有赞数据仓库背景 业务系统使用 mysql 数据库 数据仓库基于 Hive 构建 业务快速变化，员工数量持续增加 第一版：手工维护的表格 在有赞大数据平台发展初期，业务量不大，开发者对业务完全熟悉，从...在同步表和字段的基础上，我们又做了 DDL 变更的告警，这是首次做到通过元数据发现问题。 第三版：元数据驱动数据仓库 公司业务继续快速发展，又多了几个新业务线，有更多部门的用户在使用数据仓库。...作为数据仓库的管理者，会遇到更多的问题。数据仓库的管理者希望能方便的看到系统或各个表的状态，数据仓库的用户希望能查到更多表的业务信息。...参考 Kimball 的数据仓库理论，把元数据分为这三类： 技术元数据，如表结构、文件路径/格式； 业务元数据，如责任人、归属的业务、血缘关系； 过程元数据，如表每天的行数、大小、更新时间。...血缘关系 “表”是元数据系统的后台逻辑核心，数据仓库是构建在 Hive 之上，而 Hive 的原始数据往往来自于生产系统，也可能会把计算结果导出到外部存储，所以我们认为 Hive 表、mysql 表、hbase
小B是一名数据分析师，他问小A XXX的所有指标给我一下，小A“鄙视的”给了他一个文档。 元数据知道多少 小B作为一名数据分析师，为什么自己没能去找到数据呢？ 这就要说下数据仓库的元数据管理。...同样数据仓库也有这样一套“注释”，我们称之为元数据。 数据仓库的元数据是负责记录和管理数据的含义、格式、血缘关系等。 作为数据分析师，做分析之前，你都要先知道自己需要什么数据，去哪找到这些数据。...没错，就是数据仓库的元数据管理系统。所以，理解数据仓库，需要从元数据开始。...模型开发者眼中的元数据 上面的元数据很大意义上是给数据分析师看的，其实还有一部分元数据是给模型开发人员看的。...总结 元数据承担着数据治理的重任，完整的元数据管理系统是数据仓库建设成功的根基，也是数据仓库发挥作用大小的决定项之一。 最为数据分析师，使用好元数据，可以快速帮助你更快的构建特征工程。
数仓的元数据管理 元数据（Meta Date），主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。...元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓 库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。 构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。...数据抽取和转换的专家以及数据仓库管理员正是通过元数据高效地构建数据仓 库。 用户在使用数据仓库时，通过元数据访问数据，明确数据项的含义以及定制报表。...数据仓库的规模及其复杂性离不开正确的元数据管理，包括增加或移除外部数据源，改变数据清洗方法，控制出错的查询以及安排备份等。 ? 元数据可分为技术元数据和业务元数据。...由上可见，元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源、抽取和转换规则等，而且是整个数据仓库系统运行的基础，元数据把数据仓库系统中各个松散的组件联系起来，组成了一个有机的整体。
目录 1、业务元数据 2、技术元数据 3、管理元数据 4、小编有话 ---- 1、业务元数据 描述 ”数据”背后的业务含义 主题定义：每段 ETL、表背后的归属业务主题。...2、技术元数据 数据源元数据 例如：数据源的 IP、端口、数据库类型；数据获取的方式；数据存储的结构；原数据各列的定义及 key 指对应的值。...ETL 元数据 根据 ETL 目的的不同，可以分为两类：数据清洗元数据；数据处理元数据。...数据仓库元数据 数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构及数据集市的位置和内容；业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式等。...采集：元数据采集时尽可能详细，真实，可通过工具生成或者勾选，避免手动录入带来不规范等问题 存储：存储元数据要做到不失真，元数据变更时及时同步 查询：通过网页或库表等方式，方便快捷的看到元数据，辅助进行开发
导读：元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库的提升。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。 本篇文章将为大家梳理元数据的概念，介绍元数据管理在数据仓库的地位、场景及工具。...元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。...数据仓库中元数据的组成 元数据贯穿整个数据仓库，根据情况可以分为三种：业务元数据、技术元数据和管理元数据。...以及数据仓库、ETL、前端展现等技术细节的信息。 数据仓库中的技术元数据一般包含以下 4 大系统：数据源元数据、ETL元数据、数据仓库元数据、BI 元数据。...从这个角度来看，元数据管理系统的定位是高于数据仓库的，这也是笔者虽然标题是《数据仓库的“元数据管理”》，但花了大量篇幅在介绍元数据的原因。
~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....，它的数据来自数据仓库。...数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中，曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似，因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程： ?...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。
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。...比如"昨天早上张三在京东花费200元购买了一个皮包"。那么以购买为主题进行分析，可从这段信息中提取三个维度：时间维度(昨天早上)，地点维度(京东), 商品维度(皮包)。...通常来说维度表信息比较固定，且数据量小。 2. 事实表(fact table) 表示对分析主题的度量。比如上面那个例子中，200元就是事实信息。...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。
星座模型: 基于多张事实表，而且共享维度信息，即事实表之间可以共享某些维度表 维度建模步骤: 事实表种类: 事物事实表: 表中的一行对应空间或时间上某点的度量事件 周期快照事实表: 单个周期内数据..., 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
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。...数据目录可以作为数据仓库定义前的表面，但挑战在于数据消费者要保持元数据最新，没有胡萝卜也没有大棒。对于使用 ELT 流程并完成模型返回并记录其工作的数据科学家的动机是什么？...数据通过管道传输到数据仓库，理想情况下，元数据可以通过建模自动加入和分类。 #5 重点放在防止数据丢失以及确保数据的可观察性、完整性、可用性和生命周期管理上。
*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。...数据分区的方式可以分成系统层分区（数据库系统提供的机制）和应用层分区（由应用代码实现）两种 如何分区由开发者和程序员控制 元数据：对数据描述的数据 ODS分为4类： ODSⅠ：数据更新频率秒级。
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。
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。
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。
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。
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。...ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储上，它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
（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。
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。...3、标准化的推进：数据仓库建模的任何实体都需要标准化命名，否则未来的管理成本巨大，也是后续数据有效治理的基础，以下是我们的一个命名规范示例： 总而言之，你可以把我的文章当成一个指引，具体还是要结合企业的实际去推进
数据仓库的基础必备问题 2. 数据仓库的几种数据表 3. 数据仓库分层设计及各层作用 4. 数据仓库几种数据模型 5. 维度建模 一、 灵魂十二问 Q1：大数据的数据来源？...数据集市可以理解为是一个微型的数据仓库，具有更少的主题域，服务对象更小，可以是部门级别，而数据仓库则是服务于企业级别。数据仓库可以统一规划数据，避免数据孤岛。 Q3：为什么做数据分层设计？...数据仓库，简称DW，是各源系统数据及日志数据的汇总落地处，为企业决策做制定过程，为产品业务改进做支撑，控制成本和提高产品质量，而数据仓库也不是数据的最终目的地，而是为数据最终目的地做准备，比如清洗、转义...这层重点在于提高数据易用性，起数据开发优化作用。 三、数据仓库的一些数据表种类 1....数据仓库大多是这类模型，即数据集市建模采用星型模型，然后各数据集市组成一个完整的数据仓库则演变成星座模型。
大数据数据仓库技术Hive 基本概念 诞生背景 在已经存在分布式计算引擎MapReduce的情况下，为什么会诞生Hive这样的产品？其实主要还是因为易用性问题。...数据量达到某个量级之后，单机或MPP数据库无法承受其负载，势必要转向大数据平台；但数据迁移完成后，因为大数据有自己的计算引擎（如Mapreduce），所以之前所有使用SQL编写的分析任务，都需要重构为MapReduce...那可不可以将特定领域，已经成熟的语法和使用习惯，如结构化数据分析的SQL，也迁移到大数据平台上来？当然可以，而且在大数据产品中，都是致力于此，用于提升大数据在不同场景的易用性。...在结构化数据分析，即数据仓库场景中，可以将SQL自动转化为MapReduce任务的，在Hadoop家族中，最常用的便是Hive了。 什么是Hive？...它是基于Hadoop的一个数据仓库工具。
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。...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。...数据仓库有哪些功能？ 数据仓库的功能包括分析、数据压缩以及并行等，分析功能可以起到提升数据管理和数据查询性能的作用，支持索引和大型表，数据压缩功能起到了降低磁盘系统成本的作用。
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