建设数据仓库  建立数据仓库是一个解决企业问题过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题,从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成,双方需要相互沟通,协作开发数据仓库。  开发数据仓库过程包括以下几个步骤。  1
如何搭建一个数据仓库? 下面大体说明了搭建流程。数据仓库结构用一幅图来表示:数据仓库好处数据仓库是一套体系。可以建在Oracle上,MySQL上,Hive上,MaxCompute上,具体建在哪个平台根据数据量来定。对数据仓库来说,建在哪个平台不重要,重要是目的。 数据仓库目的,是对组织数据进行统一治理,归纳来讲,就是:存、通、用。存:是指数据统一存储。数据放在一起了,meta才能在
使用到阿里云服务:DTS:数据同步,可以做数据增量与全量同步,增量同步是监控MySqlbinlog日志做增量。DataWorks:集调度运维一体化平台,可以调度已创建好任务,有自己调度中心和运维中心、数据中心。MaxCompute:离线数据计算引擎,类似于spark、flink,只不过MaxCompute(简称:MC)是阿里云自己开发计算引擎,目前MC服务已覆盖全球16个国家和地区,客
目录1 数据仓库概念1.1 什么是数据仓库1.2 OLTP与OLAP2 项目需求及架构设计3 项目框架4 框架版本选型4.1 Hadoop版本综述4.2 社区版与第三方发行版比较4.2.1.Apache社区版4.2.2.第三方发行版(CDH/HDP/MapR)4.3 第三方发行版比较4.4 版本选择5 服务器选型6 集群资源规划设计7 测试集群服务器规划1 数据仓库概念数据仓库,英文名称为Da
常用构建数据仓库流程【数据调研】 数据调研重点要做两项工作,分别是业务调研和需求分析。这两项工作做是否充分,直接影响着数据仓库质量。 1、业务调研 业务调研主要目标是熟悉业务流程、熟悉业务数据。 熟悉业务流程要求做到,明确每个业务具体流程,需要将该业务所包含每个业务过程一一列举出来 熟悉业务数据要求做到,将数据(包括埋点日志和业务数据表)与业务过程对应起来,明确每个业务过程会对哪些表
内容概览:数据仓库是什么上游数据从哪儿来数据仓库结构设计基础数据层主题统计层主题标签层主题汇总层表命名规则和数仓使用规范内容正文:一、数据仓库是什么数据仓库即Data Warehouse,简称为DW,是一套分主题搭建数据库,可用来支持后续数据查询分析、OLAP系统建设以及实时数据建模等工作。由于DW数仓通常搭建在Hadoop集群上,所以背后还有很多Hadoop集群性能和特点需要同时关注和了解
关于星型模式   在数据仓库构建中, 如下图所示星型模式几乎是最常用到。之所以称之为星型模式,是因为该模式中E-R图形状如星(感觉这麽说有些怪怪)。    如图所示,中心是一个大事实表,周围是一些维表。事实表包含数据仓库主要信息,每个维表包含该事实表特定属性。   星型查询是一个事实表和一些维
一个典型企业数据仓库通常包含数据采集、数据加工和存储、数据展现等几个过程,本篇文章将按照这个顺序记录部门当前建设数据仓库过程。1. 数据采集和存储采集数据之前,先要定义数据如何存放在 hadoop 以及一些相关约束。约束如下:所有的日志数据都存放在 hdfs 上 /logroot 路径下面hive 中数据库命名方式为 dw_XXXX,例如:dw_srclog 存
转载 2023-08-09 23:04:24
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文章目录(一)什么是数据仓库(二)数据仓库基础知识(三)数据仓库建模方式(1)星行模型(2)雪花模型(3)星型模型 VS 雪花模型(四)数据仓库分层(1)为什么要分层(2)数据仓库分层设计(3)DWD数据清洗原则(4)数据仓库命名规范(5)典型数据仓库系统架构(五)项目需求分析 (一)什么是数据仓库我们前面学习过Hive,说Hive其实就是一个数据仓库,可以这样理解,就是把Hive认为是一种技
目录​​1 数据仓库概念​​​​1.1 什么是数据仓库​​​​1.2 OLTP与OLAP​​​​2 项目需求及架构设计​​​​3 项目框架​​​​4 框架版本选型​​​​4.1 Hadoop版本综述​​​​4.2 社区版与第三方发行版比较​​​​4.2.1.Apache社区版​​​​4.2.2.第三方发行版(CDH/HDP/MapR)​​​​4.3 第三方发行版比较​​​​4.4 版本选择​​
原创 2021-06-30 20:37:31
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# 搭建数据仓库基本概念与实践 数据仓库(Data Warehouse)是一种用于存储和分析大量结构化和半结构化数据系统。它从多个数据来源提取数据,经过清洗、转化后存储在一个中央位置,便于企业决策支持和数据分析。本文将通过一个简单代码示例,介绍如何搭建一个数据仓库。 ## 数据仓库基本概念 **数据仓库特点**有以下几点: 1. **主题导向**:以业务主题为中心,不同于传统
原创 10月前
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# 数据仓库搭建概述 数据仓库是一个用于存储和管理大量数据系统,旨在支持数据分析和决策制定。与传统数据库不同,数据仓库通常是以主题为中心,采用不同数据建模技术进行设计。本文将简要介绍数据仓库搭建过程,并提供一些基本代码示例。 ## 数据仓库搭建流程 搭建数据仓库流程通常包括以下几个步骤: 1. **需求分析** 2. **数据建模** 3. **数据提取、转换、加载(ETL)*
接上一篇数据仓库知识点梳理(3)对数据立方体和MDX介绍,本文将在本地Windows环境上搭建基于数据立方体数据分析平台。并对一个示例立方体进行多维度分析。环境配置软件下载和安装本文使用Pentaho社区版本BI Server作为数据多维分析工具,当前最新版本为7.1,更新日期为2017年5月22日。这个Pentaho出另一个产品——「Pentaho Data Integration,
转载 2024-01-31 12:41:07
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文章目录0. B站相关课程链接 和 搭建数据仓库资源及脚本下载食用指南:建议先把博客整体看一遍之后再进行操作文章最后有常见问题及解决方法1. 项目介绍及整体流程1.1项目介绍1.2 数据仓库架构1.3 环境规划1.4 整体开发流程2. 环境准备01-02(虚拟机和FinalShell或Xshell)2.1 软件下载2.2 安装Virtual Box及导入OVA镜像2.3 修改虚拟机静态IP地址2
一、flink整合hivecatalog  flink数据需要存放在hive中,需要创建hivecatalog(可以理解为一个flink中数据库)-- 进入sql客户端 sql-client.sh -- 创建hive catalog CREATE CATALOG hive_catalog WITH ( 'type' = 'hive', 'default-databas
转载 2022-08-16 11:14:00
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DAY:4 MySQL 数据建立及简单实用## 1、MySQL 数据建立1.1、拉取 MySQL 镜像在 docker 中拉取镜像 msql:5.7 这里我们使用是 mysql 5.7版本docker pull mysql:5.71.2、启用容器,配置 mysql 数据库docker run -p 3306:3306 #映射到主机端3306端口 --name mysql
转载 2023-06-17 22:20:09
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摘要:建立数据仓库是一个解决企业问题过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题。关键词: 数据仓库 元数据 建设数据仓库    建立数据仓库是一个解决企业问题过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持作用;信息部门的人员往往又不懂业务
什么是数据仓库?1. 百度百科如是说:2. 个人理解:数据仓库是支撑整个公司业务大型数据集合,包含数据存储、建模、处理等过程。数据仓库建设几个重要步骤:      建立数据仓库是一个解决企业问题过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题,从数据源中抽取哪些数
数据仓库是什么?数据仓库是指具有主题导向、整合性、长期性与稳定性数据群组,是经过处理整合,且容量特别大关系数据库,用以储存决策支持系统所需数据,供决策支持和数据分析使用。一般企业要做数据分析,商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。也有些人会感到疑惑,自己数据仓库还没建立,如何做商业智能BI?是不是得先建数据仓库?无论哪一种BI项目,都需要从各级管理者决策性思维出发,建立分主题数据模型,从
 Q1: 对于数据仓库理解,数据仓库解决什么问题?1. 数据仓库可以理解为一个大数据集合,它功能是面向数据分析和决策支持;2. 数据仓库不生产数据,它所有的数据都是同步自业务系统,而众多业务系统数据会面临着分散,异构,多源性等问题,不便于进行数据分析,所以就需要数据仓库来对生产数据进行整合、处理后再对用户进行提供,提升用户对数据提取效率;3. 从数据仓库定义来看,它是一
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