完需要13分钟！1、数据仓库的发展趋势1.1数据仓库的趋势关于数据仓库的概念就不多介绍了。数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据
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2023-08-28 20:57:51
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目录1、数据仓库所处环节操作层 数据仓库数据集市个体层2、数据仓库概念面向主题的 集成的随时间变化的非易失的3、一般架构STAGE层 ODS层MDS层ADS层 DIM层ETL调度系统元数据管理系统4、设计的两个重要问题1、 粒度2、 分区1、数据仓库所处环节 &n
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2023-09-25 10:14:45
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