文章目录新增用户业务指标每日新增用户明细表留存用户业务指标用户留存明细表 新增用户业务指标留存用户：指某段时间的新增用户，经过一段时间后，仍继续使用应用认为是留存用户新增会员：第一次使用应用的用户，定义为新增会员；卸载再次安装的设备，不会被算作一次新增。计算关系：先计算新增会员 => 再计算留存用户在DWD用户每日启动明细表中，新增用户数+旧的所有用户信息=新的所有用户信息，此时的计算关系
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2023-10-01 11:17:26
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大纲 一、数仓基本概念 1、数据仓库架构 我们在谈数仓之前，为了让大家有直观的认识，先来谈数仓架构，“架构”是什么？这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话：在软件行业，一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建（构建是指软件的设计与实现），构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。这里参考此定义，把数据仓库架构
一、Hadoop相关1.简述hive 的计算引擎2.数仓常用的计算引擎比较 3.简述shuffer过程 4.如何处理半结构化和非结构化数据 例如：采用FastDFS分布式来存储非结构化数据，然后mysql中存储对应的urlhadoop中 照片，pdf无法处理的，邮件，weblog如果可以转化成文本可以处理，导入hdfs，然后通过hadoop处理， 处理的方式有写mapreduce，pig，hive
# 大数据离线数仓技术架构图
## 什么是大数据离线数仓？
大数据离线数仓是指通过离线方式收集、存储和处理大量的数据，以支持企业的数据分析和决策。它通常包含数据采集、数据存储、数据处理和数据查询等模块。
## 技术架构图概述
大数据离线数仓的技术架构图主要包括以下几个关键组件：
- 数据源：数据源是指从各种数据源中采集数据的模块，例如数据库、文件、日志等。我们可以使用不同的技术和工具来采
本实验将应用OushuDB数据库，为一个销售订单系统建立数据仓库。通过这个简单的示例，讨论如何利用OushuDB提供的特性，在Hadoop上建立数据仓库系统。本篇说明示例的业务场景、数据仓库架构、实验环境、源和目标库的建立过程、测试数据和日期维度的生成。后面陆续进行初始ETL、定期ETL、调度ETL工
自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon Dynamo直接催生了NoSQL这个崭新的数据库领域，撼动了RDBMS在商用数据库和数据仓库方面几十年的统治性地位。FaceBook的Hive
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2023-08-24 15:55:03
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一、数仓基本概念1. 数据仓库架构我们在谈数仓之前，为了让大家有直观的认识，先来谈数仓架构，“架构”是什么？这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话：在软件行业，一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建（构建是指软件的设计与实现），构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。这里参考此定义，把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系，
环境准备： 1、内网centOS Stream 8 2、外网同环境CentOS Stream 8 操作步骤： 1.部分特定rpm安装仓库搭建 ①以内网安装nginx
（一）技术架构选型 在数据模型设计之前，您需要首先完成技术架构的选型。本教程中使用阿里云大数据产品MaxCompute配合DataWorks，完成整体的数据建模和研发流程。完整的技术架构图如下图所示。其中，DataWorks的数据集成负责完成数据的采集和基本的ETL。MaxCompute作为整个大数据开发过程中的离线计算引擎。DataWorks则包括数据开发、数据质量、数据安全、数据管理等在内的
ods层： 数据来源及建模方式：各业务系统的源数据，物理模型与业务模型一致； 服务领域： 为其它逻辑层提供数据； 数据ETL过程描述：把业务数据抽取落地成文本文件，再装载到数据仓库ods层，不做清洗转化。 功能： 1）ods是数仓准备区 2）为dwd提供原始数据 3）减少对业务系统影响 建模方式及原则： 数据保留时间根据实现业务需求而定； 可以分表进行
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2023-07-07 23:40:44
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## 数仓分层架构详解
在数据仓库中，数据分层架构是一种组织数据的方式，它将数据根据不同的用途和访问需求划分成不同的层级。典型的数仓分层架构包括原始数据层（Raw Data Layer）、清洗数据层（Clean Data Layer）、集成数据层（Integrated Data Layer）和应用数据层（Application Data Layer）。
### 数仓分层架构图
```merm
文章在京东系数据仓库建设方案的基础上，加上自己独特的理解，很能给人以参考和启发。 对于大数据来说，数仓的作用不言而喻，承载着整个公司全业务线的数据，现阶段，在hadoop上的数仓主要是用来解决企业内部数据的分析，尤其是各种各样的统计分析报表。本文主要结合自己公司目前数仓的结构设计和现阶段解决的问题而叙述和分享！下图为数仓整体的技术架构：一个优秀可靠的数仓，一定要结构、分层清晰，而不是越多的分层和主
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2023-09-29 21:09:12
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在开源盛世的今天，实时数仓的建设已经有了较为成熟的方案，技术选型上也都各有优劣。菜鸟作为物流供应链的主力军，时效要求已经成为了核心竞争力，离线数仓已不能满足发展的需要，在日益增长的订单和时效挑战下，菜鸟技术架构也在不断发展和完善，如何更准更高效的完成开发和维护，变得格外重要。本文将为大家分享菜鸟技术团队在建设实时数仓技术架构中的一些经验和探索，希望能给大家带来启发。本文主要包括以下内容： 
基本环境软件版本操作系统中标麒麟高级服务器操作系统软件V7.0U6（nsV7Update6-adv-lic-build4-x86_64.iso）JavaOracle JDK 1.8数据库mysql 5.7准备工作服务器配置附：服务器配置安装包准备CDH-6.2.1-1.cdh6.2.1.p0.1425774-el7.parcelCDH-6.2.1-1.cdh6.2.1.p0.1425774-el7
一、MapReduce简单概述
在Hadoop中有两个核心的模块，一个是大数据量文件的存储HDFS，另一个是能够做快速的数据分析，则为MapReduce。
百度百科介绍：
二、MapReduce的特点
它适合做“离线”(存储在本地)的海量数据计算，通常计算的数据量在PB级别或者ZB级别
MapReduce的主要特点如下：
易
搞数仓开发的，肯定要对数仓的结构了如指掌，好久没有复习，今天正好回顾一下 数仓分层作为最基础的数仓结构知识，通常分为离线数仓和实时数仓，一般分为贴源层（ODS）、明细层（DWD）、维度层（DIM）、轻度聚合层（DWS）、主题层（DWT）、数据中间层（DWM）和结果展示层（ADS）。下面简单介绍数仓各层的分层依据和每一层的功能。1、贴源层（ODS）: ODS层主要存储原始数据（一般都是来源
电商数仓项目(一)一.数据仓库概念1.业务数据就是各行业在处理事务过程中产生的数据。2.用户行为数据用户在使用产品过程中，与客户端产品交互过程中产生的数据。3.数据仓库为企业制定决策，提供数据支持的。可以帮助企业，改进业务流程，提高产品质量二.数仓分层1.数仓分层ODS层：原始数据层。存放原始数据，直接加载原始日志、数据、数据保持原貌不做处理。
DWD层：明细数据层。对ODS层数据进行清洗（去除空
1.数仓分层概述数据仓库分为三层，自下而上为： 数据引入层（ODS，Operation Data Store） 数据公共层（CDM，Common Data Model） 数据应用层（ADS，Application Data Service）数据引入层（ODS，Operation Data Store）：将原始数据几乎无处理的存放在数据仓库系统，结构上与源系统基本保持一致，是数据仓库的数据准备区。数
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2023-09-24 09:10:58
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数据仓库简介：有些人不理解数据仓库，认为数据仓库就是获取数据，只要会使用hadoop、spark等大数据工具就懂数据仓库，这样的认识太片面。如果要从海量数据中总结出一个报表或者是多个报表，大数据工程师足以；如果在有限的资源动态的数据情况下，向前可历史追溯，向后对不断增加的报表实现兼容，这就需要一套科学的数据管理方法。数据仓库是一门数据管理的科学，数据仓库的核心就是计算、存储和维护之间的博弈。&nb
原创
2018-07-29 14:37:00
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MapReduce是Hadoop的核心组件之一，是一种并行编程模型，用于大规模数据集（TB级别）的并行计算。MapReduce框架将并行计算抽象成为两个函数：Map和Reduce。Hadoop MapReduce是基于HDFS的分布式编程框架，可以使没有并行计算和分布式处理系统开发经验的程序员有效利用分布式系统的丰富资源。 文章目录一、概述1.MapReduce概述2.Map函数和Reduce函数
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2023-08-01 14:27:44
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