汇总各种来源的数据，可以创建一个中央仓库。通过分析和汇总业务数据报告，数据仓库能够帮助企业做出明智、战略性的决策分析。虽然数据仓库提供了许多便利，但是把这些敏感数据收集到一个单独系统，会给数据仓库带来安全问题。 如果选择使用数据仓库，企业需要考虑如何更好地保护内部信息系统。任何数仓安全方面的妥协都会给入侵者或网络罪犯以可乘之机，造成销售、营销、客户信息等业务数据的毁坏泄露。今年爆发的WannaCry勒索软件事件也表明了这一点，现代企业需要严格规避数据犯罪。 在数据仓库中，最常见的数据库管理系统应该是开源My
上次介绍了HDFS，本来想进入Mapreduce，但感觉Mapreduce基本废弃，于是直接进入了Hive中来。
看做什么，如果不需要对数据进行实时处理，那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql（数据库）“导入”到hive（数据仓库）中进行分析。“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。 相关知识如下 数据仓库的几个概念 http://www.ppvke.com/Blog/archives/27862 什么是OLTP？ 联 机事务处理系统(OLTP)，也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。也 称为实时系统(Real time S
数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。
昨天发了一篇文章讨论的是关系型数据库的变化数据如何同步到数据仓库层面，类似于 MySQL 的 binlog 日志同步到数据仓库进行 OLAP 分析。OLTP环境下的数据库数据同步到OLAP环境下的数据仓库，解决方案逃不过三种类型:
内容来源：2017 年 10 月 21 日，深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
最近群里很多小伙伴都问了数据库和数据仓库的区别是什么，因此将之前写过的文章给大家再分享一遍。
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库？我曾担任一家平台的实时计算工程师，该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新，以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外，它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分，这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等；ODS是操作数据存储；EDW是企业级数据仓库，Data Mart是数据集市。
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 ETL 到统计分析都可以轻松搞定，当时没有想过要做一个元数据系统。
4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）
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。
本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。
最近看了三本关于数据仓库的书，很有收获，也很受启发。这三本书分别是《数据仓库工具箱（第三版）》、《Dimensional Data Warehousing with MySQL: A Tutorial》和《Pentaho Kettle解决方案》。在仔细研读了这三本书之后，感觉就像是一本书的三个层次。Ralph Kimball的经典著作数据仓库工具箱阐述的是维度建模方法论和按不同行业建模的示例。Dimensional Data Warehousing with MySQL在维度模型的基础上，用MySQL基本的SQL语句实现了各种常见场景下的ETL。而Kettle则是完全以Ralph Kimball提出的34个ETL子系统为理论基础开发出来的工具，以提供GUI的方式实现ETL。三本书的作者都是各自领域的杰出人物，是当之无愧的大神，内容的质量自不必说。但是也有些美中不足，比如工具箱这本书翻译的佶屈聱牙，让人颇为费解。Dimensional Data Warehousing with MySQL中有些错误，可能是印刷原因吧（此书没有中文版），有些按书中代码执行得不到想要的结果。倒是Kettle这本书，译者也是长期从事ETL开发的专业人员，不但翻译的通俗易懂，还适当添加了译者注，指出书中的一些过时的说法，至少对我来说受益匪浅。 有了以上的这些体会，我自然而然地产生一种想法：把几本书中所讲内容用一个完整的示例系统地实验一遍，使用SQL和Kettle两种方式来实现。一来对维度建模方法加深一下印象，二来也是对前段学习的一个总结，三是作为以后做数据仓库相关工作的不时之需。这是第一阶段要做的事情，第二阶段准备用Data Vault模型再做一遍，研究一下这种较新的建模方法。 内容组织： （一）维度模型基础 （二）准备数据仓库模拟环境 （三）初始装载 （四）定期装载 （五）进阶技术 1. 增加列 2. 按需装载 3. 维度子集 4. 角色扮演维度 5. 快照 6. 维度层次 7. 多路径和参差不齐的层次 8. 退化维度 9. 杂项维度 10. 多重星型模式 11. 间接数据源 12. 无事实的事实表 13. 迟到的事实 14. 维度合并 15. 累积的度量 16. 分段维度
1.概念方面.数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库。通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里可以有很多字段。字段一字排开，对应的数据就一行一行写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维关系。目前市面上流行的数据库都是二维数据库。如：Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
如今硬件的性价比越来越高，网络传输速度越来越快，数据库分层的趋势逐渐显现，人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题，而是通过分层，让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
互联网已经高速发展了很多年，各大企业都根据自己的业务搭建了自己的门户网站，拥有自己的服务器，以及自己的用户。用户在对企业的服务进行交互访问时，用户给企业反馈的信息去哪里了？比如说我们最常见的注册信息，企业给到我们的资源从哪里来的？比如说最常见的商品列表。其实这些数据都存放在企业级的数据库当中，离开了数据库，在优秀的架构设计，在优秀的代码都是没有灵魂的。目前企业主流的数据一般分为关系型数据库和非关系型数据库，常见的关系型数据库：mysql,oracle,sqlserver等，常见的非关系型数据库：redis,hbase,mongodb等。数据库的存在，其主要作用是满足在用户和企业服务交互时，满足低时延的增删改查操作。
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。
ETL（Extract, Transform, Load）是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论，它主要用于从各种不同的数据源中提取数据，经过一系列的处理和转换，最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。
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。
1.如有错误欢迎大家指出，我会及时更正，有什么不懂也可以留言提问，互相交流吗。 2.也许大家觉得这没什么，但是我会认真对待，把它当成我的笔记、心得、这样才能提升自己。
数据库（database）是按照数据结构来组织，存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 数据库是长期存储在计算机内，有组织的，可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织，描述和 存储在一起，具有尽可能小的冗余度，较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。 常用的数据库有mysql，oracle，sqlserver等。作用不一样，数据库是用来支撑业务（1）的，需要响应速度特别快，没 有延时，查询起来都是一条条查询，把相关的数据全部得到，适合用这种关系型数据库。数据仓库主要用来支撑分析的。 问题：公司的多个部门，对相同的数据描述会不一样，在汇总的时候会出问题。
前段时间给大家分享了阿里的数仓建设《阿里数据仓库研发规范》,本文主要讲解下创业型公司是如何建设数仓的。本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设，有提到早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题：
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题：
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
组成的 完整的 “数据环境” ; 并在该 “数据环境” 上建立 和 进行 企业 或 组织 的从
Hive作为Hadoop生态圈重要的一员已经被我们所熟知，它作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，用来做离线的数据分析工作。那么什么是数据仓库，它与我们经常使用的数据库有什么不同呢？
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。
安全业务的核心逻辑在安全策略中实现。整个的策略开发流程包括特征数据的收集，安全策略的编写实现，和策略的反馈评估。其中特征数据的收集是必不可少的环节，数据的质量将直接影响安全策略的效果。
在大数据时代，数据仓库的架构和管理是企业数据驱动决策的核心。Facebook，作为全球最大的社交媒体平台，其数据仓库的架构和管理策略对于处理海量数据尤为关键。本文将基于徐文浩在《大数据经典论文解读》的讲解，深入探讨Facebook数据仓库的架构变迁，以及这些变迁对现代大数据系统的启示。
直观上理解：相同点是两者都是存储数据。不同点是数据库主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易；数据仓库，支持复杂的分析操作，侧重决策支持。
微信作为月活过10亿的国民级应用，其安全能力备受关注。值得注意的是，没有足够的特征数据，安全策略将是"无根之木，无源之水"。微信安全数据仓库作为安全业务的特征数据存储中心，每天服务了万亿级的特征数据读写请求，为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑，是微信安全的一块基石。事实上，微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心，更是一个特征管理和数据质量管理的中心。本文将介绍安全数据仓库的起源、演进、当前的架构设计和数据质量保证系统的实现，请往下阅读。
数据仓库（Data Warehouse），可简写为 DW 或 DWH，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）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
和以 MySQL 为代表的传统事务型数据库相比，数据仓库有一个很大的特点，就是主要面向批量写和查询进行优化，可以不支持更新、事务这些高级特性。一些商用的数据仓库分析系统，例如 Vertica，已经可以做到千亿级数据的秒级导入和秒级查询。 神策数据一直致力于帮助企业搭建数据仓库，实现数据的秒级响应，积累数据资产。本文主要通过神策数据在技术上的探索与实践，探讨如何利用现有的开源组件实现分析型数据仓库当中的读写分离。 为什么要进行读写分离 分析性数据仓库一般有如下几个特点： 面临着复杂的多维分析需求，能够进行任意
现在整个数据仓库的流程已经打通，并且所有脚本也已经封装完成。但从业务数据库抽取数据，一般选择在夜间进行，而且数据仓库的整个处理流程是有先后关系的，所以需要使用自动化调度工具来进行定时、控制依赖关系。
说到数据库，我们一般是指传统的关系型数据库，也就是“联机事务处理”(OLTP)，主要用户在线交易处理。比如银行业务、电信业务之前很多都是Oracle或者DB2(可能现在很多开发者没再用过)，到后来的互联网电商用的MySql，这些都是关系型数据库。
视图是一种虚拟表，其内容由一个查询定义。它提供了一种将复杂查询逻辑封装成可重用的结构的方式。
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。
随着互联网及物联网等技术发展，越来越多的数据被生成，如何有效利用这些数据就成为了企业决胜的法宝了。大型公司会基于数据做出BI、推荐系统、决策支持、统计分析、报表等业务。
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。
1. 面向主题：数据仓库集中存储围绕特定主题（如销售、客户、财务等）的数据，这些数据经过提炼，去除了操作型系统中的冗余和不一致性。
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具： hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储， hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
在做数据导出之前，我们看一下已经完成的操作：数据分析阶段将指标统计完成，也将统计完成的指标放到Hive数据表中，并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
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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。
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