作者简介：孙元浩，星环信息联合创始人兼首席技术官。 数据仓库是企业统一的数据管理的方式，将不同的应用中的数据汇聚，然后对这些数据加工和多维度分析，并最终展现给用户。它帮助企业将纷繁浩杂的数据整合加工，并最终转换为关键流程上的KPI，从而为决策/管理等提供最准确的支持，并帮助预测发展趋势。因此，数据仓库是企业IT系统中非常核心的系统。根据企业构建数据仓库的主要应用场景不同，我们可以将数据仓库分为以下
转载
2024-01-14 17:55:55
57阅读
数据仓库的概念输入数据分类业务数据 客户端交互，一般用关系数据库存储用户行为数据 来自客户端，使用埋点的方式，存储为日志文件： 前端页面，点击network–>筛选log–>URL解析–>一个请求，向后端发送商品名称 特点：点击多次，数量大；写入后台后，客户端不会查–>使用关系型数据库不划算爬虫数据 来自其他平台，尽量少用数据仓库总体介绍Hive数仓（数据的备份、清晰、聚合
转载
2023-10-27 12:28:17
71阅读
数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，数据仓库是否也需要上云？上云
转载
2024-01-11 11:42:51
64阅读
一 常见的缓存形式 :1.文件缓存 (为了避免I/O开销,尽量使用内存缓存)2.内存缓存 二 为什么要使用缓存缓存数据是为了让客户端很少甚至不访问数据库服务器进行的数据查询,高并发下,能最大程度降低对数据库服务器的访问压力一般的数据请求:用户请求->数据查询->连接数据库服务器并查询数据->将数据缓存起来(缓存方式: HTML , 内存 , [JSON, 序
转载
2023-12-18 11:00:50
100阅读
基本概念英文名为Data Warehouse，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）。 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，如企业的分析性报告和各类报表等。 可以理解为：面向分析的存储系统。主要特征数据仓库是面向主题的（SUbject-Orient
转载
2023-08-10 00:13:43
59阅读
与关系数据库不同，数据仓库并没有严格的数学理论基础，它更偏向于工程。由于数据仓库的这种工程性，因而在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、存储和管理、数据的表现以及数据仓库的设计的技术咨询四个方面。为此分别讨论每一个环节。数据的抽取 数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。数
转载
2024-01-11 23:03:03
36阅读
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
转载
2023-09-26 12:18:23
166阅读
1.1 什么是数据仓库
业界公认的数据仓库概念创始人W.H.Inmon在《建立数据仓库》一书中对数据仓库的定义是：数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，每一个主题对应一个
转载
2024-06-03 20:56:10
50阅读
谢谢赵老师，今天非常高兴来到讲台上面。首先，一句话介绍一下星环科技。星环科技是一家专门做Hadoop发行版和基础软件的一家公司。目前在Hadoop之上的SQL引擎以及流处理引擎在技术上面已经远远领先于国外的同行，同时我们覆盖的行业也是最多。 下面我来介绍一下数据仓库的演变。十年前，MPP数据库诞生，它的目标是替换和革原来数据仓库技术的命，然而却一直未能成功，国外的
转载
2024-06-05 11:02:41
24阅读
目录1 数据仓库概念1.1 什么是数据仓库1.2 OLTP与OLAP2 项目需求及架构设计3 项目框架4 框架版本选型4.1 Hadoop版本综述4.2 社区版与第三方发行版的比较4.2.1.Apache社区版4.2.2.第三方发行版（CDH/HDP/MapR）4.3 第三方发行版的比较4.4 版本选择5 服务器选型6 集群资源规划设计7 测试集群服务器规划1 数据仓库概念数据仓库，英文名称为Da
转载
2023-08-02 15:38:59
186阅读
1.数据仓库基本概念1.1什么是 Hive1）hive 简介：Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。 数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并 提供类 SQL2）Hive 本质： 将 HQL 转化成&
转载
2024-06-18 13:00:43
103阅读
29. 数据仓库架构数据仓库的组件和它们的任务数据库
数据源：数据的来源地。数据清洗区：用于转换的临时数据库。数据仓库：用于分析的物理数据库。元数据库：存储元数据的数据库。
数据仓库架构
30. 数据仓库架构：组件数据仓库管理者（DW Manager）: 中央管理和操纵；监视器：监视更改的源；提取器：选择并传送源中的数据至数据清洗区；转换器：统一/标准化和清洗数据
转载
2023-11-02 01:11:46
44阅读
大数据背景众所周知，当前是一个数据爆炸的时代，大数据背景下的数据治理是每一个企业应该重点考虑的问题。例如金融机构、电信运营商这种“传统”行业每日需要处理的数据量都已经十分巨大了，中小型互联网公司都已经握着上千万日活了，就更不要说腾讯，阿里这样的互联网巨头。传统行业的数据治理以电信运营商为例，一个省级的电信运营商在好多年前一年积累的信息量就已经达到数个PB了，在数据爆炸的时代，我们通过移
转载
2024-08-20 12:00:55
16阅读
数据仓库技术的简单阐述 数据仓库定义： 数据仓库是在企业管理和就决策中 1.面向主题的 2.集成的 3.与时间相关的 4.不可修改的数据集合数据仓库模型三层次 1.概念模型： 概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述 表示概念模型最常用的是：“实体-关系”图 E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。 2.逻辑模型： 逻辑数据模型，反映的是系统分析设计人员对数据存储
转载
2023-08-10 00:13:36
69阅读
数据仓库技术简介(下) （2001-10-15 09:28 ）（ylzhou ）（ ）导读-- 由于数据仓库的这种工程性，因而在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、存储和管理、数据的表现以及数据仓库的设计的技术咨询四个方面......
三、数据仓库的关键技术
那么，数据仓库都有哪些组成部分和关键技术呢？与关系数据库不同，数据仓库并没有严格的
转载
2023-11-07 01:37:56
91阅读
一．技术上获取信息存在的问题数据仓库作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境所要研究和解决的问题就是从数据库中获取信息。将大量的业务数据应用于分析和统计原本是一个非常简单和自然的想法，但在实际的操作中，要获得有用的信息并非如想像的那么容易：1. 所有联机事务处理强调的是密集的数据更新处理性能和系统的可靠性，并不关心数据查询的方便与快捷。联机分析和事务处理对系统的要求不同，同一个数据库在
转载
2023-11-17 00:05:07
57阅读
简介 目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是 IBM 和 NCR，这两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外，也有各自的针对某个行业的数据模型。例如，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model)，而 NCR 有自己的 FS-LDM 模型。在电信业，IBM 有 TDWM（Telecom Data warehouse model），而 NCR
转载
2023-08-04 17:56:56
104阅读
（1）数据源。是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于 RDBMS（关系型 DBMS）中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。 （2）数据的存储与管理。是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现
转载
2021-09-05 23:38:07
166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
一、为什么要对数据进行数据仓库建模如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式，而不是糟糕混乱的桌面，经常为找一个文件而不知所措。数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一段
转载
2023-11-29 21:38:43
29阅读
