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。...维度建模的基本概念 维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。...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。...如果这种一致维度不满足某些数据分析要求，自然也可在数据仓库之上继续构建新的数据集市。...数据仓库建模体系之独立数据集市 独立数据集市的建模体系是让公司的各个组织自己创建并完成ETL，自己维护自己的数据集市。其总体架构如下图所示： ?
数据湖、数据仓库、数据集市，这三个概念都是干什么的，有什么区别呢？这边文章可以为你解释下他们的异同。...关于数据湖和数据仓库的区别可以参考上一篇文章：数据分析师应该了解的数据湖 数据集市 简单来说，数据集市是数据仓库的一个子部分，专门为特定部门/业务功能设计和构建的。...高性能：由于每个数据集市仅用于特定部门，因此通过数据集市性能负载在部门内部得到了很好的管理，不会影响其他集市的分析工作。 数据集市类型 从属数据集市，从现有数据仓库构建从属数据集市。...数据从内部或外部数据源中获取，经过精炼，然后加载到数据集市，直到业务分析结束为止。 混合数据集市，混合数据集市集成了来自当前数据仓库和其他运营源系统的数据。...它结合自下而上方法，帮助企业集成数据集市。 数据集市和数据仓库的区别 ? 所以，对于大型企业来说，数据湖，数据仓库，数据集市都是共存的，针对不同的用户和部分使用。
# 实时数仓项目-数据采集与ODS层 配置canal实时采集mysql数据 一、mysql开启binlog 二、安装配置canal采集数据到kafka 三、启动kafka消费者验证 ODS层数据处理导入...hbase 一、flink采集kafka数据 配置canal实时采集mysql数据 一、mysql开启binlog 修改mysql的配置文件(linux:/etc/my.cnf,Windows:\my.ini...) log-bin=mysql-bin # 开期binlog binlog-format=ROW #选择ROW模式 binglog-do-db=dwshow #dwshow是数据库的名称 binlog-format...可以选择statement,row,mixed，区别在于： 模式 区别 statement 记录写操作的语句，节省空间，但可能造成数据不一致 row 记录每次操作后每行记录的变化，占用空间较大 mixed...hbase 一、flink采集kafka数据 编写工具类获取kafka消费者作为flink数据源，需要设置server地址、key和value反序列化器、消费组Id、消费开始的offset package
数据中心的用户希望数据是由他们熟悉的术语表现的。 带有数据集市的数据仓储结构 区别数据仓库 数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，它主要面向部门级业务，并且只面向某个特定的主题。...为了解决灵活性与性能之间的矛盾，数据集市就是数据仓库体系结构中增加的一种小型的部门或工作组级别的数据仓库。数据集市存储为特定用户预先计算好的数据，从而满足用户对性能的需求。...数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。 理论上讲，应该有一个总的数据仓库的概念，然后才有数据集市。实际建设数据集市的时候，国内很少这么做。...国内一般会先从数据集市入手，就某一个特定的主题（比如企业的客户信息）先做数据集市，再建设数据仓库。数据仓库和数据集市建立的先后次序之分，是和设计方法紧密相关的。...而数据仓库作为工程学科，并没有对错之分。 在数据结构上，数据仓库是面向主题的、集成的数据的集合。而数据集市通常被定义为星型结构或者雪花型数据结构，数据集市一般是由一张事实表和几张维表组成的。
本文从基本定义入手分析数据集市和数据仓库的差异，并分析了各自的适用情况。...基于数据集市工具得到的决策是影响特定部门运营方式的战术决策。 数据仓库定义 数据仓库是用于一个企业内的存储库，包含来自不同业务、系统和部门的集成数据。关于数据仓库类型，请参照如下文章。...应该从数据集市入手，还是从数据仓库入手，要基于你从事的行业考虑。...如果从数据仓库入手，通常使用ETL将数据直接从源系统获取到数据仓库，然后根据需要从数据仓库获取到数据集市。...如果采用Kimball方法并从数据集市入手，只需将相关源系统中的数据写入适当的数据集市，然后再执行ETL过程，以便从数据集市创建数据仓库。
~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...数据集市可以分为两种，一种是独立数据集市(independent data mart)，这类数据集市有自己的源数据库和ETL架构；另一种是非独立数据集市(dependent data mart)，这种数据集市没有自己的源系统...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。...这一层是 BI 工程师将工程中的内容与数据消费者需要的内容相匹配的地方，可以自动化生成 Kimball 数据集市。 不可变数据仓库也面临挑战。以下是一些可能的解决方案。...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。
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
*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。
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。
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。...数据集市 数据集市面向企业中的某个部门（或某个主题），是从数据仓库中划分出来的，这种划分可 以是逻辑上的，也可以是物理上的。...可以简单的理解为，数据集市限于某个选定的主题，只是数据仓库的一个子集。...关系型在线分析处理（ROLAP） 多维在线分析处理（MOLAP） 混合型在线分析处理（HOLAP） 前端分析工具层 前端工具主要包括 数据分析工具 报表工具 查询工具 数据挖掘工具 各种基于数据仓库或数据集市开发的应用
聚集数据集市的粒度通常比原子数据集市要高，和原子数据集市一样，聚集数据集市也是以星型结构来进行数据存储。前台还包括像查询管理、活动监控等为了提供数据仓库的性能和质量的服务。...在多维体系结构中，所有的这些基于星型机构来建立的数据集市可以在物理上存在于一个数据库实例中，也可以分散在不同的机器上，而所有这些数据集市的集合组成的分布式的数据仓库。...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。...如果分步建立数据集市的过程出现了问题，数据集市就会变成孤立的集市，不能组合成数据仓库，而一致性维度的提出正式为了解决这个问题。...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？...：如订单、商品等业务过程的数据，主要体现在业务的数据库中 日志数据：如上报的性能日志等，主要体现在服务器日志文件中，通过采集解析的方式拉取 Q2:数据集市？...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？...星型模型的领域主要适用于数据集市，它的最大作用其实是为了解决数据仓库建模中的性能问题（join少则shuffle就少，性能就越好） 2....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。
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。
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。
如Bill Inmon所说，从属数据集市的数据来源于数据仓库。数据仓库里的数据经过整合、重构、汇总后传递给从属数据集市。从属数据集市的架构如图1-3所示。...图1-3 从属数据集市架构 建立从属数据集市的好处主要有： 性能：当数据仓库的查询性能出现问题，可以考虑建立几个从属数据集市，将查询从数据仓库移出到数据集市。...部门级数据集市：是面向主题数据的部门级视图，数据从企业级数据仓库获取。数据在进入部门数据集市时可能进行聚合。数据集市使用多维模型设计，用于数据分析。...从架构图可以看到，这种架构将Inmon方法中的数据集市部分替换成了一个多维数据仓库，而数据集市则是多维数据仓库上的逻辑视图。...主要的数据仓库架构有独立数据集市、从属数据集市、Inmon企业信息工厂、Kimball多维数据仓库、混合型数据仓库。 ETL是建立数据仓库最重要的处理过程，也是最体现工作量的环节。
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