上一节我们了解了数仓中常见的两大建模体系:关系建模和维度建模，并论述了维度建模的4个步骤。数仓（二）关系建模和维度建模数仓（三）简析阿里、美团、网易、恒丰银行、马蜂窝5家数仓分层架构其实数仓建模中还有些其他建模体系:像DataVault、Anchor模型，这两个模型感兴趣的可以自己查些资料。这一篇我们来学习一下数仓中非常重要的内容：数仓的分层架构体系。一、数据集市（Data Mart）在学习数仓架
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2023-08-21 20:32:50
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文章目录一.表的种类及其概念1.实体表2.维度表3.事实表二.数据同步策略1.全量同步策略2.增量同步策略3.新增及变化策略4.特殊策略 一.表的种类及其概念1.实体表一般是指一个现实中存在的业务对象，实体表它放的数据一定是一条条客观存在的事物数据，比如用户，商家，商品等（某东上的某某人参丸就是一个实体）3。2.维度表一般是指业务中的一些状态，代码的解释表（也称为码表）。维度表可以看成是用户用来
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2023-06-02 15:44:50
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1.数据同步
因为我们需要每天分析的数据都是最新的，所以就涉及数据同步。
2.表的种类及其概念：
一般情况下表分为三个类型，分别是实体表、维度表和事务表
2.1 实体表：
实体表，一般是指一个现实存在的业务
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2024-01-03 12:42:51
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1、代理键 维度表中必须有一个能够唯一标识一行记录的列，通过该列维护维度表与事实表之间的关系，一般在维度表中符合条件的业务主键可以当作维度主键。 然而当整合多个数据源的维度时，不同数据源的业务主键重复问题如何解决？涉及维度拉链表时，同一主体存在多条记录，业务键重复怎么解决？此时就需要引入代理键，代理键是由数据仓库处理过程中产生的、与业务本身无关的、唯一标识维度表中一条记录并充当维度表主键的列，也是
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2024-08-22 14:09:04
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1 分层实现 数据仓库一般分为三层，自上而下分别为数据贴源层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。 1ODS层 贴源层，与业务库保持一致，不做任何处
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2024-01-02 21:58:52
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1、数据仓库所处环节 在一个成体系、结构化的数据应用场景下，数据和处理有四个层次： 操作层、数据仓库层、部门/数据集市层、个体层。操作层 操作层是指为具体业务提供实时响应的各个业务系统，比如常见的订单系统、ERP、用户中心等等具体业务系统，这些系统中的数据一般都是存入关系型数据库。它们是数据的来源。 数据仓库 数据仓库收集操作层各个业务系统中的数据，进行统一格式、统一计量单位，规整有序地组织在一起
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2023-09-14 15:54:19
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在没有真正的数据仓库数据库之前，现在所有的数据仓库其实都只是一个基于维度模型创建的关系型数据库，但是数据仓库数据库本身有一些区别与比如OLTP数据库的独特特性，比如最显著的就是数据量最大的称为事实的表(一般都有百万甚至上亿的数据量)居于连接的中心，其周围是很多的基数比较小的称为维度的表(可能只有几百行数据)，然后居于中心的大数据量的事实表通过外键连接到十几甚至几十个小数据量的维度表。针对数据仓库的
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2023-08-04 20:21:37
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本文主要围绕架构、分层、建模三个方面，进一步加深对数仓的了解。1 数据仓库的架构从整体上来看，数据仓库体系架构可分为：数据采集层、数据计算层、数据服务层和数据应用层，如下图。 数据仓库架构 1. 数据采集层数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据库上，期间有可能会做一些 ETL（即抽取、转换、装载）操作。其中，日志所占份额最大，存储在备份服务器上的
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2023-10-09 21:40:45
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# 如何实现大数据数据仓库分层架构
在现代数据处理和分析中，大数据数据仓库的分层架构是一个重要的概念。数据仓库通常分为多个层次，每一层都有其特定的功能和用途。下面，我们将详细介绍这种架构的构建过程，包括每一步需要做什么，以及所需的代码示例。
## 数据仓库分层架构流程
在实现数据仓库分层架构之前，我们首先需要了解整个流程。以下是一个简明的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
在这个信息爆炸式增长的时代，挖掘数据的潜在价值尤为重要，越来越多的人将目光聚集于商务智能BI领域。通过数据分析软件对来自不同的数据源进行统一的处理和管理，并以灵活的方式展示数据之间的联系，辅助企业进行决策。在BI越发重要的今天，如何学习BI应用并熟练掌握它呢？总结一下，大致需要从五个方向着手：1）学习数据库知识，掌握基础技能sql直白来讲，BI就是玩数据的，从数据中获取各种所需信息。因为BI的出发
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2024-08-26 07:44:15
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概述
作为一个在传统行业和互联网行业都打过杂的数据码农，今天简单谈一下个人对数据仓库的理解，以及传统行业和互联网行业之间数据仓库建设的区别，希望对刚接触数据仓库的同学起到积极的作用。有说的不对的地方欢迎评论指正。
一 数据仓库定义 数据仓库官方定义，数据仓库的定义在百度百科早已存在，这里暂且不表。说一下个人理解，数据仓库其实是一个相对抽象的概念，其对应的实体可以是数据库表也可以是一堆Ex
核心组件数据仓库的核心组件有四个：各源数据库，ETL，数据仓库，前端应用。如下图所示： 1. 业务系统 业务系统包含各种源数据库，这些源数据库既为业务系统提供数据支撑，同时也作为数据仓库的数据源(注：除了业务系统，数据仓库也可从其他外部数据源获取数据)；
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2024-01-15 13:45:19
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文章目录三、DML操作1.数据导入1.1Load给表里装入数据1.2通过查询语句向表中插入数据2.数据导出2.1Insert导出2.1.1将查询结果导出到本地2.1.2将查询结果格式化导出到本地2.1.3将查询结果格式化导出到HDFS上2.2Hadoop命令导出到本地2.3Hive Shell命令导出2.4Export导出到HDFS上3.删除表中数据四、查询1.基本查询1.1列别名1.2算术运算
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2023-12-17 19:13:36
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数据仓库经理领衔 高薪酬的十大IT职位，
企业对于大数据技术的旺盛需求已经在相关IT职位的薪酬水平上得到体现。在《2014薪酬调查指南》中，Robert Half Techology(简称RHT)汇总出数据及数据管理领域的十大IT职位。其中收入水平最高的是数据仓库经理，职位起薪在11万5250美元到15万4250美元之间。收入增幅最大的职位则为商务智能分析师，预计其今年提升比例可达7.4%。下
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2024-01-02 21:38:38
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文章目录一. 维度表技术基础1.1 维度表结构1.2 维度代理键1.3 自然键、持久键和超自然键1.4 下钻1.5 退化维度1.6 非规范化扁平维度1.7 多层次维度1.8 文档属性的标识与指示器1.9 维度表中的空值属性1.10 日历日期维度1.11 扮演角色的维度1.12 杂项维度1.13 雪花维度1.14 支架维度二. 使用一致性维度集成2.1 一致性维度2.2 缩减维度2.3 跨表钻取2
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2023-12-30 08:54:33
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构建数据中台的初衷是什么：缺少可以复用的数据大家不得不使用原始数据进行清洗、加工和计算指标大量重复代码的开发对资源的消耗问题的根源就在于数据模型的无法复用，以及数据开发都是烟囱式的。所以要解决这个问题，就要搞清楚健壮的数据模型该如何设计。 数据引入层（ODS，Operational Data Store，又称数据基础层）：将原始数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中，结构上与源系统基本保持
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2023-11-10 11:10:05
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1、数据仓库基础知识1.1什么是数仓数仓的概念：数据仓库简称数仓，在《建立数据仓库》中是这样定义数据仓库的：数据仓库是面向主题的，数据集成的，相对稳定的（非易失的），反映历史变化（时变）的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库是决策支持系统的结构化数据环境。决策支持系统基于数据仓库进行联机分析处理。应用场景：满足企业中所有数据的统一化存储，通过规范化的数据处理来实现企业的数据分析应用。1.2为什么有
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2023-11-18 23:54:33
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为什么要对数据仓库分层？用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解，
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2023-09-05 10:13:42
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预热：我们先从几个物理概念入手理解什么是流量，存量，增量（1）存量：系统在某一时点时的所保有的数量；（2）流量：是指在某一段时间内流入/流出系统的数量（3）增量：是指在某一段时间内系统中保有数量的变化（4）增量 = 流入量--流出量（5）本期期末存量 = 上期期末存量+本期内增量 全量表：每天的所有的最新状态的数据全量表没有分区，表中的数据时前一天的所有数据，比如说今天是24号，那么全量
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2024-06-03 14:02:25
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数据仓库的物理模型较常见的操作型数据库的物理模型有很大不同。最明显的区别是：操作型数据库主要是用来支撑即时操作，对数据库的性能和质量要求都比较高，为了防止“garbage in，garbage out”，通常设计操作型数据库的都要遵循几个范式的约束，除非少数情况下为了性能进行妥协，才可能出现冗余。而数据仓库的建立并不上为了支撑即时操作，或者说，数据仓库的数据是来源于即时操作产生的数据，而不是直接来
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2023-08-13 19:47:37
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