超越数据仓库数据仓库的架构当前数据仓库的主流架构：分为两个方向一个是 hadoop 体系，一个是 MPP 数据库1、hadoop + hiveHive是建立在Hadoop HDFS基础之上的数据仓库基础框架，数据是保存在HDFS上的，它可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL 查询功能。它将SQL语句转化成 MapReduce 的 Job，然后在 Hadoop上执行，把执行的结果最终反
1.ODS层（1）HDFS用户行为数据（2）HDFS业务数据 （3）针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？（1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。（2）数据采用压缩，减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可以压缩到10G左右）（3）创建分区表，防止后续的全表扫描2.DWD层DWD层需构建维度模型，一般采用星型模型，呈现的状态一般为星座模型。维度建模一般
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2023-10-16 11:07:09
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# 基于Hadoop的离线数仓架构入门指南
在现代数据处理和分析领域，离线数仓架构是非常重要的组成部分。Hadoop作为流行的分布式存储和计算框架，常用于搭建这样的数仓。在本文中，我们将建立一个基于Hadoop的离线数仓架构，适合刚入行的开发者学习。
## 流程概述
以下是搭建基于Hadoop的离线数仓架构的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
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在前面hadoop的一系列文中，我们对hadoop有了初步的认识和使用，以及可以搭建完整的集群和开发简单的MapReduce项目，下面我们开始学习基于Hadoop的数据仓库Apache Hive，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，将sql语句转换为MapReduce任务进行运行的实践，hadoop系列深入学习的文章还会继续。
一
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2023-09-06 21:02:33
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# 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
文章目录一、前言二、数仓建模三、数仓分层四、数仓的基本特征五、数据仓库用途六、数仓分层的好处七、如何分层 一、前言现在说数仓，更多的会和数据平台或者基础架构搭上，已经融合到整个基础设施的搭建上。这里呢，我们不说Hadoop各种组件之间的配合，我们就简单说下数仓分层的意义价值和该如何设计分层。二、数仓建模说到数仓建模，就得提下经典的2套理论：范式建模 Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM
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2023-11-26 09:25:25
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一、数仓分层误区数仓层内部的划分不是为了分层而分层，分层是为了解决 ETL 任务及工作流的组织、数据的流向、读写权限的控制、不同需求的满足等各类问题。业界较为通行的做法将整个数仓层又划分成了 DWD、DWT、DWS、DIM、DM等很多层。然而我们却始终说不清楚这几层之间清晰的界限是什么，或者说我们能说清楚它们之间的界限，复杂的业务场景却令我们无法真正落地执行。所以数据分层这块一般来说三层是最基础的
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2023-10-17 19:21:39
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在现代大数据处理中，数仓（数据仓库）和Hadoop成为了不可或缺的元素。数仓用于有结构化的数据分析，而Hadoop则以其分布式计算能力处理大规模数据集。本篇文章将从环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案、进阶指南六个方面详细记录如何解决数仓与Hadoop的集成问题。
## 环境配置
为确保数仓与Hadoop的高效运行，首先需要搭建合适的环境。以下是我的配置步骤：
1. 确保服务器具
一、引言Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统
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2024-09-23 17:22:10
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第二章 数仓分层与规范定义 文章目录第二章 数仓分层与规范定义数仓分层与规范定义一、数仓分层二、设计规范1 公共规范1.1 数据划分及命名空间约定1.2 公共字段定义规范2 设计规范ods层dim层dwd层dws层 数仓分层与规范定义一、数仓分层现在数仓的技术选型主要有两种： 一种是自建的CDH集群，基于hive来搭建离线数仓，基于flink的搭建实时部分。 一种是基于阿里云的dataworks这
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2024-06-04 08:29:36
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01. 架构演进 离线数据仓库到实时数据仓库，从lambda架构到kappa架构、再到混合架构。
02. 逻辑分层 数仓分层，一般按ods->dw->dm整体架构。不同的企业，不同的业务场景，有衍生出不同的分层架构模式。例如经典四层架构：ods->dwd->dws-ads，bdl->fdl->gdl->adl等。
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2021-06-02 09:12:00
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# 构建数仓 Hadoop 关系流程
## 1. 概述
在构建数仓 Hadoop 关系之前，需要确保已经搭建好了 Hadoop 环境并准备好了要存储的数据。数仓是用于存储和分析大数据的系统，而 Hadoop 则是其中重要的基础设施之一。本文将介绍构建数仓 Hadoop 关系的流程，并指导你如何实现每一步。
## 2. 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-06-22 03:37:36
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数据仓库的项目的概况1. 项目适用于哪些行业？ 线上的互联网行业,例如淘宝,安居客等等2. 我准备选择一个什么样的业务公司来写这个项目？ 我准备选择一个线上的互联网公司根据公司所产生的埋点日志数据和业务数据做数仓项目3. 项目中主要开发哪些模块？分别有什么用途？ 数据仓库 用户画像 个性推荐 数仓:数据存储运算, 用户画像:根据埋点数据给用户贴标签 个性推荐:根据用户画像,精准的给用户进行精准投放
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2024-01-08 22:29:38
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数仓概念定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。（看不懂接着往后看）数仓和数据库 数据库：二维表以及表中全部字段。表与表之间存在关系（可以是多维关系），所以常见的数据库都是用来做业务数据库。而业务数据库中的数据结构是为了完成业务而设计的，数据流和业务流高度重合 -- 清晰的存储
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2023-10-15 15:53:13
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数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在所谓的大数据更多的是一种数据量级的增大和工具的上的更新。 两者并无冲突，相反，而是一种更好的结合。ODS全称是Operational Data Store，操作数据存储；这一层面的数据却不等同于原始数据。在源数据装入这一层时，要进行诸如去噪（例如去掉明显偏离正常水平的银行刷卡信息）、去重（
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2023-11-27 16:47:10
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文章目录1. 什么是指标体系1.1. 指标体系定义1.2. 指标体系生命周期1.3. 综合使用场景2.为什么搭建指标体系3.何搭建指标体系3.1. 科学方法选指标3.2 用分析模型搭建指标体系3.3 场景化搭建指标体系3.3.1 人的视角3.3.2 货的视角3.3.3 场的视角 指标体系是什么？如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指标体系？如何统一流程、规范化、工具化管理指标体系？本文会对建设
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2024-07-02 21:08:19
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数仓分层的概念由于我们做数据分析，大体上在数仓中都是迭代的计算，这种计算就会分层次来进行。这种迭代，通用可以分为3个层级：ODSDWADSODS层Original data service原始数据层记录的是输入数据仓库数据的原始的样子或者经过少量的修改的样子基本上是和来源的地方一致作用：一种数据备份，数据溯源(迭代计算的起点)DW层Data Warehouse数据仓库层在这个层级内就开始进行数据的
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2023-11-02 00:05:29
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数仓规划建议1、将数仓平台账号收归统一管理，防止出现同一张业务表被重复同步到数仓平台或者自己的业务流程被别人误运行。（有些业务流程是不能被重复运行的） 2、对数仓平台的表命名进行统一规范。针对ods、dw、ads 层级最好加上对应前缀，方便区分层级和分析。针对ods层，因为这个是拉取业务系统的表，我们业务系统非常多和复杂，所以我们是会加上库名_t_表名。 3、对目前的存在的表进行排查，同一张业务表
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2023-11-26 12:48:29
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数据仓库的发展是由最早的管理主文件的磁带文件系统发展而来的。从磁盘存储取代了磁带存储之后出现了DBMS，再之后出现了OLTP，伴随着第四代编程语言的出现和PC的跨越性升级，为了保证数据的完整性，数据仓库应运而生伴随着CIF的加入，数据仓库进入了2.0时代。数据仓库需要一整套的基础设施，其中包括：ETL、数据集市、维度模型、ODS等等，以下是居于互联网的大数据数仓模型：数据仓库2.0增加了许多重点：
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2024-02-05 01:12:20
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一、项目整体背景1、数据仓库 作为数据的管理和运算中心； 数据存档； 各种统计、运算任务的核心平台；2、用户画像系统 含义：深入分析用户后给用户打上各种规范标签：年龄，性别，地域特征，偏好特征，价值指数，行为习惯，消费习惯… 作用：对用户进行精准营销，用于支撑精细化营运；比如，针对不同的人群发放不同的优惠券； 比如，针对不同的人群定制不同的打折规则； 比如，针对不同的人群推行不同的营销活动； 比如
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2023-12-12 12:46:18
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