1、实时数仓与离线数仓的区别1、架构上：实时数仓在离线数仓的基础上，数据集成改为实时的数据集成，例如采用canal、dts和消息中间件（kafka）来及时采集和更新数据。2、数据处理上：增加了流式ETL和流式汇总。离线数据仓库主要采用T+1的方式处理数据，即第二天处理前一天的数据（这里可以是天，周或者是年，看具体业务情况）。而实时数仓则需要在秒级别内实现对数据的处理，因此通常情况下，会使用flin
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2023-12-27 13:48:21
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一、目的数据研发规范化旨在为数据开发提供规范化的研发流程指导方法，目的是简化、规范化日常工作流程，提高工作效率，较少无效与冗余工作，赋能企业更强大的数据掌控力来应对海量增长的业务数据，从而释放更多的人力与财力专注于业务创新二、角色职责数据产品经理负责承接、评估业务方提出的数据需求，并组织需求评审、产出产品需求文档，同时需要把控其他更细化的技术评审。设计人员根据已定稿的产品需求文档所述需
1. 什么是ETL，ETL都是怎么实现的？ ETL中文全称为：抽取.转换.加载 extract transform load ETL是传数仓开发中的一个重要环节。它指的是，ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。ETL
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2023-12-22 23:10:35
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ETL 概念 ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load，即抽取、转换、加载。（1）数据抽取：从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据；（2）数据转换：将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数
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2024-01-03 13:17:04
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目录0. 相关文章链接1. 数据仓库在整个应用中的位置2. 此次重构的数据仓库具体分层架构3. 数据仓库为什么要分层4. 此次重构的数据仓库命名规范4.1. 表命名4.2. 表字段类型0. 相关文章链接 离线数仓文章汇总 1. 数据仓库在整个应用中的位置 数据仓库在企业是处于非常重要的位置；往前接收经由埋点而获取的用户行为日
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2024-08-13 15:59:49
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数据模型规范构建模型的原理：高内聚、低耦合，保证数据一致性，核心模型和扩展模型分离，公共逻辑下沉，数据可回滚，低成本高性能，命名清晰可理解。 高内聚和低耦合，最基本的软件设计方法论，将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计成一个逻辑或者物理模型，将高概率同时访问的数据放在一起，将低概率访问的数据分开存储； 保证数据的一致性，数仓输出的指标定义需要统一，防止出现重复开发； 核心模型和扩展模型分离，准许
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2023-12-26 09:16:26
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# Java 数据仓库开发指南
作为一名刚入行的开发者，进入“Java数据仓库开发”这个领域可能会让人感到陌生和困惑。在这篇文章中，我将为你提供一个清晰的流程图表，以及每一步骤的详细代码实现与解释，帮助你更好地理解和实现Java数据仓库开发的过程。
## 整体流程
在开始之前，让我们先看一下数据仓库开发的一般流程。以下是一个简单的展示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-02 05:30:52
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文章目录（一）数据仓库介绍（二）用户行为数据数仓开发（1）ods层开发（2）dwd层开发（三）需求分析（1）需求一： 每日新增用户相关指标（2）实现需求一（1）实现思路如下：（2）接下来是第 个指标，每日新增用户量的日环比和周同比 （一）数据仓库介绍数据仓库分为 4 层： ods 层、 dwd 层、 dws 层、 app 层。ODS层：原始数据层，数据源中的数据，采集过来之后，原样保存。DWD层
一、Djangocms简介Djangocms是基于Python语言开发的一款开源内容管理系统。它采用了Django框架，可以快速构建高效、灵活的网站。Djangocms拥有强大的可扩展性和易用性，支持多语言、多站点等功能。此外，Djangocms还提供了丰富的插件和主题，使得网站定制变得更加简单。二、安装与使用安装Djangocms非常简单，只需在命令行中输入以下命令即可： pip install
本文围绕离线数仓项目展开，重点阐述了电商业务需求分析、架构与模型设计、数仓系统性能基准以及性能相关指标优化等内容。在电商业务需求分析方面，强调了充分调研的重要性，包括了解组织架构、业务架构、各业务板块主要功能及数据需求等。架构与模型设计部分，详细介绍了技术架构选型、数仓分层设计以及各层的数据模型设计要点。数仓系统性能基准和性能相关指标优化则涉及数据同步时间、存储大小记录以及Hash Clustering等优化技巧，旨在提升数仓性能。
数仓分层搭建操作流程此文档为当时学习数仓整理的操作流程，初学者可以当做参考。一、数据格式1.启动日志表基本格式：
{
"action":"1",
"ar":"MX",
"ba":"HTC",
"detail":"",
"en":"start",
"entry":"2",}
2.事件日志表基本格式（埋点数据基本格式）：
1540934156385|{
"ap": "gmall",
目录一、需求调研1 确定需求1.1 业务调研1.2 确定需求2 分析业务过程3 划分数据域（主题域）4 确定维度与构建总线矩阵4.1 确定维度4.2 构建总线矩阵5 明确统计指标原子指标和派生指标二、方案设计1 数据探查2 开发设计2.1 DDL表设计2.2 DML设计2.3 调度设计依赖设计运行周期设置基线设置优先级数据流设计三、数据开发1 代码开发2 单元测试3 代码评审参考资料 一、需求调研
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2023-12-30 16:25:37
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原创
2022-08-14 00:05:19
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在谈数仓之前，先来看下面几个问题：数仓为什么要分层？用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大。通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理
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2024-04-29 08:58:48
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一、数据模型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有一段关于“什么才是优秀程序员”的话：“烂程序员关心的是代码，好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”。只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。关于数仓的建模有两种基本的模型：1、关系建模（Inmon）关系建模是数据仓库
概述分层模型设计ODS层设计DWD层设计DIM层设计DWS层设计ADS层设计 概述 上一篇主要阐述了 OneData 建模体系中的规范定义部分，而本篇主要阐述的是分层模型设计部分。当了解到每一个业务过程与维度的关联，就可以基本明确需要设计事实表与维度表；再通过明确统计指标的深入分析，就可以下沉某些相同计算逻辑。这是数仓的基本架构雏形已明确，而接下来则是设计各个表如何设计。例如：什么样的表放
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2024-05-28 11:24:42
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优秀可靠的数仓体系，需要良好的数据分层结构。合理的分层，能够使数据体系更加清晰，使复杂问题得以简化。以下是该项目的分层规划。
1 设计要点
（1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构
（2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip
（3）ODS层表名的命名规范为：ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。
2 相关表
2.1 整车日
原创
精选
2024-03-15 14:32:24
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1.概述 最近有同学问道，除了使用 Storm 充当实时计算的模型外，还有木有其他的方式来实现实时计算的业务。了解到，在使用 Storm 时，需要编写基于编程语言的代码。比如，要实现一个流水指标的统计，需要去编写相应的业务代码，能不能有一种简便的方式来实现这一需求。在解答了该同学的疑惑后，整理了该实现方案的一个案例，供后面的同学学习参考。2.内容 实现该方案，整体的流程是不变的，我这里只是替换
作者：傅宇康 导读有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标，包括30+页面，100+数据报表以及400+不同类型的数据指标，它们帮助商家更合理、科学地运营店铺，同时也直接提供分析决策方法供商家使用。并且，每天在跑的底层任务和涉及的数据表已经达到千级别。面对如此庞大的数据体系，作为测试如何制定质量保障策略呢？文章目录：有赞数据链路数据层测试应用层测试后续规划01有赞数据链路1、数据链路介
数据仓库架构分层1. 数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。1）ODS层：为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加
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2024-06-11 01:32:09
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