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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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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上一篇开了个头，从Kimball数据仓库生命周期方法角度，列出了数据仓库搭建的核心步骤，从这一篇开始将讲述技术路径：技术架构设计和产品选择和安装。首先先以某公司的数据仓库的总体架构图的视角，了解整个数据仓库搭建起来后结构大体的样子。 最底层是数据源，一般是在线的数据库或者是文件系统。对于在线数据库，一般是操作型数据库，比如mysql,oracle等，一般是存在主库和从库，从
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2023-07-24 22:24:22
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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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目录01. 架构演进02. 逻辑分层03. 数据调研04. 主题域划分05. 数仓规范06. 数据治理07. 数仓理念 01. 架构演进离线数据仓库到实时数据仓库，从lambda架构到kappa架构、再到混合架构。02. 逻辑分层数仓分层，一般按ods->dw->dm整体架构。不同的企业，不同的业务场景，有衍生出不同的分层架构模式。例如经典四层架构：ods->dwd->d
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2023-08-30 14:52:28
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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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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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上一篇开了个头，从Kimball数据仓库生命周期方法角度，列出了数据仓库搭建的核心步骤，从这一篇开始将讲述技术路径：技术架构设计和产品选择和安装。首先先以某公司的数据仓库的总体架构图的视角，了解整个数据仓库搭建起来后结构大体的样子。 最底层是数据源，一般是在线的数据库或者是文件系统。对于在线数据库，一般是操作型数据库，比如mysql,oracle等，一般是存在主库和从库，从
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2023-08-07 11:27:37
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简介 目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是 IBM 和 NCR，这两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外，也有各自的针对某个行业的数据模型。例如，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model)，而 NCR 有自己的 FS-LDM 模型。在电信业，IBM 有 TDWM（Telecom Data warehouse model），而 NCR
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2023-08-04 17:56:56
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分析型数据仓库的选择不同于普通的数据库选型, 它可能需要更多的综合考虑, 而不仅仅是数据库软件本身的选择, 硬件,软件,储存,用户需求, 而其中最大的挑战就是 性能 , 在其他硬件cpu , 内存都循着摩尔定律提升的时候,硬盘却没有明显的速度上的进步, 而大型分析型数据仓库往往又是大容量的同义词,所以性能比功能,管理性等等其他的都要重要.
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2023-10-19 21:40:40
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author：skatetime：2010-03-11 数据仓库的选择 数据仓库的选择单从技术方面要从服务器硬件，数据库软件，ETL和前端展示软件，存储系统，仓库的架构设计几方面综合考虑。根据数据库的操作类型不同，数据库一般分为OLAP和OLTP，他们分别的操作特点如下： OLAP： 典型的数据仓库环境具有大量复杂的数据处理和综合分析，要求系统具有很高的I/O处理能力
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2023-07-31 17:51:46
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例子就以下面这个航班项目为例，分别进行切片、切块、钻取、旋转、移动和与移动平均值的计算（图中有个错误，事实表没有主键的标识，是我一开始忘了设置组合键）一、切片（Slice）切片如下图所示：1、点它，在excel中进行分析（因为在SSAS的浏览器中，它仅显示单维数据，excel可以显示多维数据）2、拖拽“到达城市”到“行”（这里根据你的需求拖你的属性），左边出现城市的列 3、拖拽“航空公司
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2024-05-16 10:02:55
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操作数据存储ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所
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2023-10-08 14:07:02
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数据量大小业务需求行业内经验技术成熟度开发维护成本总成本预算
原创
2022-02-10 11:38:57
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数据量大小业务需求行业内经验技术成熟度开发维护成本总成本预算
原创
2021-10-25 17:03:39
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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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# 大数据与数据仓库技术选型：美团的实践
在当今大数据时代，企业如何有效地存储、处理和分析海量数据，是需要认真考虑的事情。美团作为一个集餐饮、外卖、旅游等服务于一体的综合性平台，面临着日益增长的数据需求。选择合适的数据仓库技术成为关键。
## 大数据与数据仓库的概念
### 大数据
大数据是指数据量大、类型丰富、生成速度快的信息集合。其特征通常可以用“5V”来概括：Volume（量大）、V
总体框架通常采用三层体系结构：前端工具（顶层）-OLAP服务器I工具都是集成了OLAP
原创
2023-08-08 11:16:13
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ODS和DWBill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” ； ODS (Operational Data Store)操作型数据存储，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据，一般不保留数据的变动轨迹，是数据仓库体系结构中
# 数据仓库的选型
在大数据时代，数据仓库（Data Warehouse）作为企业决策的重要支持平台，被越来越多的组织使用。然而，面对众多的数据仓库解决方案，如何选择最适合自己企业的产品，成为了一个关键问题。本文将介绍数据仓库的选型要素，并通过代码示例和可视化工具进行展示。
## 数据仓库的定义
数据仓库是一种用于数据分析和报告的系统，旨在为决策支持提供历史数据。它常常整合来自不同数据源的信
原创
2024-10-20 07:44:53
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