数据仓库架构及原理对于精通数据仓库架构及原理，并具备大型数据仓库架构设计、模型设计和处理性能调优等相关经验的专业人士，他们在企业数据管理和分析领域发挥着至关重要的作用。以下是关于这些经验和技能更详细的解释：1. 数据仓库架构与原理的精通核心组件理解：深入了解数据仓库的构成，包括数据源、ETL（提取、转换、加载）工具、数据存储系统（如关系型数据库、分布式存储系统）、数据服务层（如BI工具、数据API
数据分层的意义解耦，复杂问题简单化：将复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用于和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径缩短问题定位流程数仓分层ODS（Operation Data Store）：数据
为把Bill Inmon和Kimball 两种不同的思路统一起来，Bill Inmon提出了CIF（Corporation Information Factory）架构，核心是把数据仓库分为不同的层次以满足不同场景的需求；每层根据不同的场景采用不同的方案。传统数据仓库1.0的分层：数据源->数据集成平台->数据交换平台->数据集市（数据应用
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2023-08-20 10:20:12
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学习目录一、基本概念二、核心框架三、数仓大数据架构详解（流程） 一、基本概念数据仓库（Data Warehouse）是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，为企业指定决策，帮助企业改进业务流程、提高产品数量一般数仓分为离线数仓（spark）和实时数仓（flink）二、核心框架数据采集数据通过DataX或者sqoop可以将业务数
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2023-09-19 01:06:35
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大数据之数据仓库概念、四个特性、主流架构一、数据仓库概念：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。是一个过程 ，一个解决方案，一套方法论，不是一个具体产品。二、数据仓库特点：面向主题、集成、稳定、反应历史变化面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的
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2023-07-11 21:13:01
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数据仓库分层的原因1通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大3通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层）ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，这层的表分为
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2023-07-13 16:19:59
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ODS（英语：Operational Data Store)是一种数据架构或数据库设计的概念，出现原因是来自于当需要集成来自多个系统的数据，结果又要给一或多个系统使用时。
一、概念 ODS (Operational Da
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2023-08-15 23:12:21
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一、id-mapping概述在后续的数仓、画像、推荐等模块开发中，我们都需要对每一条行为日志数据标记用户的唯一标识！简单的方案是 将这条数据中的uid/imei码/imsi码/mac/androidid/uuid这些字段（标识字段）按优先级取一个标识，作为这条数据的用户唯一标识！ 这个方案有严重的漏洞！现实的无奈 在现实的日志数据中，由于，用户可能使用各种各样的设备，有着各种各样的前端入口，甚至同
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2024-05-11 18:48:58
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用我自己通俗的语言和你说的简单些其实它们都是具体的某种数据库（比如说oracle，informix它们的实例）
－－数据库用来存储业务数据
－－而数据仓库用来存储数据库的导出数据（通过ETL自动抽取、定时调度）
它们的最终目的是：企业管理者的决策支持与分析。
往高了谈，现在时兴的BI正包括数据库、数据仓库、ETL所有的知识，但它其实并不是一门新的知识。
以下是学术界对DW和BI的研究
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2023-11-20 23:44:19
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系列说明： 本文写作的初衷，是想以阿里巴巴的OneData体系为出发点，详细阐述数据仓库搭建的初衷、架构的理念及实现的方式，借此来总结从事大数据开发岗位多年以来的经验积累。仅从笔者个人角度出发，收集相关素材，进行二次整理，并非原创。什么是数据仓库？ 要想全面的来看待数据仓库，首先要回答的是数据仓库搭建的目的
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2023-08-26 11:52:06
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传统的操作型数据库主要是面向业务的，所执行的操作基本上也是联机事务处理，但随着企业规模的增长，历史积累的数据越来越多，如何利用历史数据来为未来决策服务，就显得越来越重要了，而数据仓库就是其中的一种技术。企业常见的数据处理工作大致可以分成两大类，分别是 OLTP(On-LineTransaction Processing ，联机事务处理 ) 和 OLAP (On-LineAnalytical Pro
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2023-07-28 10:45:20
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一.数据仓库架构，是IT架构的一个分支，随着数据在企业的核心作用的增强，数据仓库的架构日益重要。数据仓库架构由于其技术选择非常广泛，看上去复杂，不过背后有一套比较稳定的思路，这也是数据仓库架构设计的一个要点，稳定中蕴含变化，变化中蕴含稳定。总 体来说，数据仓库架构分成两大块，一是硬件架构，二是软件架构。硬软架构又可以分成封闭式和开放式。封闭式硬件架构代表厂商有teradata，其硬件是 专属的，必
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2023-07-12 23:48:51
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大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。一、离线数仓大数据架构1.数仓架构下面详细说明图中的各个组件及其所起的作用。
图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大部分。ETL过程分成了抽取和转换装载两个部分。抽取过程负责从操作型系统获取数据，该过程一般不做数据聚合和汇总，但是会按照主题进行集成，物理上是将操作型系统
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2023-08-16 19:54:42
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3.数据仓库设计序数据仓库是为了让人人都可以低成本的使用数据，按照一定标准打造的全量数据资料的集合。目标数据仓库设计的目标，就是把过去已经发生的非结构化的日志数据转成结构化的数据与后端关系型的数据库里的数据资源进行有效的整合和存储；数据按照特定的逻辑生成不同层级的数据表，以供业务分析人员低成本的使用数据；良好的数仓设计可以保证逻辑的复用、节约计算资源、保证数据质量，降低数据分析成本，提高数据使用效
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2023-07-10 18:45:56
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文章目录一、数据仓库架构1. 自顶向下2. 自底向上二、维度数据建模三、星型模型和雪花模型1. 星型模型2. 雪花模型 本篇文章主要介绍了数据仓库的整体架构、数仓中常用的维度数据建模方法以及星型模型和雪花模型的区别。 一、数据仓库架构数据仓库是将不同来源的数据在统一的模式下组织起来的异构集合。构建数据仓库有两种方法：自顶向下和自底向上。1. 自顶向下自顶向下的架构如下图： 图中各主件的作用如下
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2023-06-14 14:29:49
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数据仓库基本知识什么是数据仓库数据仓库简称数仓，其英文名为 Data Warehouse（简写为 DW 或 DWH）。按照数据仓库系统构造方面的领衔设计师 William H. Inmon 的说法，“数据仓库是个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理者的决策过程”。这个简短而又全面的定义指出了数据仓库的主要特征。四个关键词，面向主题的、集成的、时变的、非易失的，将数据仓库与其他数据
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2024-04-20 20:47:10
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N.1 数据仓库架构分层————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————1）具体细分：（1）ODS层：数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，这成为ODS(Operation Data Store)层。它们是后续数据仓库层加工数据的来源，同时也存
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2023-09-21 09:14:23
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文章目录基本架构主要数据仓库架构1．数据集市架构2．Inmon企业信息工厂架构3．Kimball数据仓库架构4．混合型数据仓库架构操作数据存储抽取-转换-装载1.数据抽取逻辑抽取物理抽取2.数据转换3.数据装载开发ETL系统的方法常见ETL工具小结 基本架构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，那么数据仓库架构如图所示： 图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大
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2023-08-15 21:11:48
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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、数据管理等在内的一系列功能
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2023-07-07 09:32:25
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2013年，Cloudera联合创始人Mike Olson自信地（并且准确地）宣称了“企业基础设施领域的一个惊人且不可逆转的趋势”。什么趋势？“在过去10年里，没有一个主导的平台级软件基础设施以闭源、专有的形式出现。”现在，有人说，基于云的企业数据平台Snowflake可能意味着这一进程的结束。 我们曾经
