1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题：MapReduce编程必须掌握Java，门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念，仅仅是一个纯文本文件Hive的产生：为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2. Hive是什么官网：https://hive.a
目录1 概念2 特点2.1 面向主题2.2 集成2.3 相对稳定2.4 反映历史变化3 组成3.1 数据仓库数据库3.2 数据抽取工具3.3 元数据3.4 访问工具3.5 数据集市（Data Mart）3.6 数据仓库管理3.7 信息发布系统 1 概念数据仓库（Data Warehouse）通常指一个数据库环境，而不是一件产品，它提供用户用于决策支持的当前的和历史数据，这些数据在传统的数据库中通
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2023-09-05 10:13:46
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一、id-mapping概述在后续的数仓、画像、推荐等模块开发中，我们都需要对每一条行为日志数据标记用户的唯一标识！简单的方案是 将这条数据中的uid/imei码/imsi码/mac/androidid/uuid这些字段（标识字段）按优先级取一个标识，作为这条数据的用户唯一标识！ 这个方案有严重的漏洞！现实的无奈 在现实的日志数据中，由于，用户可能使用各种各样的设备，有着各种各样的前端入口，甚至同
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2024-05-11 18:48:58
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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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大数据时代，大数据存储的解决方案，往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库，到大数据环境下的数据仓库，其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲，大数据环境下的数据仓库。数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两
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2023-11-17 17:00:19
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一.什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关系。 数据仓库模型是数据模型中针
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2024-09-13 17:11:19
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# 数据仓库前端代码模板的科普
数据仓库作为处理和分析大量数据的集中式系统，其前端代码的模板设计对于开发者来说尤为重要。成功的数据仓库前端不仅能够有效地展示数据，还能够让用户方便地进行数据交互和分析。本文将介绍数据仓库前端的基本概念，并提供一个示例代码模板，方便开发人员的实际使用。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个用于存储和管理来自多个数据源的大量数据的系统。它通常用于执行复杂的查询和
# 数据仓库体系探讨
数据仓库（Data Warehouse）是一种专门用于数据分析和报告的系统，它汇集了来自多个数据源的数据，支持复杂的查询、分析和业务智能任务。本文将带您了解数据仓库体系的基本概念及其实现，结合代码示例来帮助理解这一重要的数据管理和分析工具。
## 数据仓库的基本构成
数据仓库的体系结构通常分为以下几个层次：
1. **数据源层**：数据从不同的业务系统、外部数据源或传
原创
2024-10-22 05:35:58
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作为数据整合及处理的核心──数据仓库，既承担着与保险核心系统及其他各个业务系统的数据ETL功能，又承担着整合数据、分析挖掘数据等重要的数据处理功能，在当下时效性要求越来越高、数据需求变化越来越快、数据容量越来越庞大的多变形式下，传统的数据仓库技术架构已经无法满足新的需求，迫切需要新一代的数据仓库解决方案。从保险企业的客观实际出发，结合保险行业当前的经营战略的需求，基于完整合理的保险公司IT系统整体
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2023-08-10 13:22:40
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数据仓库分层架构一.分层实现数据仓库一般分为三层，自上而下分别为数据引入层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。1.ODS层存放未经过处理的原始数据至数据仓库系统，结构上与源系统保持一致，是数据仓库的数据准备区2.CDM层数据公共层CDM（Common
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2023-09-09 15:27:41
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一、分层Q1:什么是分层？本质：规范化数据的处理流程。实现：每一层在Hive中就是一个数据库。Q2:为什么要分层？清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。数据血缘追踪：简单来讲可以这样理解，我们最终给业务诚信的是一能直接使用的张业务表，但是它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。减少重复开发：规
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2024-01-28 01:58:34
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本文要来说说，数仓中的数据指标库 数仓系列：【数仓】数据仓库的思考（一）：【数仓】数据仓库的建设（二）：【数仓】数据仓库的元数据管理（三）：【数仓】数据仓库的数据质量任务监控（四）： 一、遇到的场景不知道大家在日常工作中是否会经常遇到如下类似的问题：问题一：BI团队：为什么 A 页面上的数据和 B 页面上的数据对不上？开发：我去看看（一段时间后），A 是来自 a 表，B 是来自
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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数据仓库-维度模型描述Dimensional Modeling,简称DM，是一套技术和概念的集合，用于数据仓库设计核心概念事实表示对业务数据的度量通常是数字类型的，可以进行聚合和计算维度对观察数据的角度一组层次关系或描述信息，用来定义事实举例：销售金额是一个事实，而销售时间、销售的产品、购买的顾客、商店等都是销售事实的维度。维度模型按照业务流程领域即主题域简历，例如进货、销售、库存、配送等。不同的
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2023-10-27 11:51:04
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随着大数据的到来，经常听到相关的词汇，维度、指标、BI、PV、UV等等，今天整理了这些词汇。1. DW DW是Data Warehouse的缩写，即数据仓库。DW要区别于普通数据库，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理；而普通数据库主要服务于软件/网站，对于一致性/事物要求较高。 数据仓库是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时间变量。数据仓库是所有操作环境和
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2024-01-13 15:05:28
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第一章 数据仓库Data Warehouse1.1 数据仓库概念1. 数据仓库（Data Warehouse）: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集合。为企业决策提供数据支撑
2. 通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业改进业务流程，控制成本，提高产品质量等。
3. 数据仓库不是数据的最终目的地，而是为数据最终目的地做好准备：对数据进行 清晰->转义 ->分类
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2023-08-26 11:20:43
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数据仓库数据仓库的概念数据仓库的主要特征数据仓库的分层数据仓库的分层介绍原始数据层：ODS（Operational Data Store）数据仓库层：DW（Data Warehouse）数据明细层：DWD（Data Warehouse Details）数据中间层：DWM（Data Warehouse Middle）数据汇总层：DWS（Data Warehouse Service）数据应用层：AD
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2023-11-15 20:09:18
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1. 数据仓库概念数据仓库，Data Warehouse，简写为DW或DWH。定义：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。面向主题：在较高层次上将企业信息系统的数据综合归并进行分析利用的抽象的概念。每个主题基本上对应一个相应的分析领域集成的：企业级数据，同时数据要保持一致性、完整性、有效性、精确性稳定的：从某个时间段来看是保持不变的，没有更新操作、删除
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2023-09-05 17:29:27
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建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用;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。因此数据仓库的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。开发数据仓库的过程包括以下几个步骤：1.系统分析，确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务
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2023-08-10 13:17:12
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数据仓库一、数据仓库概述首先，我们先来看下数据库、数据集市、数据仓库以及数据湖的概念。1、什么是数据库？数据库（Database）是按照一定格式和数据结构在计算机保存数据的软件，属于物理层。最早期是广义上的数据库，这个阶段的数据库结构主要以层次或网状的为主，这是数据库的数据和程序间具备非常强的依赖性，应用有一定局限性。我们现在所说的数据库一般指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数
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2024-01-16 01:24:26
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