2.数据仓库架构2.1.数据设计方法数据仓库建立之前，就必须考虑其实现方法，通常有自顶向下、自底向上和两者结合进行的这样三种实现方案。2.1.1.自顶向下实现自顶向下的实现需要在项目开始时完成更多计划和设计工作，这就需要涉及参与数据仓库实现的每个工作组、部门或业务线中的人员。要使用的数据源、安全性、数据结构、数据质量、数据标准和整个数据模型的有关决策一般需要在真正的实现开始之前就完成。2.1.2.
转载
2023-08-10 13:22:12
130阅读
理解数仓分层中的分层设计实施什么是分层？决定数据在数据仓库中处理的流程数据从进入到被应用，总共经过哪些步骤在Hive中每一层就是一个数据库，每一层的表放在对应的数据库中为什么要做分层？数仓不做分层数仓做了分层 分层的优点清晰数据结构：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：我们最终给业务呈现的是一张能够直接使用放入业务表，但是它的来源有很多，
转载
2024-04-10 20:58:15
60阅读
数据仓库的模型设计A. 数据建模方法论数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段：1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销为什么要划分主题域？划分主题域，是根据业务的应用和需要来划分的，是用来达到数据与业务紧耦合的目的。2，逻辑模型对概念模型中的主题进行细化，定
转载
2024-01-22 13:50:53
42阅读
大数据技术原理与应用——数据仓库8.1 数据仓库的概念根本目的数据仓库概念数据仓库是一个面向主题的、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。 数据仓库的数据都来自于数据源，数据源中的数据需要经过抽取、转换、加载这样一个过程，把它加载到数据仓库，这个抽取、转换、加载这个过程一般简称为 ETL，加载到数据仓库以后，可以通过里面的 OLAP 服务器和数据挖掘引擎对上层用户提供服务构
转载
2023-08-27 22:24:33
109阅读
为了解决数据仓库建设过程中出现的各种痛点，我们从模型与规范两个方面进行建设，并提出设计统一归口。1. 模型规范化模型分层、数据流向，从而降低研发成本，增强指标复用性，并提高业务的支撑能力。 1.1. 模型分层为了保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长，我们将分层进行统一定义为四层：ODS（Operational Data Stor
转载
2023-08-26 12:51:01
0阅读
随着企业的发展，其内部集聚的数据也会越来越多，如何保证整个企业不同业务数据的一致性、准确性以及数据的快速服务能力，是每个企业在数据累计到一定数量时都将面临的问题。以下内容为我们公司的治理方式，仅供大家参考。 公司目前累计数据为P级，日新增数据为T级，数据主要为结构化数据和半结构化数据，采用hive建设数据仓库的方式进行数据处理，同时严格按照仓库的建设规范进行，以保证数仓中的数据层次清晰，各层间的
转载
2024-05-17 21:49:19
32阅读
数据仓库设计的21条原则--7个步骤，7个禁忌和7种思路高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立
转载
2024-06-11 13:57:27
62阅读
原则1、围绕业务流程构建维度模型业务流程是组织执行的活动，它们代表可测量的事件，如下一个订单或做一次结算，业务流程通常会捕获或生成唯一的与某个事件相关的性能指标，这些数据转换 成事实后，每个业务流程都用一个原子事实表表示，除了单个流程事实表外，有时会从多个流程事实表合并成一个事实表，而且合并事实表是对单一流程事实表的一 个很好的补充，并不能代替它们。原则2、确保每个事实表都有一个与之关联的日期维度
转载
2024-01-14 09:49:34
45阅读
想要数据粒度的合理性、模型的灵活性得到保证，并且能够适应未来的信息资源，需要遵守维度建模的一些原则。否则，很容易会遇到数据仓库障碍，并且把用户弄糊涂。将为你提供几个数据仓库维度建模的原则，让你妥妥地避开“陷阱”。 1.原子数据需详细 维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求。 用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测用户想
转载
2024-08-26 00:02:25
30阅读
回到数仓项目中，我们上一篇已经搭建了ODS层，并且把HDFS上的埋点数据和业务交易数据，load到数仓的ODS层。本节我们在ODS层的基础上搭建DIM层即维度层，会根据不同的加载策略处理维度表并且讲解非常重要的拉链表的概念和使用，本节涉及很多HQL语句，不懂的童靴小白可以学一下。一、DIM层表结构我们在“数仓（四）数据仓库分层”中讲解了什么是DIM层。这里在复述一下：1、DIM层概念以维度作为建模
转载
2023-09-21 10:22:38
138阅读
分类： 数据仓库与数据挖掘 Technorati 标签: 数据仓库,模型设计
数据仓库的模型设计A. 数据建模方法论数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段：1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销为什么要划分主题域？划分主题域，是
转载
2023-08-02 21:47:19
281阅读
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
转载
2024-01-28 01:58:34
82阅读
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Maki
转载
2024-01-08 08:43:48
43阅读
一、目的将各业务部门的日志及必要的业务数据收集到大数据集群，以便进行统一的清洗规整、统计、建模，最终为公司管理层、业务部门提供经营分析、指标监控、推荐服务、公关数据等方面的能力支撑。 二、设计原则1、合理：包括：规则合理、数据分层合理、流程合理。数仓越来越规范化，易于后续快速入手，保证数据的完整及安全，数据逻辑易修改。2、可控：包括：数据安全可控、问题定位可控3、迭代优化：可持续优化&n
转载
2023-08-30 12:50:11
67阅读
一、概述1、概念 维度建模思想事数据仓库领域的另一位大师 Ralph Kimball 所倡导，按照书中主要思想，维度建模并不要求维度建模满足三范式，数据库中强调3NF 主要是为了消除冗余。规范化的 3NF 将数据划分为多个不同的实体，每个实体构成一个关系表。比如说订单数据库，开始可能是每个订单中的一行表示一条记录，到后来为了满足3NF会变成类似蜘蛛网状图。也许会包含上百个规范化表。而且对于BI查询
转载
2023-10-01 10:47:18
474阅读
原则1：吃进肚子里的算你的； 1.野蛮生长阶段：为快不败； 原则2：一切皆过程； 一切都是过程，数据标准化是一个水道渠成的过程，不要拘于细节；昨日之结果，恰是今日之过程，业务驱动，以快速满足数据online为第一目标。 原则3：场景驱动数据接入
原创
2022-05-04 20:48:25
74阅读
多源数据集成：如何整合结构化（SQL数据库）、半结构化（JSON/XML）、非结构化（文本/图像）数据？高效查询：如何在PB级数据中实现亚秒级查询？实时性：如何支持流式数据的实时加载与分析？** scalability**：如何应对数据量的线性增长（如每天新增10TB数据）？数据质量：如何处理脏数据（重复、缺失、不一致）？大数据时代，数据仓库的模型设计不再是传统维度建模的简单延伸，而是需要结合大数据特性（多源、海量、实时）、Lakehouse架构（灵活存储+高效计算）与AI驱动的优化。
在数据仓库SQL语句的编写过程中，需要遵循一些SQL语句编写的原则，这样做的好处有以下几点： 增加SQL语句的可读性； 方便日后的数据校验排查； 提升SQL语句的性能； 提高SQL代码的复用性和扩展性； 减少SQL语句发生异常。 下面详细列出SQL语句中需要遵循的编码原则： 禁止使用select * ...
转载
2021-09-24 14:54:00
243阅读
2评论
文章目录第5章 数据仓库设计5.1 数据仓库分层规划5.2 数据仓库构建流程5.2.1 数据调研5.2.2 明确数据域5.2.3 构建业务总线矩阵5.2.4 明确统计指标5.2.5 维度模型设计5.2.6 汇总模型设计 上一篇： 离线数仓06—— 数据仓库建模概述 下一篇： 离线数仓08—— 配置Hive on Spark 第5章 数据仓库设计5.1 数据仓库分层规划优秀可靠的数仓体系，需要
转载
2023-05-18 14:11:08
88阅读
摘要 本文描述分层管理器的原理、步骤、限制，并和Oracle数据仓库相结合实现了地学数据的有效存储、管理以及大范围数据的快速浏览。[@more@](6)该代码需要检测用户已选择的图元；确定需要添加的子图元和需要删除的图元；调用应用程序来实现分层或汇总地图图元。实例分析由于遥感影响数据量特别巨大，对于数据的存储、管理、分析和有用图形部分显示就显得非常困难，这需要用关系——对象数据库对数据进行存储。在
