企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。数据仓库，是数据存储管理的重要一环，基于Hadoop的数据仓库工具Hive，提供类SQL语言，HiveQL去实现基本的查询。但是Hive并非唯一的选择，
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2023-08-12 15:40:55
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数据仓库管理着整个银行或公司的数据，数据结构复杂，数据量庞大，任何一个数据字段的变化或错误都会引起数据错误，影响数据应用，同时业务的发展也带来系统不断升级，数据需求的不断增加，数据仓库需要不断的升级和维护，才能保证为全行提供持续完整准确的数据服务。所以数据仓库基本上是全行或全公司版本最多的系统，如何保证在频繁的变化中保证数据的准确和系统
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2023-09-07 17:29:46
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通过SQL Server建库语句等，采用纯代码方式创建数据库，创建数据表，以及进行相应数据库操作，包括检索，插入，删除，修改。以下通过一个例题说明数据库操作。某仓储超市采用POS（Point of Sale）收银机负责前台的销售收款，为及时掌握销售信息，并依此指导进货，拟建立商品进、销、存数据库信息管理系统。经过系统需求分析、概念结构设计和逻辑结构设计，可以简化得到
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2023-11-06 23:34:42
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前面介绍了一些抽象建模方法和理论，可能理解起来比较困难。所以，这里举一个例子说明数据仓库建模的大概规程。一、背景介绍 熟悉社保行业的人员知道，目前我们国家的社保主要分为养老、失业、工伤、生育、医疗保险和劳动力市场这6大块主要业务领域。在这6大业务领域中，目前的状况养老和事业的系统已经基本完善，已经有一部分数据开始互联网监测。而对于工
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2023-06-06 21:47:11
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ETL开发概述ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。 分层的作用：1.划分ETL阶段工作重心，便于管理2.降低开发和维护成本3.减少需求变化带来的冲击4.便于数据问题跟踪名词解释：ODS——操作性数据DW——数据仓库DM——数据集市STG层在维度建模阶段已经确定了源系统，而且对源系统进行了数据评估。STG层是根据CDC策略把各个源系统的数
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2023-11-09 16:33:42
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要想做多维数据集的分析处理，那么多维分析模型的搭建是必要的。下面我们便尝试通过实例来浅谈一下关于简道云的数据分析模型设计。在聊分析模型时先聊聊数据处理仓库及建模技术。1.关于数据仓库数据仓库（Data Warehouse，DW）是企业为处理分析收集到的所有数据而生的一种技术，需要解决的问题是如何处理数据、如何分析数据，区别于数据库技术的为业务操作而生。数据仓库具有以下5大特点：(1)面向主题数据仓
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2024-06-03 10:23:38
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http://www.tongji.edu.cn/~yangdy/students/liuxingjing/liuxingjing.htm
公路管理数据仓库系统及其实现技术
摘 要 现代公路管理是一个复杂的系统分析、管理、控制与决策过程，它需要强有力的信息支撑系统沟通各个独立的业务操作处理系统（OLTP），以实现现代公路科学化管理所需要的综合分析能力；但是，现有的公路管理业务操作
# 数据仓库搭建实例指南
作为一名刚入行的开发者，搭建数据仓库可能会让你感到困惑。但不用担心，本文将为你提供一个详细的数据仓库搭建实例指南，帮助你快速上手。
## 1. 数据仓库搭建流程
首先，我们来看一下数据仓库搭建的整体流程。以下是一个简单的表格，展示了数据仓库搭建的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 需求分析 |
| 2 | 数据源确定 |
|
原创
2024-07-27 09:21:27
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数据仓库的定义 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用使用。
数据仓库的特点
目录概述数仓选型对比当前数仓架构问题解决方案架构设计数据仓库设计命名规范模型设计PostgreSQL的安装数据仓库的建立创建数据库创建用户组创建用户用户加入到用户组创建模式模式授权用户收回函数的执行权限公开表的select权限动态sql函数集中处理函数fdw实现数据抽取安装mysql_fdw安装postgres_fdw授权tool用户fdw的使用创建连接信息表创建序列创建fdw_server和用
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2024-01-03 07:05:05
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# 如何实现 PostgreSQL 数据仓库实例
建立一个 PostgreSQL 数据仓库是数据管理和分析的关键步骤。本文将详细讲解如何从零开始实现一个 PostgreSQL 数据仓库实例。为了帮助您更好地理解我们将使用一个清晰的流程图和代码示例。
## 流程步骤
首先，让我们先看一下建立数据仓库的一般步骤，以下表格展示了整个流程：
| 步骤 | 描述
粒度是描述数据存储和表示的详细程度。在数据库设计中，理解和正确选择粒度是非常重要的，因为它直接影响到数据的存储效率、查询性能和数据分析的灵活性。 文章目录粒度的类型：案例粒度选择的考虑因素实际应用 粒度的类型：细粒度（Fine-Grained）: 数据存储在非常详细的层面。这意味着记录的每个小部分都被单独存储和管理。粗粒度（Coarse-Grained）: 数据存储在较高的、更概括的层面。这种方式
最近由于比较多的与新的第三方系统进行各种数据的交互，免不了要把实时的用户表格以及代码表格同步过去，这个时候我们就想说使用比较低成本和简单的方式把我们需要的数据正确的同步到一个中间库中去，然后再由第三方系统通过同样的方式从中间库中取得相关的数据。于是我们就使用上了ETL。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（t
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2023-09-20 15:39:50
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数据仓库开发是现代企业中数据处理和分析的重要组成部分。它可以将来自不同来源的数据整合到一个统一的系统中，使得企业能够进行深入的数据分析和报告。在这个过程中，我们会遇到一系列技术挑战，包括数据整合、数据质量、数据存储及性能优化等。本文将通过实际的开发经验，分享如何构建一个高效的数据仓库。
## 背景定位
在初始阶段，我们的技术痛点主要体现在以下几个方面：
- 数据源的多样性导致数据整合困难。
-
数据仓库(data warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合,它用于支持 经营管理中的决策制定过程。所谓主题,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面。数据仓库内的信息是按主题进行组织的,而不是象业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。所谓集成,是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的,而是经过一系列加工、整理和汇总的过程,因此数据仓库中的
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2024-06-20 15:34:52
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数据仓库开发的流程是确定 用户需求——>设计和建立数据库——>提取和加载数据 ， 其中设计和建立数据库步骤中分为：确定事实表和维度表设计事实表设计维度表实现数据库设计而提取和加载数据分为：校验数据迁移数据数据净化转换数据因此当我们有建立数据仓库的需求时候，首先按照需求设计数据仓库的模型，然后根据设计好的模型对原有数据库进行ETL处理。Pentaho根据整个流程整
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2023-08-21 12:32:47
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1. 背景为了避免底层业务变动对上层需求影响过大，屏蔽底层复杂的业务逻辑，尽可能简单、完整的在接口层呈现业务数据，建设高内聚松耦合的数据组织，使数据从业务角度可分割，显得尤为重要。从整个集团业务条线出发，形成数据仓库总体概念框架，并对整个系统所需要的功能模块进行划分，明确各模块技术细节，建设一套完整的开发规范。2. 分层规范ODS（原始数据层）：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据
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2023-12-14 21:38:32
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数据开发技术方向主要有数据仓库、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘三部分组成。数据仓库架构数据仓库数据仓库 Data Warehouse，DW 关于数据仓库概念的标准定义业内认可度比较高的，是由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出： 中文定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相
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2024-01-02 13:34:28
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数据仓库的软件开发生命周期需求工程设计实施和单元测试集成和系统测试操作和维护 传统上，数据仓库项目遵循软件开发生命周期模型的一个变体，称为瀑布模型。虽然文献中有多个版本，各阶段的数量和名称不同，但它们都遵循分阶段的方法。此外，这些模型具有广泛的共同规划，然后是全面的设计、实现和测试。在流程开始时给出用户输入，然后在实施和测试过程中转入技术系统。其中一些分阶段模型允许在过程中回退步骤，例如，如果
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2023-06-09 22:18:32
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一、数据仓库构建思想构造数据仓库有两种方式：一是自上而下，一是自下而上。Bill Inmon先生推崇“自上而下”的方式，即一个企业建立唯一的数据中心，就像一个数据的仓库，其中数据是经过整合、经过清洗、去掉脏数据的、标准的，能够提供统一的视图。要建立这样的数据仓库，并不从它需要支持哪些应用入手，而是要从整个企业的环境入手，分析其中的概念，应该有什么样的数据，达成概念完成整；（会考虑到很全面的设计）R
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2023-12-13 08:35:47
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