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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概述分层模型设计ODS层设计DWD层设计DIM层设计DWS层设计ADS层设计 概述 上一篇主要阐述了 OneData 建模体系中的规范定义部分，而本篇主要阐述的是分层模型设计部分。当了解到每一个业务过程与维度的关联，就可以基本明确需要设计事实表与维度表；再通过明确统计指标的深入分析，就可以下沉某些相同计算逻辑。这是数仓的基本架构雏形已明确，而接下来则是设计各个表如何设计。例如：什么样的表放
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2024-05-28 11:24:42
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第2章 离线数仓同步数据2.1 用户行为数据同步2.1.1 数据通道用户行为数据由Flume从Kafka直接同步到HDFS，由于离线数仓采用Hive的分区表按天统计，所以目标路径要包含一层日期。具体数据流向如下图所示。2.1.2 日志消费Flume配置概述按照规划，该Flume需将Kafka中topic_log的数据发往HDFS。并且对每天产生的用户行为日志进行区分，将不同天的数据发往HDFS不同
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2023-09-25 09:19:58
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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
Hadoop四、数据仓库基础与Apache Hive入门1. 数据仓库基本概念1.1 数据仓库概念1.1.1 数仓概念数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（Decision Support）。1.1.2 数仓专注分析数据仓库本身并不“生产”任何数据，其数据来源于
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2023-12-29 23:45:05
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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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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
# 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 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-06-22 03:37:36
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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
四：数仓搭建-ODS层首先，先了解一下ODS层的任务即其功能：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LZO压缩，减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。3）创建分区表，防止后续的全表扫描，在企业开发中大量使用分区表。4）创建外部表。在企业开发中，除了自己用的临时表，创建内部表外，绝大多数场景都是创建外部表。4.1 ODS层（用户行为数据）4.1.1&n
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2024-03-12 06:45:25
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中我们主要实践了使用Eclispe开发工具安装hadoop的开发插件，并且使用hadoop插件连接Hadoop远程集群。本文我们要在上文搭建的hadoop开发环境的基础上开发Hadoop的MapReduce项目。
一、环境准备1.hadoop集群2.安装了hadoop插件的Eclipse
二、创建MapReduce项目创建MapReduce项目可以通过eclispe的MapRedu
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2024-06-06 11:25:06
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数仓模型案例一、范式建模1.零范式为便于分级说明三范式的特点，我们将不满足任何范式即无范式的数据称为零范式，假设它只满足一个最基本的条件——数据中不存在重复数据。假设根据零范式的定义数据库中有一张保险订单统计表，表中包含了用户id、保险id、用户名、注册省份、注册城市、注册区县、保险名称、购买信息(价格、数量)、总保费、购买日期。具体情况如下图：2.一范式在零范式的基础上加上字段具有原子性即属性不
原创
2019-01-03 17:42:38
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最近刚接触一个线上运行的数仓环境，是针对用户流量日志做点击量指标的多维度分析，维度表每天一个快照，经过数据统计分析发现有的维度表数据量很大，每天竟然有5亿多条的素材日志，并且这些维度数据是渐变维度，数据存储在亚马逊S3文件系统上面，严重浪费公司的存储成本，同时要是查询跨度一个周的数据则涉及到的维度数据就
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2024-04-23 10:16:38
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数仓学习的特点理论庞杂，跟业务紧密关联 分层建模 数仓架构类似于盖房子，有专业的土木、建筑、法规等，但每个房子都是独一无二的，跟房子的需求紧密结合。注重实践，初级接触不到技术、组件没有统一标准，灵活组合一、概述1. 数仓是什么，解决了什么问题，如果没有会怎样？在小数据量的时代，企业的需求是建设各种应用来实现业务流程，此时的数据存储在关系型数据库中，范式模型也成为了业务系统的主要数据存储模型。 后来
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2024-01-31 10:59:05
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维度建模的三种方式，基本概念记录一下。主要是记下这几张图片！1.1 星型模式。1.2 雪花模式。1.3 星座模式记忆词： 星型模式、星座模式星型模型会做维度冗余雪花模型更符合范式，使用场景少一、维度建模三种模式、 1.1 ~ 星型模式。星型模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模式的维度建模
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2024-03-27 12:55:45
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1. RDD的概念，就是说它会把一个比较大的数据集，然后分成很多个不同的部分，这叫分区。它就是如果有的计算节点
原创
2022-09-02 21:30:00
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3.5 Hadoop与数据仓库 传统数据仓库一般建立在Oracle、MySQL这样的关系数据库系统之上。关系数据库主要的问题是不好扩展，或者说扩展的成本非常高，因此面对当前4Vs的大数据问题时显得能力不足，而这时就显示出Hadoop的威力。Hadoop生态圈最大的吸引力是它有能力处理非常大的数据量。在大多数情况下，Hadoop生态圈的工具能够比关系数据库处理更多的数据，因为数据和计算都是分布式的。
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2024-04-16 11:24:56
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# Hadoop 数仓实现方案
## 引言
大数据时代下，数据的存储和分析变得愈发重要。Hadoop 是一个广泛应用于大数据存储和处理的开源框架，其分布式计算能力和可扩展性使得它成为构建大规模数据仓库的理想工具。本文将介绍如何使用 Hadoop 实现一个基本的数仓方案，并帮助刚入行的小白快速上手。
## 整体流程
下图是整个数仓实现方案的流程图：
```mermaid
flowchart T
原创
2023-11-05 08:49:08
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中台系统把业务层同性的算法能力，服务能力，业务能力高度集成，有效组织 ，动态规划。更好的帮助上层业务。 今天就让我们看看关于数据中台的问答吧。 1 Q : 什么是数据中台？A : 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
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2024-01-27 12:21:07
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目录0. 相关文章链接1. ODS层2. DIM层和DWD层2.1. 选择业务过程2.2. 声明粒度2.3. 确定维度2.4. 确定事实3. DWS层与DWT层4. ADS层5. 总结1. ODS层在ods层注意如下3点即可：保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。数据采用压缩，减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可
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2024-02-03 07:13:17
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