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7大云计算数据仓库

顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。...云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。在企业使用云计算数据仓库时，物理硬件方面全部由云计算供应商负责。...云计算数据仓库通常包括一个或多个指向数据库集合的指针，在这些集合中收集生产数据。云计算数据仓库的第二个核心元素是某种形式的集成查询引擎，使用户能够搜索和分析数据。这有助于数据挖掘。...如何选择云计算数据仓库服务在寻求选择云计算数据仓库服务时，企业应考虑许多标准。现有的云部署。...每个主要的公共云提供商都拥有自己的数据仓库，该仓库提供与现有资源的集成，这可以使云计算数据仓库用户更轻松地进行部署和使用。迁移数据的能力。

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数据仓库①：数据仓库概述

然而随着数据库使用范围的不断扩大，它被逐步划分为两大基本类型： 1. 操作型数据库主要用于业务支撑。...而对于分析型数据库来说，因为汇总数据比较稳定不会发生改变，而且其计算量也比较大(因为时间跨度大)，因此它的汇总数据可考虑事先计算好，以避免重复计算。 3....~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现，因为关系数据库最少也要求满足第1范式，而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。...有了这些数据快照以后，用户便可将其汇总，生成各历史阶段的数据分析报告；数据仓库组件数据仓库的核心组件有四个：各源数据库，ETL，数据仓库，前端应用。如下图所示： ? 1....因为该环节要整理各大业务系统中杂乱无章的数据并协调元数据上的差别，所以工作量很大。在很多公司都专门设有ETL工程师这样的岗位，大的公司甚至专门聘请ETL专家。

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数据仓库②-数据仓库与数据集市建模

前言数据仓库建模包含了几种数据建模技术，除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。...本文将详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市。...星形模式中的维表相对雪花模式来说要大，而且不满足规范化设计。雪花模型相当于将星形模式的大维表拆分成小维表，满足了规范化设计。...但现在我们是为数据仓库建模，所以这样做是OK的。另外在分布式的数据仓库中，这个字段十分重要。因为事实表的数量级非常大，Hive或者Spark SQL这类分布式数据仓库工具都会对这些数据进行分区。...数据仓库建模体系之规范化数据仓库所谓"数据仓库建模体系"，指的是数据仓库从无到有的一整套建模方法。最常见的三种数据仓库建模体系分别为：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，独立数据集市。

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【数据仓库】现代数据仓库坏了吗？

数据仓库是现代数据堆栈的基础，所以当我们看到 Convoy 数据负责人 Chad Sanderson 在 LinkedIn 上宣称“数据仓库坏了”时，它引起了我们的注意。...不可变数据仓库如何结合规模和可用性乍得桑德森的观点现代数据堆栈有许多排列，但数据仓库是一个基础组件。...另一种方法：引入不可变数据仓库不可变数据仓库概念（也称为活动 ETL）认为，仓库应该是通过数据来表示现实世界，而不是乱七八糟的随机查询、损坏的管道和重复信息。...不可变数据仓库本身是为流式设计的——从流式数据到批处理数据比反之更容易——因此由三种不同类型的 API 提供。...我并不认为不可变数据仓库是灵丹妙药。与任何方法一样，它也有其优点和缺点，而且肯定不是每个组织都适用。与数据网格和其他崇高的数据架构计划一样，不可变数据仓库是一种理想状态，很少成为现实。

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数据仓库

province_table pt on bt.city_num = pt.city_num) tmp group by tmp.province_num) tmp1 还是基于刚才，按从小到大的顺序得出每个城市的累计交易额..., 每行都带有时间值字段，代表周期累计快照事实表: 由多个周期数据组成，每行汇总了过程开始到结束之间的度量无事实的事实表: 有少量的没有数字化的值但是还很有价值的字段，无事实的事实表就是为这种数据准备的...使不同的查询能够针对两个或更多的事实表进行查询上钻（roll-up）：上卷是沿着维的层次向上聚集汇总数据。...例如，对产品销售数据，沿着时间维上卷，可以求出所有产品在所有地区每月（或季度或年或全部）的销售额。下钻（drill-down）：下钻是上钻的逆操作，它是沿着维的层次向下，查看更详细的数据。...数据抽取业务数据 -- Sqoop 日志数据 -- Flume 其他数据 -- 通用第三方接口

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数据仓库实验一：数据仓库建立实验

查看、编辑数据仓库的基本模型（即事实表与维度表之间的关系）。针对某一系统需求，从无到有设计一个数据仓库基本架构，要求能够按不同维度进行多维数据查询分析。...（5）数据集部署成功：成功部署了多维数据集项目，确保了数据仓库的数据可用性和准确性，使得可以进行后续的多维分析操作。...在本实验中，针对电商销售情况分析的需求，采用了星型模型来设计数据仓库的维度表和事实表，这样的设计能够简洁清晰地反映业务事件的关联关系。在数据仓库的设计中，维度表的设计尤为重要。...通过定义数据源、数据源视图、维表、多维数据集等，完成了数据仓库的搭建和多维分析项目的部署。 ...总的来说，本次实验使我深入了解了数据仓库的建立方法和多维分析的基本过程，对于应用 SQL Server 进行数据仓库建模和多维分析项目开发有了更深入的理解和实践经验。

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数据仓库ods层_app数据仓库搭建

数据仓库之ODS层搭建我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分，第一部分是确定都有哪些表，第二部分是确定数据装载的方式。...我们在进行ODS层搭建时，需要明确以下几点： 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。...我们在进行数据同步时，同步到的用户行为日志数据当中是json字符串格式；增量表是使用Maxwell进行同步的，也是json字符串格式；全量表使用的是DataX同步的，同步到的数据是tsv格式的。...2.29数据装载脚本设计由于上述28张表的数据装载逻辑相同，因此我们编写一个脚本来统一进行28张表的数据装载。...，可以进行单表数据的装载，也可以使用参数“all“来进行全表数据的装载。

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【数据仓库与联机分析处理】数据仓库

一、数据仓库的概念目前很难给数据仓库（Data Warehouse）一个严格的定义，不准确地说，数据仓库也是一种数据库，它与操作性数据库进行分开维护。...1、面向主题是指数据仓库会围绕一些主题来组织和构建，如顾客、供应商、产品等，数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是企业的日常操作和事务处理，因此，数据仓库排除对决策支持过程无用的数据，提供面向特定主题的视图...3、相对稳定是指数据仓库大多会分开存放数据，数据仓库不需要进行事务处理、数据恢复和并发控制等机制，通常数据仓库只需要两种数据访问操作：数据的初始化装入和数据的访问。...二、数据仓库与操作性数据库的区别为了进一步加深对数据仓库概念的理解，我们把数据库系统和数据仓库进行对比。为了区分，这里把数据库系统称为操作性数据库。...（3）传统数据仓库建立在关系型数据仓库之上，计算和处理能力不足，当数据量达到TB级后性能难以得到保证。

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数据仓库

*了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造，运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型决策支持系统及其演化一般将数据分为：分析型数据与操作型数据操作型数据：由企业的基本业务系统产生的数据...数据仓库的特性：面向主题性，集成性，不可更新和时间性。集成：数据仓库最重要的特性，分为数据抽取转换，清理（过滤）和装载不可更新：数据仓库中的数据以批量方式处理，不进行一般主义上的数据更新。...数据仓库的体系结构与环境从数据层次角度的体系结构来看，典型的数据仓库的数据体系结构包括：操作型数据、操作型数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据从功能结构看，可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次...数据仓库的数据组织数据分割（分区）、元数据> 数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度或综合程度的级别。...细化程度越高，粒度越小粒度影响到数据仓库的数据量及系统能回答的查询的类型进行数据仓库的数据组织时，应根据当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度，多层次数据查询要求。

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【数据架构】数据湖与数据仓库之间的五大差异

数据仓库维基百科，将数据仓库定义为： “...来自一个或多个不同来源的综合数据的中央存储库。他们存储当前和历史数据，并用于创建高级管理报告的趋势报告，如年度和季度比较。...“ 这是一个非常高层次的定义，它描述了数据仓库的目的，但没有解释如何达到目的。我会继续添加一个数据仓库有以下属性：它代表了由主题领域组织的业务的抽象图片。这是高度转变和结构。...接下来，我们将重点介绍数据湖的五个关键区别以及它们与数据仓库方法的对比。 1. Data Lakes保留所有数据在开发数据仓库的过程中，花费大量时间分析数据源，了解业务流程和分析数据。...关系数据库技术是数据仓库应用的理想选择，因为它们在高速查询结构数据方面表现优异。...另一方面，Hadoop生态系统非常适用于数据湖方法，因为它可以非常容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。

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数据仓库专题（1）-数据仓库生命周期模型

一、前言工作内容的变更，导致重新回到数据仓库模型的架构和设计，于是花点时间比较系统的回顾数据仓库建模和系统建设的知识体系，记录下来，作为笔记吧。...二、模型无论数据仓库技术如何变化，从RDBMS到NoSQL,从传统技术到大数据，其实只是实现技术手段的变化，数据仓库建设生命周期的模式从来都不曾真正颠覆性改变过。向前辈致敬。...另外项目团度在招：资深的数据仓库模型设计师-工作地点北京，有感兴趣的可以把简历发给我吧。

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数据仓库架构

一、数仓数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。...针对性强，主要应用于数据仓库构建和OLAP引擎低层数据模型。...总线架构多维体系结构(总线架构) 数据仓库领域里，有一种构建数据仓库的架构，叫Multidimensional Architecture（MD），中文一般翻译为“多维体系结构”，也称为“总线架构”（Bus...一致性维度在多维体系结构中，没有物理上的数据仓库，由物理上的数据集市组合成逻辑上的数据仓库。而且数据集市的建立是可以逐步完成的，最终组合在一起，成为一个数据仓库。...这样，一致性维度将多个数据集市结合在一起，一致性事实保证不同数据集市间的事实数据可以交叉探查，一个分布式的数据仓库就建成了。

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数据仓库入门

什么是数据仓库（Data Warehouse，DW）？...1991 年，数据仓库之父 Bill Inmon 在《Building the Data Warehouse》一书中，给出的定义： “数据仓库一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据的集合，以用于支持管理决策过程...建立数据仓库的目的是帮助企业高层系统地组织、理解和使用数据，以便进行战略决策。数据仓库系统的体系结构源数据层源数据是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。...数据存储与管理层元数据元数据是关于数据的数据，位于数据仓库的上层，用以描述数据仓库内数据的结构、位置和建立方法。通过元数据进行数据仓库的管理和使用。...数据仓库数据仓库中存放了企业的整体信息，而数据集市只存放了某个主题需要的的信息，其目的是减少数据处理量。

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「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。...通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。...大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。

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【数据仓库与联机分析处理】数据仓库工具Hive

Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。...Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。...数据库可以用在 Online 的应用中，但是 Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。...3、数据更新由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。...相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。

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数据仓库建模

一、数据仓库建模的意义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...下图是个示例，通过统一数据模型，屏蔽数据源变化对业务的影响，保证业务的稳定，表述了数据仓库模型的一种价值：二、数据仓库分层的设计为了实现以上的目的，数据仓库一般要进行分层的设计，其能带来五大好处：...三、两种经典的数据仓库建模方法前面的分层设计中你会发现有两种设计方法，关系建模和维度建模，下面分别简单介绍其特点和适用场景。...1、维度建模（1）定义维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。...这也是我们在使用hive时，经常会看到一些大宽表的原因，大宽表一般都是事实表，包含了维度关联的主键和一些度量信息，而维度表则是事实表里面维度的具体信息，使用时候一般通过join来组合数据，相对来说对OLAP

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维度模型数据仓库（三） —— 准备数据仓库模拟环境

（二）准备数据仓库模拟环境上一篇说了很多数据仓库和维度模型的理论，从本篇开始落地实操，用一个小而完整的示例说明维度模型及其相关的ETL技术。...本篇详细说明数据仓库模拟实验环境搭建过程。 ...建立源数据数据库和数据仓库数据库 3. 建立源库表 4. 建立数据仓库表 5. 建立过渡表 6....生成日期维度数据源数据数据库初始ERD如图（二）- 1所示数据仓库数据库初始ERD如图（二）- 2所示执行清单（二）- 1里的SQL...关于日期维度数据装载日期维度在数据仓库中是一个特殊角色。日期维度包含时间，而时间是最重要的，因为数据仓库的主要功能之一就是存储历史数据，所以每个数据仓库里的数据都有一个时间特征。

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数据仓库作业二：第2章数据仓库原理

（1）首先，将数据集 A 按照从小到大的顺序排序： \{1, 1, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 9, 10, 12, 15\} 。...（1）将数据集 A 按照从小到大的顺序排序： \{1, 1, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 9, 10, 12, 15\} 。...（1）多维模型：若用纯多维数据库管理系统作为 DW 的管理平台，则多维数据模型既是数据仓库的概念模型，又是数据仓库的逻辑模型，而多维数据集都存储在多维数据库中。...但其查询效率通常比星型模型表示的多维数据集要低一些。 9、位图索引是数据仓库的什么模型？位图索引是数据仓库中的物理模型，用于在数据仓库中进行快速的数据检索和查询。...通过位图索引，可以加速对维度属性的查询，提高数据仓库的性能和响应速度。

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Greenplum 实时数据仓库实践（1）——数据仓库简介

在没有数据仓库的时代，需要大量的冗余数据来支撑多个决策支持环境。在大组织里，多个决策支持环境独立运作是典型的情况。尽管每个环境服务于不同的用户，但这些环境经常需要大量相同的数据。...移除的方式可能是，将细节数据汇总后删除，将老的数据转储到大容量介质后删除，直接物理删除等。非易失非易失指的是，一旦进入到数据仓库中，数据就不应该再有改变。...在没有专家介入而仅凭组织自身力量建立数据仓库时，还要冒相当大的失败风险。但是，当你所在的组织有超过1000名员工，有几十个部门的时候，它所面临的挑战将是完全不同的。...下面简单总结一下使用数据仓库的好处：将多个数据源集成到单一数据存储，因此可以使用单一数据查询引擎展示数据。缓解在事务处理数据库上因执行大查询而产生的资源竞争问题。维护历史数据。...查询简单查询，快速返回查询结果复杂查询，执行聚合或汇总操作速度快，大表上需要建索引相对较慢，需要更多的索引所需空间小，只存储操作数据大，需要存储大量历史数据表1-1 操作型系统和分析型系统对比

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数据湖数据仓库有何区别？数据仓库有哪些功能？

数据仓库之间的区别是什么？...数据仓库具备哪些功能？数据湖数据仓库有何区别？ 1、数据湖含义。...2、数据仓库含义。数据仓库是一个大容量存储库，可以用来存储结构化数据，并且能够进行反复和高频分析，主要是用于商业分析目的，通过对海量数据的合理分析和有效利用，能够提升公司在商业竞争中的优势。...3、数据湖数据仓库的区别。...它们在存储数据形式方面有所区别，数据湖能够保持数据原始形式，数据仓库会对数据形式进行转换或者清理，数据湖的用户包括数据开发人员、数据科学家以及数据分析师等，数据仓库的用户主要是数据分析师。

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