数据仓库的概念输入数据分类业务数据 客户端交互，一般用关系数据库存储用户行为数据 来自客户端，使用埋点的方式，存储为日志文件： 前端页面，点击network–>筛选log–>URL解析–>一个请求，向后端发送商品名称 特点：点击多次，数量大；写入后台后，客户端不会查–>使用关系型数据库不划算爬虫数据 来自其他平台，尽量少用数据仓库总体介绍Hive数仓（数据的备份、清晰、聚合
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2023-10-27 12:28:17
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数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，数据仓库是否也需要上云？上云
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2024-01-11 11:42:51
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一 常见的缓存形式 :1.文件缓存 (为了避免I/O开销,尽量使用内存缓存)2.内存缓存 二 为什么要使用缓存缓存数据是为了让客户端很少甚至不访问数据库服务器进行的数据查询,高并发下,能最大程度降低对数据库服务器的访问压力一般的数据请求:用户请求->数据查询->连接数据库服务器并查询数据->将数据缓存起来(缓存方式: HTML , 内存 , [JSON, 序
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2023-12-18 11:00:50
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1.1 什么是数据仓库
业界公认的数据仓库概念创始人W.H.Inmon在《建立数据仓库》一书中对数据仓库的定义是：数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，每一个主题对应一个
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2024-06-03 20:56:10
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目录1-为什么要做ID-Mapping2-ID-Mapping的核心技术3-总结 1-为什么要做ID-Mapping为啥要做ID Mapping？其实技术都是为了解决实际业务问题的。如果没有数据孤岛的问题，也就不会有这波澜壮阔的数字技术发展和改革。举个例子：在 10 多年前的时候，当时IT界都还在做“四库十二金”的项目。就是把一个地区的所有地址给弄干净。这可就费劲了，因为同一个地址有 N 多种写
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2023-09-26 12:18:23
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数据仓库技术简介(下) （2001-10-15 09:28 ）（ylzhou ）（ ）导读-- 由于数据仓库的这种工程性，因而在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、存储和管理、数据的表现以及数据仓库的设计的技术咨询四个方面......
三、数据仓库的关键技术
那么，数据仓库都有哪些组成部分和关键技术呢？与关系数据库不同，数据仓库并没有严格的
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2023-11-07 01:37:56
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数据仓库技术的简单阐述 数据仓库定义： 数据仓库是在企业管理和就决策中 1.面向主题的 2.集成的 3.与时间相关的 4.不可修改的数据集合数据仓库模型三层次 1.概念模型： 概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述 表示概念模型最常用的是：“实体-关系”图 E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。 2.逻辑模型： 逻辑数据模型，反映的是系统分析设计人员对数据存储
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2023-08-10 00:13:36
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大数据背景众所周知，当前是一个数据爆炸的时代，大数据背景下的数据治理是每一个企业应该重点考虑的问题。例如金融机构、电信运营商这种“传统”行业每日需要处理的数据量都已经十分巨大了，中小型互联网公司都已经握着上千万日活了，就更不要说腾讯，阿里这样的互联网巨头。传统行业的数据治理以电信运营商为例，一个省级的电信运营商在好多年前一年积累的信息量就已经达到数个PB了，在数据爆炸的时代，我们通过移
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2024-08-20 12:00:55
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（1）数据源。是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于 RDBMS（关系型 DBMS）中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。 （2）数据的存储与管理。是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现
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2021-09-05 23:38:07
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基本概念英文名为Data Warehouse，简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。 数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。 可以理解为：面向分析的存储系统。主要特征数据仓库是面向主题的（SUbject-Orient
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2023-08-10 00:13:43
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一．技术上获取信息存在的问题数据仓库作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境所要研究和解决的问题就是从数据库中获取信息。将大量的业务数据应用于分析和统计原本是一个非常简单和自然的想法，但在实际的操作中，要获得有用的信息并非如想像的那么容易：1. 所有联机事务处理强调的是密集的数据更新处理性能和系统的可靠性，并不关心数据查询的方便与快捷。联机分析和事务处理对系统的要求不同，同一个数据库在
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2023-11-17 00:05:07
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文章目录数据采集传输数据存储数据计算数据查询数据可视化任务调度集群元数据管理权限管理数据采集传输FlumeKafkaSqoopLogstashDataX数据存储MySQLHDFSHBaseRedisMongoDB数据计算HiveTezSparkFlinkStorm
原创
2022-02-09 18:05:29
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# 数据仓库技术组件的实现
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于分析和报告的系统，可以存储来自不同来源的大量数据。作为一名新手开发者，了解数据仓库的基本组件和实现步骤非常重要。在这篇文章中，我将为你详细介绍如何实现数据仓库的技术组件，并给出必要的代码示例和可视化图表。
## 1. 数据仓库实现流程
为了帮助你更好地理解数据仓库的构建过程，下面是一个简单的实现步骤表格：
| 步
# 数据仓库主流技术科普文章
数据仓库(DW, Data Warehouse)是用于存储大量数据的系统，旨在为分析和报告提供支持。随着大数据时代的到来，数据仓库技术也在不断演进，以满足企业对于数据处理、存储和分析的需求。本文将介绍数据仓库主流技术，包括星型模式、雪花模式及数据抽取、转换和加载(ETL)过程，并提供Python代码示例。
## 一、数据仓库架构
数据仓库的架构通常分为三层：数据
文章目录数据采集传输数据存储数据计算数据查询数据可视化任务调度集群监控元数据管理权限管理数据采集传输FlumeKafkaSqoopLogstashDataX数据存储MySQLHDFSHBaseRedisMongoDB数据计算HiveTezSparkFlinkStorm数据查询PrestoKylinImpalaDruidClickHouseDoris数据可视化EchartsSupersetQuickBIDataV任务调度A
原创
2021-10-25 10:38:48
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# 入门Hive数据仓库技术
作为一名刚入行的开发者，你可能会对Hive数据仓库技术感到陌生。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对存储在分布式存储系统HDFS中的大数据进行查询和管理。本文将为你提供一个入门级的Hive使用指南。
## Hive技术流程
首先，让我们通过一个流程图来了解Hive数据仓库技术的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-07-28 06:43:08
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# Spark 数据仓库技术概述
在现代数据处理领域，Apache Spark 已经成为一个备受追捧的开源数据处理框架。作为一种高效的分布式计算引擎，Spark 特别适合用于数据仓库技术。本文将介绍 Spark 的基本概念，并提供一些代码示例，帮助大家理解如何在数据仓库环境中使用 Spark。
## Spark 数据仓库的基本概念
Spark 数据仓库是基于 Spark 框架构建的一个集成系
原创
2024-10-01 06:18:18
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# 如何实现主流数据仓库技术
## 流程概述
下面是实现主流数据仓库技术的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装数据库 |
| 2 | 创建数据库表 |
| 3 | 导入数据 |
| 4 | 执行查询 |
## 具体步骤
### 1. 安装数据库
首先，你需要安装一个主流的关系型数据库，比如MySQL。安装完成后，启动数据库服务。
### 2.
原创
2024-03-06 03:32:03
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前言此版本面试题相较于之前增加了很多数仓以及算法相关的题，同时新增了数据湖，必备SQL题，Clickhouse，Doris，大数据算法设计等面试题。版本更新如下： 版本时间描述V1.02020-12-18创建V1.22021-01-17新增：spark 面试题V1.32021-01-18新增：kafka 面试题V1.42021-01-20新增：hbase 面试题V1.52021-01-30新增：
三范式1.每个属性的值唯一,不具有多义性;2.每个非主属性必须完全依赖于整个主键,而非主键的一部分;3.每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性 应该归到其他关系中去.操作型数据 特点:细节化,分散化(数据库)决策型数据 特点:综合化,集成化(数据仓库)企业对应用集成的需求:实时监控,决策支持,预测数据仓库是一个面向主题的,集成的,非易失的,随时间变化的用来支持管理人员决策的
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2024-10-24 06:06:06
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