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
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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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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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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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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Apache HDFSHadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一种在多台计算机上存储大型文件的方法。 Hadoop和HDFS源自Google文件系统（GFS）文件。 在Hadoop 2.0.0之前，NameNode是HDFS集群中的单点故障（SPOF）。 使用Zookeeper，HDFS高可用性功能通过提供在具有热备用的主动/被动配置中的同一群集中运行两个冗余NameNode的选
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2024-07-26 12:47:17
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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
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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# 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
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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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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最近我们公司在建立数仓，想要建立一套以Greenplum为核心的混合架构数据仓库。在这里，只想谈谈我对数据仓库的一些看法。什么是数据仓库面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 为什么需要数仓首先，我们公司是做高校大数据的。高校的数据源形式多样，oracle、sqlserver、mysql，excel、dbf等等，异构性强。以前我们的做法是将
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2024-09-18 19:42:32
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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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数据仓库架构分层1. 数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。1）ODS层：为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加
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2024-06-11 01:32:09
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# Clickhouse与Hive数仓的比较与应用
## 引言
数据仓库（Data Warehouse）是企业存储、分析和管理大数据的重要工具。随着大数据技术的发展，越来越多的技术栈被提出并应用于数据处理当中，其中，Clickhouse与Hive是两个比较流行的选择。本文将探讨Clickhouse和Hive的特点，应用场景，以及一些代码示例，帮助你更好地理解这两种工具在数据仓库中的应用。
#
原创
2024-10-28 04:44:30
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1. 什么是ETL，ETL都是怎么实现的？ ETL中文全称为：抽取.转换.加载 extract transform load ETL是传数仓开发中的一个重要环节。它指的是，ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。ETL
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2023-12-22 23:10:35
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Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。
一、概述
1.1 数据仓库概念
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、
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2021-06-12 10:35:08
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# Hadoop离线数仓系统框架
Hadoop是一种广泛使用的开源框架，主要用于处理大规模数据集，支持高效的存储、管理和计算。在近几年，数据仓库的概念越来越受到重视，尤其是在企业决策和分析中。本文将介绍Hadoop离线数仓系统的框架，分析其结构、组件及工作流程，并通过代码示例进行演示。
## 1. Hadoop离线数仓系统概述
Hadoop离线数仓系统通常由以下主要组件构成：
- **Ha
# 搭建Spark与Hadoop数仓
## 流程
```mermaid
journey
title 实现Spark与Hadoop数仓搭建
section 确定需求
沟通需求: 用户需求和数据特点
section 准备环境
安装Hadoop: 搭建Hadoop生态环境
安装Spark: 安装Spark并配置与Hadoop的集
原创
2024-04-24 04:20:26
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