Hadoop/Hive自带权限控制 延续数据仓库之Hive快速入门 - 离线&实时数仓架构一文，本文将介绍一下Hadoop/Hive自带的权限控制，权限控制是大数据平台非常重要的一部分，关乎数据安全。...现有方案： Hadoop、Hive本 身的权限控制 Kerberos安全认证 Apache Ranger权限管理方案 Hadoop权限： Hadoop分布式文件系统实现了一个和POSIX系统类似的文件和目录的权限模型...文件或目录操作都传递路径名给NameNode，对路径做权限检查 启动NameNode的用户是超级用户，能够通过所有的权限检查 通过配置可以指定一组特定的用户为超级用户 Hive权限： Hive可以基于文件存储级别的权限管理...Hive可以基于元数据的权限管理 User：是基于linux用户的user Group：是linux层面上的用户组 Role：角色在Hive里面创建，给角色添加权限，把角色赋予给user Hive中没有超级管理员...但之前也提到了，Hive中没有超级管理员，任何用户都可以进行Grant/Revoke操作，这使得权限管理失去意义。为了解决这个问题，就需要我们开发实现自己的权限控制类，确保某个用户为超级用户。
一、 背景 现在数据仓库层面的工作越来越多，开发人员也越来越多，如何保障数据准确性是一项非常重要的工作，，数据仓库的很多应用数据直接呈现给用户或者支撑企业分析决策的，容不得数据出现错误。...尽管有数据仓库建设规范，同样在数据模型命名，数据逻辑开发，每个人都可能不一样，而这些也容易导致数据模型准确性的问题。...二、 数据指标管理 首先我们看下数据仓库的数据流转，要确认计算出的指标正确，就要保证数据源的准确和逻辑的准确。 ? 所以开发前需要确认需求理解的准确性。...数据集命名、数据集字段命名、任务名称进行审核，是否按照数据仓库建设规范中的业务域、维度、原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标等标准进行命名。 ?...三、总结 通过以上内容，我们对如何管控数据仓库的数据质量管理方法和流程有了初步的认识。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。...数据质量管理是通过计划、实施和控制活动，运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用。...四、数据质量管理 大多数企业都没有一个很好的数据质量管理的机制，因为他们不理解其数据的价值，并且他们不认为数据是一个组织的资产，而把数据看作创建它的部门领域内的东西。...缺乏数据质量管理将导致脏数据、冗余数据、不一致数据、无法整合、性能底下、可用性差、责任缺失、使用系统用户日益不满意IT的性能。 在做数据分析之前一般都应该初步对数据进行评估。...下一篇数据仓库系列之关于数据仓库自动化技术
1. 为什么使用自动分区？ 在oracle11g之前，oracle是不支持自动分区功能的，这就可能导致我们系统在运行一段时间之后，就需要看看分区是否创建或者写...
数据仓库是数据化运营和数字化转型的底层基础设施，数据仓库不完善或者建设质量差，再好的上层建筑（数据应用产品或工具）也很难牢固地生存下去。在数据仓库建设时，绕不开开地话题就是数仓分层。...我们知道，管理一棵大树，只要花时间聚焦把主干和重要分支维护好，树就可以正常生长，而管理一片稻田，则需要对每一棵禾苗进行保养。...二、数据仓库的分层方法 ODS层：贴源数据层，一般是从各种业务系统、日志数据库将数据汇集到数据仓库中，作为原始数据存储和备份，一是数据仓库建设不会直接查业务的关系型数据库，而是通过数据同步的方式，将业务从库数据同步到...三、数据仓库分层管理规范 数据仓库分层管理中，通过不同层级的数据使用情况指标的构建，对数仓建设完善度和复用度进行指标化管理。...四、小结 数据仓库建设以及分层管理，回归到最初的目的，就是降本提效，通过各种规范、手段、流程，来保障数据输出效率最高，可以快速响应业务发展的数据需求，用数据来驱动决策或赋能业务。
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。...技术元数据为开发和管理数据仓库的IT 人员使用，它描述了 与数据仓库开发、管理和维护相关的数据，包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。...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。
数据仓库数据质量管理下面我们针对音乐数据中心数仓项目第四个业务：“统计地区营收情况业务”来说明数据质量如何进行管理。...此业务数据质量管理重点放在 ODS层，EDS层（DWD层、DWS层）、DM层几个方面，每层数据校验的内容不一样，我们可以通过自己编写通用shell+Hive脚本或者使用质量监控工具Griffin来进行数据质量监控...一、“商户营收统计”业务1、商户营收统计数据分层信息图片以上业务涉及到的数仓所有表：数据仓库分层设计：源业务系统：ycak - user_location- 用户上报经纬度信息表ycak - user_machine_consume_detail...,PRVC,CTY5、查看ODS层校验结果#登录Hive ,切换data_quality库，查询数据select * from check_ods_info;图片三、EDS层数据质量监控EDS层相当于数据仓库中的
这种场景适合运维管理自动化。 请注意：该方式需要配合 ssh 协议来实现。
~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： ?
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。...如何建设数据仓库元数据管理 任何系统的元数据管理建设都是十分艰难的，数据仓库更是如此；但另一方面，这个建设过程又是非常重要的。..."的实现 如果说数据仓库是数据的集成，那元数据管理系统就是整个公司业务、技术、管理的统一。...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。
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。...SLA、SLI 和 SLO 是一种数据合同类型，您可以将其应用于这种变更管理和利益相关者对齐模型。 #3 在活跃环境中同行评审的文档。...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。
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。...典型的方法有： 触发器 修改数据源应用程序 通过日志文件 快照比较法 OLAP——主要用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的《决策支持》 OLAP工具一般具有快速、可分析和多维的特点
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： ?...因此也就导致规范化数据仓库需要一定时间才能投入使用，敏捷性相对后者来说略差。但是规范化数据仓库一旦建立好了，则以后数据就更易于管理。而且由于开发人员不能直接使用其中心数据库，更加确保了数据质量。
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。
主数据管理 元数据管理 数据标准 数据质量管理 数据安全管理 数据计算管理 数据存储管理 大的方向确定了，当其实还是太大了，还是需要进一步的进行切割。...而非过期或失效数据 5 准确性校验：数据合理、准确，并符合数据类型的标准 元数据管理，要划分为技术元数据和业务元数据等，具体的划分粒度，应该需要到具体的，可实现的，不容易混淆，以及偏于以后数据的管理和使用...数据管理这个，如果说技术能力，开发人力有限，那其实往往更加简单的方式更好，也便于推广，应该说一个可用的方案好过于一个全面，但用起来不方便的方案。...如果，上面说的数据质量管理中的准确性校验，这个时候，我们就面临了一个问题，怎么样的数据，符合数据合理、准确，并符合数据类型的标准这样的数据规范？我们会怎么去验证这个东西呢？...当然，这个时候也要放过来思考我们上面的划分是不是，合理，比如数据质量管理，是不是可以使用同一个思路去做？争取事半功倍。
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。
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...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。...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。...虽然在物理上是独立的，但在逻辑上由一致性维度使所有的数据集市是联系在一起，随时可以进行交叉探察等操作，也就组成了数据仓库。
文章目录 一、数据仓库简介 二、操作型数据与分析型数据对比 三、数据仓库 特征 与 定义 四、特征一 : 面向主题 数据组织方式 五、面向应用 数据组织方式 六、面向主题 组织数据 七、数据 从 面向应用...转为 面向主题 七、数据仓库中的主题实现 八、基于关系数据库 九、面向主题的数据组织 一、数据仓库简介 ---- 数据仓库 简介 : 用途 : 作为 DSS ( Decision Support System...决策支持系统 ) 服务基础的 分析型数据库 ; 数据 : 用于存储 大量的 只读数据 ; 应用场景 : 为管理者 决策 提供相关信息 ; 数据仓库 与操作系统分离 , 基于标准的企业模型集成...同一时刻操作一个单元的数据 同一时刻操作一个集合的数据 ⑧ 数据大小 单词操作数据量小 单词操作数据量大 ⑨ 驱动力量 事务驱动 分析驱动 ⑩ 具体用途 面向应用 面向分析 ⑪ 应用场景 支持日常操作 支持管理需求...三、数据仓库 特征 与 定义 ---- 数据仓库特征 : 面向主题 集成 不可更新 随时间不断变化 数据仓库定义 : 数据仓库 是 用于 更好地 支持 企业 / 组织 决策分析处理 , 面向主题的
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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