IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继（通过收购或研发的途径）推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehouse（V
数据仓库数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW。是一个用于存储,分析,报告的数据系统.数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,分析结果为企业提供决策支持.数据库和数据仓库区别数据库和数据仓库的区别实际就是OLTP和OLAP的区别OLTP系统的典型应用就是RDBMS,也就是我们俗称的数据库，当然这里要特别强调此数据库表示的是关系型数据库，Nosql数据库并不在讨论范围内
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2023-10-24 08:40:54
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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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# 软件架构中的数据仓库风格
数据仓库（Data Warehouse）风格是一种针对数据整合、分析和报告的架构风格。它的目标是从不同来源提取和存储数据，以便进行分析和生成业务洞察。本文将深入探讨数据仓库风格的特征、架构和实现方法，最后给出简单的代码示例。
## 数据仓库的特征
1. **主题导向**：数据仓库通常围绕特定主题（如销售、市场等）进行设计，以满足用户的分析需求。
2. **集成性
数据仓库架构基础概念数据仓库：是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略结合。它从日志采集系统，业务处理系统中收集数据。为报表系统，用户画像系统，推荐系统等提供支持。本系统简述，本系统在数据采集传输中使用Flume，kafka，sqoop.数据存储中采用mysql和hdfs，使用hive，tze和spark进行数据计算，使用Presto进行即席查询。如图，本仓库根据尚硅谷文档制作 从
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2023-07-26 21:47:24
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数据仓库风格是指在数据仓库的设计与实现过程中，如何组织、管理和存储数据，以便高效支持决策和分析。数据仓库强调集成、主题性、时变性和不可更新性等特征。这些特征促使我们关注如何在数据管理中实现有效的备份策略、恢复流程、灾难场景处理、工具链集成、日志分析与监控告警等关键环节。接下来，我将详细描述这些组成部分。
## 备份策略
有效的备份策略是确保数据安全的基础。我们首先需要准备一个明确的备份流程，以
摘要: 数据仓库是商业智能系统的基础，以往的数据库系统主要用于事务处理，很难或无法实现分析处理。近年来，越来越多的数据分析与决策信息支持在被企业所重视，数据仓库技术应运而生
数据仓库是商业智能系统的基础，以往的数据库系统主要用于事务处理，很难或无法实现分析处理。近年来，越来越多的数据分析与决策信息
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2023-11-13 16:34:23
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数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数仓之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的《Building the Data Warehouse》一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据
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2024-04-19 15:11:56
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目录（1）为什么需要数据建模（2）最实用的建模方法论（3）维度建模的构建方式（3.1）星型模型（3.2）雪花模型（4）企业项目中数仓的实施流程（5）维度模型设计的4个决策（6）维度模型的规范化如何定义（7）维度模型的名词术语 （1）为什么需要数据建模数据建模就是数据组织和存储的方式，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。 如上图所示，我们通过数据和程序对比来比较我们为什么需要数据建模：比
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2024-05-05 07:19:37
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数据模型有三个层次的数据建模：高层建模( E R D，实体关系层)，中间层建模( D I S，数据项集)， 底层建模(物理层)。高层建模 高层建模的特点是实体和关系，如图3 - 1 0所示。实体的名字放在椭圆内。实体间的关系 用箭头描述。箭头的方向和数量表示关系的基数，只有直接的关系才标志。这样做以后，关 系的传递依赖就可以最小化。图1中间层数据模型高层数据模型建好后，下一步就是建中间层模型( D
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2024-04-13 12:49:10
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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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数据中心整体架构。数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。数据仓库的ODS（Operational Data Store）、DW（Data Warehouse）和DM（Data Mart）概念ODS、DW、DM协作层次图DW可细分为DWDe
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2023-06-26 21:34:30
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数据仓库的两种建模方法1.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，部署周期较长范式建模应用在EDW层一个符合第
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2023-09-13 22:30:03
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文章目录零 DIM层最终建模结果一 商品维度表（全量）1 商品维度表2 建模过程分析3 建表语句4 装载数据（1）逐步分析（2）完整装载sql二 优惠券维度表（全量）1 建表语句2 数据装载三 活动维度表（全量）1 建表语句2 数据装载四 地区维度表（特殊）1 建表语句2 数据装载五 时间维度表（特殊）1 建表语句2 数据装载（1）创建临时表格（2）上传到HDFS（3）导入（4）校验 零 DIM
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2023-08-27 09:47:03
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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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一、列式数据存储clickhouse的性能之所以彪悍，其列式存储设计是非常重要的原因之一。给大家举一个例子，假如我们现在有一张学生信息表studentidnameage1小红72小明83lucy7如果这张表采用行式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：如果这张表采用列式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：对比上面的两张图我们可以看到，采用列式存储的优点。比如：我们查询学生年龄的最大值，列式数
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2024-01-31 01:00:21
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本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。全文5000字，读完需要13分钟！1、数据仓库的发展趋势1.1数据仓库的趋势关于数据仓库的概念就不多介绍了。数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据
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2023-08-28 20:57:51
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目录1、数据仓库所处环节操作层 数据仓库数据集市个体层2、数据仓库概念面向主题的 集成的随时间变化的非易失的3、一般架构STAGE层 ODS层MDS层ADS层 DIM层ETL调度系统元数据管理系统4、设计的两个重要问题1、 粒度2、 分区1、数据仓库所处环节 &n
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2023-09-25 10:14:45
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背景：如何从具体的需求或项目转换为可实施的解决方案，如何进行需求分析、架构设计、详细模型设计等，则是模型实施过程中讨论的内容。业界常用两种数据仓库建设模型思想分为两种kimball和inmon模型。（具体的kimball和inmon 模型思想可以自行百度理解）在我们实践中也经常会用到数据仓库模型层次的划分，和kimball、Inmon的模型 实施理论有一定的相通性，但是不但不涉及具体的模型表达。业
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2024-02-05 08:56:59
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数据仓库数仓有二位大神，Bill Inmon 和 Ralph Kimball。 Bill Inmon所写的书Buliding the data warehouse【中文版为数据仓库】, Ralph Kimball所写的The data Warehouse Toolkit【中文版为数据仓库工具箱】。 可以说 Bill Inmon 将Ralph Kimball 的理念，尤其是维度建模的理念融合了进去。
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2023-11-06 13:29:59
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