读了两篇关于hadoopDB数据仓库的论文之后，写一点关于hadoopDB的简介： hadoopDB是耶鲁大学的一个大学项目， 目的是为了构建一个数据仓库的工具。HadoopDB 结合了hadoop 和paralled RDBMS，结合两个技术的优点。HadoopDB is to connect multiple single_node database systemusing Hado
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2023-07-30 15:59:20
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「干货」深入浅出，一文搞懂多维数据库、数据库和数据仓库的关系 2018-09-26 14:22提到数据库，各位首先想到的应该是Oracle、DB2、MySQL、SQL Server这种关系型数据库（Relational Database），所以下文所称数据库如不加说明均指关系型数据库。大多数企业机构的IT系统中，基本都使用数据库表结构来设计数据物理模型，这是从应用系统的业务角度来看。实际
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2024-05-10 14:00:37
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一、安全性概述 数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法使用所造成的数据泄露、更改或损坏。系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要技术指标之一。 1、数据库的不安全因素 1）非授权用户对数据库的恶意存取和破坏 措施：包括用户身份鉴别、存取控制和视图等技术。 2）数据库中重要或敏感的数据被泄露 措施：强制存取控制、数据加密存储和加密传输等。 3
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
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2024-07-05 20:42:14
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0.数据库设计1.数据库设计的四个过程： ①需求分析 ②概念数据库设计 ③逻辑数据库设计 ④物理数据库设计1. 逻辑数据库的设计主要是E-R图向关系模式的转换1.1实体-属性-关键字的转换转换要做的几个工作：E-R图的实体转换为关系E-R图的属性转换为关系的属性E-R图的关键字转换为关系的关键字1.2复合属性的转换将每个分量属性作为复合属性所在实体的属性或者，将复合属性本身作为所在实体的属性1.3
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2024-09-07 09:46:47
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hadoop简介Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。
hadoop的思想之源来源于Google在大数据方面的三篇论文
GFS
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2023-09-13 15:29:17
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本人开发了一款OLAP多维数据库备份软件，现将其贡献博客园
原创
2021-09-08 16:22:48
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多维分析性能的好坏取决于后台相应速度，最好的解决方案是后台采用高性能数据库。 目前多维分析产品的后台数据源通常是常规数据库、专业数据仓库及 BI 产品自带的数据源，系统性能基本都是靠它们自身的计算能力。 分析来说，普通库一般是行存，数据量小还可以，一旦数据量大就很难提供给多维分析高性能；专业数仓多数采用列存，性能问题不大，但是价格也比较美（ang）丽（gui），建设维护成本非常高，买了以后甚至用不
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2024-07-11 09:45:15
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可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建，用于OLAP的数据平台，通过上一篇文章——数据仓库的基本架构，我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型是数据仓库的一大特点，也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面，通过在数据的组织和存储上的优化，使其更适用于分析型的数据查询和获取。 多维数据模型的定义和作用 多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和
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2024-08-24 09:09:15
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简介Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件 映射为一张数据库表，并提供类 SQL 查询功能。本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用 MapReduce 开发效率更高。Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据。数据库和数据仓库的区别在于：数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题
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2024-05-21 06:51:10
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向关系模式转换实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的属性即为关系的属性，实体标识符即为关系的键。联系类型的转换1、实体间的联系是1：1 可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性。 2、实体键联系是1：N 在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性。 3、实体间的联系是M
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2024-10-08 12:42:29
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# 实现数据仓库多维内存数据库的步骤
## 1. 创建数据库
第一步是创建一个数据库，用于存储数据仓库的各个维度和指标。可以使用以下代码来创建一个数据库：
```python
CREATE DATABASE data_warehouse;
```
## 2. 创建维度表
第二步是创建维度表，用于存储数据仓库的维度信息。维度表是一个包含不同维度的表，每个维度都有唯一的标识符和相关属性。可以使用
原创
2023-07-23 20:04:20
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一、Hadoop简介1.什么是HadoopHadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的。2.Hadoop的核心架构Hadoop Common:提供基础设施； Hadoop HDFS:(Hadoop Distributed File System)一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统； Hadoop MapReduce:一个分布式的离线并行计
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2023-09-20 10:30:43
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1.大数据与数据库1） 从Hadoop到数据库大家知道在计算机领域，关系数据库大量用于数据存储和维护的场景。大数据的出现后，很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案。Hadoop使用分布式文件系统，用于存储大数据，并使用MapReduce来处理。Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。2） Hadoop的限制Hadoop非常适合批量处理任务，
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2023-11-08 19:01:26
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转载一篇关系数据库与Hadoop的关系的文章1. 用向外扩展代替向上扩展 扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大的数据库，就需要买一个更大的机器。事实上，往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机标称为“数据库级的服务器”。不过有时可能需要处理更大的数据集，却找不到一个足够大的机器。更重要的是，高端的机器对于许多应用并不经济。例如，性能4倍于标
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2023-07-20 23:26:02
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Hadoop 3种发行版本:
Apache Hadoop旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。(实验用,有各种JAR包冲突问题!)
Hadoop CDH(企业一般选这个)
HDP(不常用)
Hadoop MapReduce：用于并行处理大型数据集的基于YARN的系统。
Hadoop YARN：作业调度和集群资源管理的框架。
Hadoop HDFS（
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2023-07-12 12:01:17
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前言在大数据时代的今天，数据分析的体量、数据分析的速度都变得越来越重要，也是考验数据分析引擎的重点。在数据分析领域，如果有一款引擎在易用性，数据体量，查询效率上都能满足，这一定是一款好的分析引擎，现实是每个引擎都有优缺点，在选型的时候需要根据业务需求来确定选哪个合适。比如数据量小，查询方便选用什么？ 数据量大，分析的维度有限？ 数据量大，所有维度都有可能用来作为分析。每种业务场景需要的引擎也会不一
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2023-10-21 18:25:47
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多维数据库&关系型数据库详细介绍 【数据库】多维数据库详细介绍多维数据库（Multi Dimensional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维
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2023-10-26 20:44:00
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一、HDFS 的设计思路 1）思路切分数据，并进行多副本存储； 2）如果文件只以多副本进行存储，而不进行切分，会有什么问题缺点不管文件多大，都存储在一个节点上，在进行数据处理的时候很难进行并行处理，节点可能成为网络瓶颈，很难进行大数据的处理；存储负载很难均衡，每个节点的利用率很低； 二、HDFS 的设计目标Hadoop Distributed File Syste
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2024-02-02 17:51:11
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2-1数据对象与属性类型数据集由数据对象组成。一个数据对象代表一个实体。例如，在销售数据库中，对象可以是顾客、商品或销售•，在医疗数据库中，对象可以是患者；在大学的数据库中，对象可以是学生、教授和课程。通常，数据对象用属性描述。数据对象又称样本、实例、数据点或对象。如果数据对象存放在数据库中，则它们是数据元组。属性：属性（attribute)是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。在文献中，属性、
