数据仓库基本概念数据仓库，简称数仓，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。只有一个存在的必要:分析。数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。可以理解为：
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2023-08-13 21:10:15
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Infobright的优点：（1）高压缩比率（2）快速响应复杂的分析查询语句（3）随着数据库的逐渐增大，查询和装载性能基本保持稳定（4）没有特殊的数据仓库模型（比如星状模型、雪花模型）要求（5）无需要物化视图、复杂的数据分区策略、索引（6）实施和管理简单，需要极少的管理（7）和众多的BI套件相容，比如Pentaho、Cognos、Jaspersoft。Infobright有两个版本ICE和IEE，
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2015-03-26 11:16:30
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Hive是什么：本质是将HQL转化成MapReduce程序。构建在Hadoop之上的数据仓库：使用HQL作为查询接口使用HDFS存储使用MapReduce计算灵活性和扩展性比较好：支持UDF，自定义存储格式等：适合离线数据处理Hive体系结构：Hive的数据存储基于HDFS，其没有专门的数据存储格式，主要的存储结构主要包括：数据库，文件，表，视图，索引。Hive默认可以直接加载文本文件（TextF
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2023-09-04 17:10:12
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一、Hive介绍与原理分析Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架，提供了类似于SQL语法的HQL（hiveSQL）语句作为数据访问接口。Hive数据存储在HDFS上，因此可以存大量数据。Hive执行查询的时候生成的是mapreduce任务。所以可以处理大量数据，但是速度比较慢。1.1、hive的优缺
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2020-05-10 21:35:00
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数据仓库:Data Warehouse(DW , DWH).数据仓库的目的: 构建面向分析的集成化数据环境。名字叫做data warehourse 数据仓库 仓库：主要用于存储东西的，不会生产东西，也不会消耗东西 数据仓库：不会产生任何的数据，也不会消耗任何的数据，只是用于存储这些数据 主要用于分析性报告和决策支持数据仓库主要特征: (1)面向主题: 有确切的分析目标(2)集成性: 相关的数据都弄
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2023-07-14 23:59:26
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# 数据仓库特征及其应用
在现代企业的决策过程中，数据的有效管理和利用至关重要。数据仓库（Data Warehouse）作为一种重要的存储和分析数据的系统，具有一系列显著的特征。本文将对数据仓库的特征进行探讨，并提供相关的代码示例，帮助读者理解其实际应用。
## 数据仓库的基本特征
数据仓库的特征主要包括以下几个方面：
1. **主题导向（Subject-Oriented）**：数据仓库通
第一章 数据仓库的简介一、填空题1．数据仓库的目的是构建面向 分析 的集成化数据环境。2．Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具。3．数据仓库分为3层，即 源数据层&nbs
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2023-07-14 12:06:30
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Hive 用 是一种用 SQL 语句来协助读写、管理存储在分布式存储系统上的大数据集的数据仓库软件。  
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2023-09-04 16:46:11
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大数据流程 数据分析计算(MapReduce)Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。数据仓库的主要特征：数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合，用以支持管理决策。 数据仓库不产生数据 单纯的数据分析平台，集成化的数据分析平台面向主题的： 主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分
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2023-07-12 14:43:31
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1.数据仓库的介绍1.1. 数据仓库的基本概念数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库顾名思义，**是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。**它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数
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2023-07-15 00:06:16
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数据仓库Hive一: 数据仓库基本概念: Data Warehouse ,数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。主要特征: 1. 面向主题 2. 集成性 3. 非易失性 4. 时变性数据库(OLTP) 与 数据仓库(OLAP) 的区别 1. 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2. 数据库一般存储业务数据，数据仓库存储
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2023-07-14 23:53:28
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HIVE是什么数据仓库：倾向于数据管理，管理的原始数据可以不是存储在自己本地应用场景OLAP：联机分析处理，适用于数据仓库，hive中不支持事务OLTP：联机事务处理，适用于数据库模式数据仓库：hive读模式时会进行校验，写模式不进行校验数据库：关系型数据库一般是写模式，分布式数据库的模式无法确定hive的优缺点优点：延展性，可自定义函数缺点：不支持事务不支持行级别的update、delete操作
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2023-07-20 20:25:08
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这是个人整理的一些关于大数据的知识，希望对想学大数据的你有点帮助第一方面：大数据离线分析 一般处理T+1数据 Hadoop 2.X：（common、HDFS、MapReduce、YARN） Hadoop并不是什么数据库，也不是程序库，甚至不是一个独立产品。实际上，Hadoop是一些独立模块的组合，包括一个分布式文件系统HDFS、一个分布式数据库HBase、 一个大型分布式
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2023-09-01 10:24:28
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知识点：Hive是数据仓库建模工具之一。传统的关系数据库具有结构化程度高、独立性强、冗余度低，主要是操作型数据库和分析型数据库。其中操作型数据库：主要用于业务支撑。一个公司往往会使用并维护若干个操作型数据库，这些数据库保存着公司的日常操作数据，比如商品购买、酒店预订、学生成绩录入等。分析型数据库：主要用于历史数据分析。这类数据库作为公司的单独数据存储，负责利用历史数据对公司各主题域进行统计分析。差
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2023-07-12 22:36:30
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1． 主题性数据仓库是一般从用户实际需求出发，将不同平台的数据源按设定主题进行划分整合，与传统的面向事务的操作型数据库不同，具有较高的抽象性。面向主题的数据组织方式，就是在较高层次对分析对象数据的一个完整、统一并一致的描述，能完整及统一地刻画各个分析对象所涉及的有关企业的各项数据，以及数据之间的联系。2．集成性数据仓库中存储的数据大部分来源于传统的数据库，但并不是将原有数据简单的直接导入，而是需要
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2023-07-27 21:44:08
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•完全自定义：从源开始，通常是从一个关系型源开始，定义维度、多维数据集、关键绩效指标、计算和数据挖掘模型。此途径对那些业已具备数据仓库或主题集市的客户来说十分适合。在多维数据集向导的第一个屏幕中，此选项的标签为“使用现有数据库/数据仓库”。•可自定义的模板：从模板开始，定义和生成一个完整的应用程序，包括关系数据库、DTS 包和 Analysis Services OLAP 数据库。设计
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
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2024-01-08 08:43:48
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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，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据仓库主要有四大特点，分别是（网上解释摘抄）1.面向主题操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，
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2023-08-08 20:37:40
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先让我们看看数据仓库的定义，数据仓库的创始人 Bill Inmon 是这样定义的：数据仓库是 为支持决策管理建立的，是面向主题、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合。 从数据仓库的定
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2023-09-28 07:57:34
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一.什么是Docker 仓库？ 仓库是集中存放镜像文件的场所。有时候会把仓库和仓库注册服务器（Registry）混为一谈，并不严格区分。实际上，仓库注册服务器上往往存放着多个仓库，每个仓库中又包含了多个镜像，每个镜像有不同的标签（tag）。（之间的关系是：仓库注册服务器 —> 各种各样的仓库 —> 每个仓库中有大量的镜像） 仓库分为公开仓库（Public）和私有
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2023-07-28 13:41:19
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