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。
反向 ETL 是将数据从数据仓库或数据湖移回到操作系统、应用程序或其他数据源的过程。“反向 ETL”一词可能看起来令人困惑,因为传统的 ETL(提取、转换、加载)涉及从源系统提取数据、出于分析目的对其进行转换,然后将其加载到数据仓库或数据湖中。
如果您接触过数据仓库, 您可能会使用 ETL (Extract、 Transform、 Load) 或 ELT ( Extract、Load、 Transform) 将您的数据从不同的来源提取到数据仓库中。这些是移动数据或集成数据的常用方法, 以便您可以关联来自不同来源的信息, 将数据安全地存储在一个位置, 并使公司的成员能够从不同业务部门查看综合数据。ETL和ELT两个术语的区别与过程的发生顺序有关。这些方法都适合于不同的情况。
其中CDM层主要包括DWD层(Data Warehouse Detail)和DWS层(Data Warehouse Summary)两部分。
ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到 数据仓库或数据集市中,成为 联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用,以便于企业做出更好的决策。在本文中,我们将介绍数据开发的基本概念,包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
ETL这个概念也很久了,但是真正的进入大家的视野估计还是由于大数据。由于从15年至今,其实整个大数据领域都处于做数据仓库,然后简单生成报表这个层面,ETL(ETL - Extract, Transform, Load),这个概念就必不可少了。由于,经常有人在群里问浪尖:什么是ETL?ETL做了什么事情?也经常有招聘信息里面包含ETL,那么今天在这里我就简单给大家聊聊ETL。 数据仓库中的ETL概述 企业中是需要定期的加载数据仓库,以达到促进业务分析的目的。为此,需要提取来自一个或多个操系统的数据并将其复
基于维度建模的KimBall架构,将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用,如下图。
概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务,例如与客户交互的信息、财务信息,员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数
概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务,例如与客户交互的信息、财务信息,员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库
目前市面上的BI工具都在提及敏捷BI解决方案。敏捷BI解决方案所提供的自动化技术支持主要是从数据源取数到BI前端工具展现。这样的敏捷BI解决方案在企业数据量不是很庞大的情况下,还是很好的支撑运行。PowerBI可以支持大量的数据处理,但是对于硬件设备的要求也是非常高的。但是数据量变得越来越庞大就会导致BI报表出现运行缓慢,大屏展现出现数据延迟等等现象。
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知,理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客,汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库,至今有一年半的时间,中间换了次工作,也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实,很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然,个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少,大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
ETL 和 ELT 有很多共同点,从本质上讲,每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中,两者的区别在于数据在哪里进行转换。 接下来,我们一起详细地分析一下 ETL 和 ELT各自的优缺点,看看在你们现在的业务中用哪种方式处理数据比较合适。
大家好,我是一哥,元数据管理是企业数据治理的基础,是数据仓库建设的关键。作为一名数据人,首要任务就是理解元数据管理。
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。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程,可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用:
数据仓库理论的创始人W.H.Inmon在其《Building the Data Warehouse》一书中,给出了数据仓库的四个基本特征:面向主题,数据是集成的,数据是不可更新的,数据是随时间不断变化的。
刘耀铭同学元数据系列作品的第一篇,大家支持! 其他元数据相关系列文章: 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 1、 元数据是描述其他数据的数据(data about other data),用于提供某种资源有关信息的结构化数据(structed data)。字面上看无法看出所以然,但其实看对应的英文含义就明确了,Meta指“对······的描述”类似Meta tag,所以元数据就是对数据的解释和描述。 2、 这里主要将数据仓库的元数据分为3类:DBMS数据字典、ETL处理流程产生的日志、BI
数据仓库项目跨功能需求开发不够完善,导致的各种问题,就我个人经验来说,主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面,本文会详细介绍一下,如何从跨功能需求的角度,构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。
很多朋友会觉得写 CRUD 很无聊,翻来覆去就那么点花样。接触不到新鲜的技术,感觉自己要被这个时代淘汰了。于是怨天尤人,连基本的 SQL 都写不好了。
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据。
0x00 前言 整理一些数据仓库中的常用概念。大部分概念不是照搬书上的准确定义,会加入很多自己的理解。 0x01 概念 数据仓库(Data Warehouse) 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。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。 个人理解,数据仓库不单单是一个概念,其实算是对数据管理和使用的一种方法论,它包括了如何合理地收集数据、如何规范的管理数据、如何优雅地使用数据,以及任务调度、数据血统分析等一系列内容。 在大数
元数据的定义 元数据(Metadata),为描述数据的数据(data about data),主要是描述数据属性(property)的信息,用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。 ETL的定义 ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的,在企业信息化的过程中,随着信息化工具的升级和新工具的应用,数据量变的越来越大,数据格式越来越多,决策要求越来越苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。
BI又叫商业智能,简单点说就是从本质上改变企业做决策拍脑袋的情况。BI的定义分为广义和狭义两种。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
信息是现代企业的重要资源,是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计,数据量每经过2-3年时间就会成倍增长,这些数据蕴含着巨大的商业价值,而企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此,企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源,以至于浪费了更多的时间和资金,也失去制定关键商业决策的最佳契机。
ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL 是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具,并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程,因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。
按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。
随着企业的发展,各业务线、产品线、部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务。随着信息化建设的不断深入,由于业务系统之间各自为政、相互独立造成的数据孤岛”现象尤为普遍,业务不集成、流程不互通、数据不共享。这给企业进行数据的分析利用、报表开发、分析挖掘等带来了巨大困难。
提取,转换和加载(ETL)工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问,有意义且可用。通常,公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时,首先意识到对ETL工具的需求。
实时数仓的主要思想就是:在数据仓库中将保存的数据分为两类,一种为静态数据,一种为动态数据,静态数据满足用户的查询分析要求;而动态数据是为了适应实时性,数据源发声的更新可以立刻传回到数仓中的动态数据中,在经过相应的转换,满足实时的要求。
数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库顾名思义,是一个很大的数据存储集合,出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建,对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI(商业智能)能力,指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle、久其ETL……
组织在构建自己专属的技术栈时,会使用到各种不同的相似技术。但也存在一些趋势,如果你正在组建一个新的团队、组织或公司的时候,一开始你可能需要效仿某个现成的技术栈,再依据需求来构建自己的技术栈,还需要对一些过时的技术进行升级。
当一个交换机出现故障,SRE去排查问题的时候往往是执行一堆命令最后根据命令的结果做出结论性的判断。实际上这里有2个步骤:
最后,该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代,“数据”这个词非常重要,因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理,为了满足这一目的,市场上有各种各样的ETL工具。
ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写,它是将OLTP系统中的数据经过抽取,并将不同数据源的数据进行转换、整合,得出一致性的数据,然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程。
大家好,不管是离线数仓与实时数仓,建设的时候都少不了架构设计,今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
前言 阅读本文前,请先回答下面两个问题: 1. 数据库和数据仓库有什么区别? 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束,也不完全满足范式要求,甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗? 如果您不能五秒内给出答案,那么本文应该是对您有帮助的。 注:如果您还不清楚完整参照性约束,请参考《数据库关系建模》 :,如果您还不了解范式,请参考《更新异常与规范化设计》 。 数据库的"分家" 随着关系数据库理论的提出,诞生了一系列经典的RDBMS,如Oracle,MySQL,SQL Server
当一家企业开始应用商业智能(Business Intelligence,BI)的战略和技术时,首先需要明确数据集市和数据仓库的区别。理解这种差异将决定你采用何种BI架构和数据驱动决策。
ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写,它是将OLTP系统中的数据经过抽取,并将不同数据源的数据进行转换、整合,得出一致性的数据,然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程
对于每一种技术,先要理解相关的概念和它之所以出现的原因,这对于我们继续深入学习其技术细节大有裨益。实时数据仓库首先是个数据仓库,只是它优先考虑数据的时效性问题。因此本篇开头将介绍业界公认的数据仓库定义,它和操作型数据库应用的区别,以及为什么我们需要数据仓库。 在对数据仓库的概念有了基本的认识后,有必要单独说明一下ETL这个最重要的过程,然后向读者介绍四种常见的数据仓库架构。本篇最后描述实时数据仓库的产生背景、特定需求和使用场景,并列举一些常见的实时数据仓库技术架构。
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中,较为详细地讲解了如何利用Hadoop(Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop,CDH)生态圈组件构建传统数据仓库。例如,使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统,使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶,书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的,其中有些SQL语句逻辑复杂,可读性也不是很好。
关于数据仓库,在维基百科中将它定义为用于报表和数据分析的系统,是商务智能 Business Intelligence 的核心部分。在数据仓库诞生之初,它只被设计成面向管理层所需要的决策支持系统,并不对业务方(这里指各应用系统)提供数据支持。
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