背景随着数据量的爆发式增长，数字化转型成为整个IT行业的热点，数据也开始需要更深度的价值挖掘，因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失，从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求，于是业界也不断的产生新的计算引擎，以便应对数据时代的到来。在此背景下，数据湖的概念被越来越多的人提起，希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下，又能快速对接多种不同的计算
（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
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2024-05-15 10:14:57
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# 大数据与数仓技术架构的科普
## 引言
在数据驱动的时代，大数据技术逐渐成为各行各业提升竞争力的重要工具。在这片广阔的技术海洋中，数据仓库（Data Warehouse）作为承载和分析大数据的重要平台，发挥了不可忽视的作用。本文将为您介绍大数据和数据仓库的技术架构，结合代码示例与旅行图，让您更直观地理解其内部机制。
## 大数据的概念
大数据（Big Data）是指在规模、速度和多样性
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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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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|0x00 从实时数仓的历史谈起实时数仓的历史，有三个显著的分水岭。第一个分水岭是从无到有，随着以Storm为代表的实时计算框架出现，大数据从此摆脱了MapReduce单一的计算方式，有了当天算当天数据的能力。第二个分水岭是是从有到全，以Lambad和Kappa为代表的架构，能够将实时与离线架构结合在一起，一套产品可以实现多种数据更新策略。第三个分水岭是从全到简，以Flink为代表的支持窗口计算的
# 数仓技术架构
## 引言
随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，数据的规模和复杂性呈现爆炸式增长。为了更好地管理和利用这些数据，数据仓库（Data Warehouse）应运而生。数据仓库是一个用于存储、管理和分析企业中各种数据的集中化系统，它采用了特定的技术架构来支持数据的提取、转换和加载（ETL），以及数据的查询和分析。
本文将介绍数仓的技术架构，并提供一些代码示例来说明这些概念。
原创
2023-11-20 08:28:32
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# 前置仓技术架构解析
随着电子商务的迅猛发展，前置仓这一新模式逐渐兴起，成为供应链中的重要组成部分。前置仓是指在离消费者较近的地点设置的小型仓库，能够快速响应订单需求并进行最后一公里的配送。本文将对前置仓的技术架构进行深入解析，并通过代码示例进一步说明。
## 什么是前置仓？
前置仓的核心目的是通过优化库存管理，提高配送效率，减少消费者的等待时间。前置仓相较于传统的配送模式，在地理位置上更
# 数仓技术架构
## 引言
在大数据时代，数据处理和分析的需求越来越迫切。为了满足这些需求，数仓技术架构应运而生，成为了数据处理和分析的基石。本文将介绍数仓技术架构的基本概念和重要组件，并通过代码示例来说明其使用方法。
## 什么是数仓技术架构
数仓技术架构（Data Warehouse Architecture）是一种将数据从各个来源整合到一个中心化的存储库中，并通过ETL（Extract
原创
2024-01-01 07:42:56
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数据仓库的概念数据仓库是一个面向主题的、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。1.面向主题：不同于操作型数据库，主题是个抽象概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面。涉及业务流程的方方面面，而不像操作型数据库一样相互隔离。2.集成的:操作型数据库通常与某些特定的应用相关，而数据库往往相互独立，他们是异构的。数据仓库是对原有的分散数据进行了整合，进行了数据类型转化
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2024-06-05 21:04:11
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事实表设计数仓里面的事实表具体分为两大类:
明细事实表
聚合事实表明细事实表 (dwd)明细事实表:
事实表有粒度大小之分，基于数据仓库层次架构，明细事实表一般存在于dwd层，该层事实表设计
不进行聚合、汇总操作，仅做数据规范化、数据降维动作，同时数据保持业务事务粒度，确保数据信息
无丢失。
数据降维: (利用数据冗余来达到降维的目的，提高任务的执行效率)
为了提升模型易
数仓架构演变 20世纪70年代，MIT(麻省理工)的研究员致力于研究一种优化的技术架构，该架构试图将业务处理系统和分析系统分开，即将业务处理和分析处理分为不同层次，针对各自的特点采取不同的架构设计原则，MIT的研究员认为这两种信息处理的方式具有显著差别，以至于必须采取完全不同的架构和设计方法。但受限于当时的信息处理能力，这个研究仅仅停留在理论层面。 &nbs
# 实时数仓技术架构概述
随着数据量的不断增长和业务要求的迅速变化，传统的批处理数仓架构逐渐暴露出响应速度慢、数据无法实时更新等问题。因此，实时数仓技术应运而生，成为了现代数据处理的一个重要领域。在本文中，我们将探讨实时数仓的技术架构，并通过一些代码示例帮助大家更好地理解。
## 一、实时数仓的定义
实时数仓（Real-Time Data Warehouse）是指一个可以实时接收、处理和分析
# 数仓技术架构 PPT 制作指南
在当今数据驱动的时代，数据仓库（数仓）技术架构的理解和实施显得尤为重要。本文将指导你如何创建一份清晰的数仓技术架构 PPT。我们将通过一系列步骤，逐步实现这一目标。
## 整体流程
下面是制作数仓技术架构 PPT 的整体流程表：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 确定数仓架构的基本概念和组件 |
| 2 |
基础概念什么是数据仓库Data Warehousing ConceptsIntroduction to Data Warehousing Concepts一文提到了ODS的概念：Operational data stores exist to support daily operations. The ODS data is cleaned and validated, but it is not
“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。本文主要讲述知乎的实时数仓实践以及架构的演进
# 实现 Spark 数仓技术架构的指南
## 引言
在大数据时代，数据仓库是企业决策的重要支撑。Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，非常适合用于构建数据仓库。本文将为刚入行的小白介绍如何实现 Spark 数仓技术架构，包括流程步骤、代码示例及详细说明。
## 流程步骤
首先，让我们明确实现 Spark 数仓的整个流程。以下是关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
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1、项目背景近年来，随着大数据时代的到来，中行的数据规模增长迅速，数据来源、形态也呈多样化趋势，对于海量数据的多层次、高时效分析挖掘需求日益增加。当前，国内银行业采用基于开放X86的MPP架构数据库构建结构化数据处理平台及分析应用已经成为趋势。在这一大背景下，中行计划采用海量并行计算(MPP)架构数据库产品技术，用于建设面向中行海量结构化数据加工处理与分析挖掘的总、分行数据平台及分析应用，以支撑不
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2023-11-15 21:31:25
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一、数仓建模分为传统型的范式建模和新型维度建模： 范式建模
Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。优势：易于维护，高度集成；劣势：结构死板，部
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2023-12-07 00:41:51
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前言本篇文章主要介绍数据湖建设的一些方法论一、数据湖逻辑架构数据湖的建设通常有如下特点：逻辑统一：数据湖不是一个单一的物理存储，而是根据数据类型、业务区域等由多个不同的物理存储构成，并通过统一的元数据语义层进行定义、拉通、和管理类型多样：数据湖存放着不同类型的数据，包含业务交易、企业办公过程中产生的结构化以及非结构化数据原始数据：对原始数据的汇聚，不进行人任何的转换、清洗、加工等处理；保留数据最原
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2023-10-09 21:21:13
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