数据仓库是企业惟一、真实、可靠的综合数据平台。...，进行转换、清洗，并最终加载到目标数据仓库中。...数据仓库的物理模型较常见的操作型数据库的物理模型有很大不同。...而且为了更好的跟踪历史信息，以及更快的产生报表，数据仓库的物理模型中存在着大量冗余字段。 数据仓库的物理模型分为星型和雪花型两种。...交叉分析以多维模型和数据立方为基础，也可以认为是一种特殊的细分方式，但跟细分的概念有点差异，如果有兴趣可以先阅读下之前的文章——数据立方体与OLAP。
1）基础能力上的区别 数据平台：提供的是计算和存储能力 数据仓库：利用数据平台提供的计算和存储能力，在一套方法论的指导下建设的一整套的数据表 数据中台：包含了数据平台和数据仓库的所有内容，将其打包，并且以更加整合以及更加产品化的方式对外提供服务和价值...，能为业务提供速度更快的服务，数据中台在数据仓库和数据平台的基础上，将数据生产为一个个数据API服务，以更高效的方式提供给业务。...逻辑模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理 逻辑模型的目标是尽可能详细的描述数据，并不考虑物理上如何实现 3）物理模型PDM：物理模型是在逻辑模型的基础上...雪花模型 雪花模型，在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。...特点：设计思路自上而下，适合上游基础数据存储，同一份数据只存储一份，没有数据冗余，方便解耦，易维护，缺点是开发周期一般比较长，维护成本高。
由于关系数据模型简单明了，并且有坚实的数学理论基础，所以一经推出就受到了业界的高度重视。...关系模型被广泛应用于数据处理和数据存储，尤其是在数据库领域，现在主流的数据库管理系统几乎都是以关系数据模型为基础实现的。...灵活性 数据仓库最重要的一个用途是作为坚实的、可靠的、一致的数据基础为后续的报表系统、数据分析、数据挖掘或BI系统服务。数据模型还必须支持为组织建立的业务规则。...选择业务流程 确认哪些业务处理流程是数据仓库应该覆盖的，是维度方法的基础。因此，建模的第一个步骤是描述需要建模的业务流程。...维度表是事实表的基础，也说明了事实表的数据是从哪里采集来的。典型的维度都是名词，如日期、商店、库存等。维度表存储了某一维度的所有相关数据，例如，日期维度应该包括年、季度、月、周、日等数据。
上周我们简单介绍了埋点相关的基础知识。 按照数据链路的走向，咱们今天来讲讲数据仓库的基础知识 。 什么是数据仓库？...怎么通过这些数据库，抽取我们想要的业务域，集成一个可描述的，有层级的，完整的数据集合，就是数据仓库的建立过程。 这个过程，其实就是抽取零散业务数据构建集合的过程。 所以，数据仓库具有集成性。...• 与时间强相关 从物理存储上说，数据仓库随着时间和业务的变化，会不断往里追加数据内容，也会不断删掉旧的数据内容。数仓中的每个表格，都会有对应的“生命周期”。...从业务意义上说，数据仓库反应的是，某一段历史时间内，业务在数据上的表现情况。 数仓的建设方式有哪些？...• K模式 大家可以去搜索一下 Ralph Kimball 这个大佬，他提出的数据仓库架构中的 key模式（敏捷模式），即：关键个体角色目标驱动。 这种方式总体来说，就是明确短期需求后，直接开干。
一、概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反应历史变化...数据仓库体系结构通常含四个层次：数据源、数据存储和管理、数据服务、数据应用。...数据存储和管理：此层次主要涉及对数据的存储和管理，含数据仓库、数据集市、数据仓库检测、运行与维护工具和元数据管理等。...1-2 传统数据仓库的问题 无法满足快速增长的海量数据存储需求，传统数据仓库基于关系型数据库，横向扩展性较差，纵向扩展有限。...无法处理不同类型的数据，传统数据仓库只能存储结构化数据，企业业务发展，数据源的格式越来越丰富。 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级后基本无法获得好的性能。
什么是数据仓库 2.数据仓库与传统数据库的异同 3. 传统数据库存在的缺点 4. 大数据环境下数据仓库的优点 一、数据仓库起因 二、数据仓库的特点 三、数据仓库常见的概念 1.六大概念 2....什么是数据仓库 要想全面的来看待数据仓库，首先要回答的是数据仓库搭建的目的： 百度百科解释：数据仓库，英文名称Data Warehouse，数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合...笔者个人理解：以数据建模理念为基础，以消除数据孤岛为目的，通过一套标准方法和工具集，解决大数据计算中诸如质量、复用、扩展、 成本等问题，能够驱动业务发展的体系。...描述统计：一个比较基础的应用，大多数公司都具有的技术栈。 诊断：比如说在经营管理中，每隔一个月或者一天看一次报表，这样其滞后性就比较严重。如果在实施的过程中进行监控，这样对企业来说可能会更有好处。...原子指标： 原子指标一般情况下划分为基础指标(原子指标)、复合指标、派生(衍生)指标等等，不同公司会稍有不同。原子指标是对业务事实中度量的统计定义， 与SQL中select内容等价。
（一）维度模型基础 既然维度模型是数据仓库建设中的一种数据建模方法，那不妨先看一下几种主流的数据仓库架构。 1....Kimball和Inmon架构最大的区别就是是否需要一个企业级的数据仓库（EDW）。Inmon架构中有EDW，Kimball架构中没有。...EDW本质上就是一个大的数据仓库，包括了从企业各个数据源集成过来的所有的历史数据。EDW不能由终端用户直接访问，仅用来存储和报表相关的，用于审计的各种历史数据。...2NF就是在1NF的基础上消除了部分依赖，即非键属性必须完全依赖于主键。3NF在2NF基础上消除了传递依赖，即非键属性只能完全依赖于主键。一般数据库设计需要满足3NF。...而对于维度模型最简单的描述就是，按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。这种方法被人们熟知的有星型模式和雪花模式。
问题 SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。...在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。 解决 SQL Server 数据仓库系统参数 数据仓库本身有自己的参数，因此每个数据仓库系统都有自己独特的特性。...在决定数据仓库系统的基础结构时，必须评估许多参数。在这些参数中，主要参数是数据量、报告复杂性、用户、系统可用性和ETL。 数据量 正如你可能知道的，数据量是大数据的七个属性之一。...有些数据仓库在白天有几个ETL作业，而其他ETL作业将在非高峰时间执行。在一些情况下，一些数据仓库需要实时数据。 从这些参数可以看出，数据仓库系统可以是这些参数的多个复杂性的组合。...负载类型 在分析数据仓库的容量之后，下一步是分析数据仓库的工作负载。数据仓库的典型工作负载是ETL、数据模型和报告。
数据仓库建模概述一、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...二、数据仓库建模方法论1、ER模型数据仓库之父Bill Inmon提出的建模方法是从全企业的高度，用实体关系（Entity Relationship，ER）模型来描述企业业务，并用规范化的方式表示出来，...2、维度模型数据仓库领域的另一位大师——Ralph Kimball倡导的建模方法为维度建模。维度模型将复杂的业务通过事实和维度两个概念进行呈现。
一、Hive基础简介 1、基础描述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件，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...hive十分适合对数据仓库进行统计分析。 2、组成与架构 ? 用户接口：ClientCLI、JDBC访问Hive、WEBUI浏览器访问Hive。...g+w /tmp bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse 5、启动Hive [root@hop01 hive1.2]# bin/hive 6、基础操作...-+--+ | database_name | +----------------+--+ | default | +----------------+--+ 四、高级查询语法 1、基础函数
数据仓库设计理论一、数据仓库分层规划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。以下是标准的分层规划。...二、数据仓库构建流程以下是构建数据仓库的完整流程：1、 数据调研数据调研重点要做两项工作，分别是业务调研和需求分析。这两项工作做的是否充分，直接影响着数据仓库的质量。...2、明确数据域数据仓库模型设计除横向的分层外，通常也需要根据业务情况进行纵向划分数据域。划分数据域的意义是便于数据的管理和应用。...（3）衍生指标衍生指标是在一个或多个派生指标的基础上，通过各种逻辑运算复合而成的。例如比率、比例等类型的指标。衍生指标也会对应实际的统计需求。...5 维度模型设计维度模型的设计参照：大数据基础：维度建模理论之维度表-CSDN博客注意：事实表存储在DWD层，维度表存储在DIM层。
~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....前端应用 和操作型数据库一样，数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用，这些应用也被称为BI(商务智能)应用； 数据集市(data mart) 数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"，它只包含单个主题...当用户或者应用程序不需要/不必要不允许用到整个数据仓库的数据时，非独立数据集市就可以简单为用户提供一个数据仓库的"子集"。...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： ?
一、引言 最近在梳理大数据模式下的数据仓库数据模型，花了点时间，系统的回顾一下传统数据仓库数据模型设计的理论，作为笔记分享给大家，很多资料来自互联网和读过的数据仓库理论和实践相关的熟悉，无剽窃之心...第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分。
数据类型，表以及表的操作* HiveQL查询数据*** Hive的Java客户端** Hive的自定义函数UDF* 1：什么是Hive（一）： （1）Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架...warehouse是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录 （3）所有的 Table 数据（不包括 External... （2）它和 内部表 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异； （3）内部表 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中...；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。...删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除； （4）外部表 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动到数据仓库目录中，只是与外部数据建立一个链接。
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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。...祝您在数据质量之旅中好运 现代数据堆栈有许多排列，作为一个行业，我们仍在经历一个实验阶段，以了解如何最好地铺设我们的数据基础设施。...无论类型如何，数据质量都必须是所有数据仓库的核心。 从我的角度来看，底线是：当你建立在一个巨大的、无定形的基础上时，东西会破裂并且很难找到。当你找到它时，很难弄清楚那个“东西”到底是什么。
海盗指标法(AARRR海盗模型) 它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段的：用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用...
*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。...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。
来源： 软件架构 数据猿官网 | www.datayuan.cn Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。...Hive和传统数据仓库一样，主要用来协助分析报表，支持决策。与传统数据仓库较大的区别是：Hive 可以处理超大规模的数据，可扩展性和容错性非常强。...·Pig: 主要用于数据仓库的ETL（Extract-Transformation-Loading）环节。 ·Hive: 主要用于数据仓库海量数据的批处理分析。 ?...Hive本身是数据仓库，并不是数据库系统。 Hive数据访问执行延迟高，不适合在线查询数据。 ?
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。...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。...很多书将它们称为"数据仓库建模方法"，但笔者认为数据仓库建模体系更能准确表达意思，请允许我自作主张一次吧：）。下面首先来介绍规范化数据仓库。...数据仓库建模体系之维度建模数据仓库 非维度建模数据仓库(dimensionally modeled data warehouse)是一种使用交错维度进行建模的数据仓库，其总体架构如下图所示： ?
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