简介业务环境是在快速变化的，而业务数据的类型也是如此。一个成功的数据仓库解决方案的基础就是灵活的设计，这种设计可以适应不断变化的业务数据。数据仓库的架构和仓库数据的建模是仓库设计中的核心过程。数据仓库的架构当使用数据模型捕获业务需求时，您就已经完成了数据仓库设计中的部分工作。然而，正式的数据仓库设计应该从数据仓库的架构开始。仓库架构是基于一些因素所做的关键决策，这些因素包括当前基础设施、业务环境、
数据仓库解决什么问题 文章目录数据仓库解决什么问题前言问题操作型数据库和信息型数据库数据仓库的作用数据仓库的用户小结公众号参考 前言在准备学习一项新的技术时，我觉得首先应该先整理清楚：这项技术是干什么用的？解决什么问题？在什么场景下去使用？给谁用的？为什么要用它？其核心其实都是一个问题，这项技术或者产品它的定位是什么？做数据仓库这块也有一两年了，回想起来，刚开始确实想法也是挺简单的：工作要用，学起
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2023-08-07 17:35:12
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# 数据仓库建设的难点和技术路线
数据仓库是一个组织中非常重要的组成部分，它允许我们在大规模数据中进行有效的存储、管理和分析，但构建数据仓库并不是一件轻而易举的事情。本文将探讨数据仓库建设中遇到的难点以及相应的技术路线，并通过代码示例帮助大家更好地理解相关概念。
## 数据仓库建设的难点
在构建数据仓库时，我们通常会遇到以下几个主要难点：
1. **数据源的多样性和异构性**：现代企业使用
近年来，随着智能电子产品的不断发展和普及，产品更新换代的速度越来越快，而且客户订单数量少，品种多，订单交货期短，导致库存的压力越来越大，进一步降低了电子企业的利润收益。为了对库存进行精细化管理，电子企业开始引入WMS仓储管理系统解决方案，借助仓储条码管理系统，解决现有库存问题，确保库存准确、不积压，提升库存周转率。电子企业库存管理痛点1、电子产品材料型号规格多，难区分、不易找，以致不少产品堆积在角
数据仓库建设流程及概念（学习记录）该文章为自己学习整理总结内容有不正之处请谅解 文章目录数据仓库建设流程及概念（学习记录）第一章：数据仓库概述1.1 数据仓库概念1.2 数据仓库核心架构1.2.1 框架架构明细第2章 数据仓库建模概述2.1 数据仓库建模的意义2.2 数据仓库建模方法论2.2.1 ER模型2.2.2 维度模型第3章 维度建模理论之事实表3.1 事实表概述3.1.1 事实表特点3.1
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2023-09-28 22:46:49
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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
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2023-12-18 11:00:50
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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
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2023-10-27 12:28:17
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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
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2024-01-11 11:42:51
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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
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2023-08-10 00:13:43
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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
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2024-01-11 23:03:03
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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
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2024-01-14 17:55:55
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数据仓库的数据来自于多个数据源，所以数据的一致性很难得到保证，既然没有绝对的准确，那么就需要制定一个标准 字串1一、 数据质量和清洗
字串4
ETL是数据仓库的最重要的基础，良好的ETL从业务系统中抽取数据，转换数据质量，保证数据一致性，这样才能够保证各个独立的不同的数据源能够集成到一起，最终只有这样才能真正达到决策支持的目的。
字串6
数据
在进行数据分析的时候，我们总会遇到一些名词，比如数据仓库。数据仓库是数据分析中一个比较重要的东西，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。下面就说一下数据分析中的数据仓库。 对数据分析的理解大家应该都是比较熟悉的，数据分析的流程有很多，首先需要进行对业务的理解，然后就是对数据的理解，挖掘数
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2024-01-04 05:53:04
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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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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
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2024-06-03 20:56:10
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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
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2024-06-05 11:02:41
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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
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2023-08-02 15:38:59
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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&
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2024-06-18 13:00:43
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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
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2023-11-02 01:11:46
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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
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2024-08-20 12:00:55
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