在很久很久之前，异世界里生活着许许多多的种族，有人类、有精灵、有兽人，还有哥布林、魔王… 这个异世界的神想要统一的管理这些种族，于是神打造了多个象征权力的戒指，分发给每个种族的首领——这个戒指可以帮助他们更好的管理和控制各自的种族。 而神拥有一个独一无二、至高无上的戒指，从而控制每个种族的领袖，进而控制整个异世界。 这个异世界的每个生命就是一条数据（Data
1. 引言本篇主要讲述操作数据存储（ODS）系统产生的背景、定义、特点，以及它与数据仓库的区别。2. ODS产生的背景人们对数据的处理行为可以划分为操作型数据处理和分析型数据处理，操作型数据处理一般放在传统的数据库(Database,DB)中进行，分析型数据处理则需要在数据仓库(Data Warehouse,DW)中进行。但是并不是所有的数据处理都可以这样划分，换句话说，人们对数据的处理需求并不只
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2024-06-04 13:12:59
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离线数仓-6-数据仓库开发ODS层设计要点离线数仓-6-数据仓库开发ODS层1.数据仓库开发ODS层设计要点2.ODS层用户行为日志表1.hive中复杂结构体复习1.array2.map3.struct 复杂结构4.嵌套格式2.hive中针对复杂结构字符串的练习1.针对ods层为json格式数据的练习2.用户行为日志表的设计用户行为日志表结构设计如下：3.业务表的设计-全量&增量 离线数
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2023-09-06 12:53:37
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文章目录11.0 数仓搭建ODS层11.1 ODS层（用户行为数据11.1.1 创建日志表ods_log11.1.2 Shell中单引号和双引号区别11.1.3 ODS层日志表加载数据脚本11.2 ODS层（业务数据）11.2.1 活动信息表11.2.2 活动规则表11.2.3 一级品类表11.2.4 二级品类表11.2.5 三级品类表11.2.6 编码字典表11.2.7 省份表11.2.8 地
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2023-12-13 10:49:56
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# 从零开始构建ODS数据仓库的指南
## 引言
在数据处理和管理的世界中，ODS（操作数据存储）是一个非常重要的概念。它作为数据仓库的一个层次，主要用于存放来自不同操作系统的数据。在本文中，我将为你详细介绍构建ODS数据仓库的流程，并提供你需要的代码和实现步骤。
## 流程概览
下面是构建ODS数据仓库的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 第一步 |
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。
一般在带有ODS的系统体系结构中，ODS都设
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2024-01-15 13:27:59
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ODS层辨析ODS全称是Operational Data Store，即操作数据存储。Inmon VS KimballBill.Inmon的定义：ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。而Kimball的定义：操作型系统的集成，用于当前、历史以及其它细节查询(业务系
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2023-11-20 14:46:39
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数仓分层都分哪些层？一般来说，数据仓库我们可以分为如下5层：关于数仓分层，不同的公司分的层数是不一样的，并且数仓的每一层的命名也没有一个统一的标准，比如这一层就叫这个名字，但是整体思想是一样的。ODS层：用于存放原始数据，数据不做任何修改，所以这相当于起到一个备份作用。因为在数仓建设当中，数据是最重要的，宁可多费一些磁盘空间，也要保证数据的完整性。所以即使ODS层下面所有层的表数据都没了，也是没有
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2023-07-21 23:44:05
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ODS（Operational Data Store）可操作的数据存储。 很多人对ODS究竟是什么有很多的困惑，ODS对于不同的人可以有不同的看法，我主要说说什么是最主流的定义。首先我们需要注意，ODS不同于数据仓库（Data warehouse）或数据集市(Data mart)。数据仓库是用来保存公司来自很多不同的来源的历史数据，并主要将这些数据用于趋势分析，生成报表的地方。它是一个公司很多主
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2023-09-15 13:01:36
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ODS的概念：是一个面向主题的、集成的、可变的、反应当前细节的数据集合。为企业决策者提供当前细节性的数据，通过作为数据仓库的过度阶段。ODS具有以下的特点：1.数据是不断更新和易丢失的，当新的业务数据进入到ODS时，旧的数据会被新的数据覆盖或更新，一般不存储历史的数据，只反映当前实时性的信息。2.ODS系统一般存储的都是细节性的信息，很少有汇总的数据。3.ODS系统支持快读的数据更新操
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2024-01-13 21:32:08
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这两天看书，发现了和数据仓库相关的还有一个叫ODS的概念，它是企业级的全局数据库，用于提供集成的，企业级一致的数据，包含如何从各个子系统中向ODS抽取数据以及面向主题的角度存储数据。它和数据仓库的主要区别：数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的、用于进行战略型决策的数据集合。ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息
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2023-10-24 14:43:09
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数据模型是指实体、属性、实体之间的关系对业务概念和逻辑规则进行统一的定义，命名和编码，主要描述企业的信息需求和业务规则，是业务人员和开发人员沟通的语言，是数据仓库设计工作的第一步。数据模型可以划分为概念模型、逻辑模型、物理模型。一、概念模型 从定义上来说，概念模型是最高层次的数据模型，反映了数据仓库的主要主题和重要业务之间的关系。一
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2023-09-15 21:17:26
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数据库&数据仓库数据库和数据仓库的区别和联系数据仓库的分层，分几层？每一层的作用，分层的好处。ODS层（临时存储层）PDW(DW)层（数据仓库层）MID(DM)层（数据集市层）APP层（应用层）分层的好处星型模型和雪花模型是什么？有什么好处？一共有多少种范式，三范式是什么？目前关系数据库有六种范式： 数据库和数据仓库的区别和联系数据仓库基于数据库对数据进行整理 相同点：都是依赖于一些软件
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2023-11-09 10:39:04
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目录一、数据仓库OLTP系统建模方法二、数据仓库OLAP系统建模方法1、数据仓库ROLAP系统2、数据仓库MOLAP系统3、数据仓库HOLAP系统一、数据仓库OLTP系统建模方法数据仓库OLET（Online Transaction Processing）系统通常用于记录和处理业务交易数据，其主要特点是高并发、高速度、高可靠性和高可用性。在OLTP系统中，数据的操作主要是随机读写，用于支持实时业务
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2023-10-01 09:27:23
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1：ods产生背景 人们对数据的处理行为可以划分为操作型数据处理和分析型数据处理，操作型数据处理一般放在传统的数据库中进行，分析型数据 处理则需要放在数据仓库中进行。但不是所有的数据处理都可以这样划分，换句话说，人们对数据的处理需求并不只有这两类，比 如，有些操作型处理并不适合放在传统的数据库上完成，也有些分析型处理不适合在数据仓库中进行。这时候就需要第三种数据存&n
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2024-05-08 15:08:18
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一、什么是数据仓库数据库 --> OLTP：（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理记录某类业务事件的发生，如购买行为，银行交易行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行（或多行）数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都
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2024-01-16 05:10:47
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运作数据库，而不是来自于原始的输入。ODS（Operational ...
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2015-08-05 18:34:00
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# 实现“ods bds 数据仓库”教程
## 1. 整件事情的流程
首先，让我们来看一下实现“ods bds 数据仓库”的流程。这个过程通常包括以下几个步骤：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDER : place
ORDER ||--| ORDER_DETAIL : include
```
## 2. 每一步需要做什么
下
原创
2024-03-22 03:57:32
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# 教程：构建数据仓库中的ODS与DWD层
在数据仓库的构建过程中，ODS（Operational Data Store）和DWD（Data Warehouse Detail）是两个至关重要的层次。ODS用来存储来自不同源系统的原始数据，而DWD则是经过初步处理后的数据，通常用于数据分析和报表。
## 数据处理流程
以下是构建ODS和DWD的基本流程：
| 步骤 | 说明
在当今数据驱动的时代，企业越来越依赖于数据仓库来存储和分析数据，以做出明智的决策。ODS（Operational Data Store）和EDS（Enterprise Data Store）是两种重要的数据仓库架构，分别用于不同的用途和数据整合需求。在这篇博文中，我们将探索如何有效地建立一个ODS和EDS数据仓库，为此我们将按照以下结构展开。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的软
