作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。...一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。 随着越来越多的基础设施往云端迁移，数据仓库是否也需要上云？...一、数据仓库建设 数据仓库(DW)的建设方式有很多种，企业可以根据自身需求进行选择。下图简单罗列了主要的DW建设方案并做出扩展对比。...二、云端数据仓库 2.1 云方案优势 基于上面的说明，采用数据仓库的云服务，具有较多优势，包括： 更好的性价比（无论是前期购买、还是后期运营） 更快的交付速度（最快在分钟级） 更优的弹性能力（扩展或压缩...支持从Google云端加载或直接访问，也可以导入数据流。其没有索引，除了数据管理外，几乎不需要维护。 作者：韩锋 首发于作者个人公号《韩锋频道》。 来源：宜信技术学院
0x00 前言 前段时间有不少朋友让推荐一些数据仓库的书出来，本着“如果重复三次回答同一个问题，就应该写一篇博客”的原则，在这里梳理一下数据仓库相关的资源给大家。...0x01 书籍推荐 一、数据仓库工具箱（第3版）：维度建模权威指南 英文名：《The DataWarehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensona Modeling...所以强烈推荐看了这本书，至少是前5五章。...推荐这本书的原因就在于现在大部分互联网公司的数据仓库都是基于这一套大数据框架来的，更准确的来讲，大家其实都是先工程，后理论，因此这本书可以作为对大数据生态的一览。...有一本小书推荐给大家：《数据仓库实践》，地址：http://www.mdjs.info/2018/01/01/data-warehouse/data-warehouse-in-action/。
0x00 前言 数仓的必读书，其实已经推荐过好几次了，但是最近依旧有很多朋友在群里问数据仓库入门看什么书，索性接着视频号的讲稿，给大家再分享一次。 很多读者私信问居士，学习数据仓库该看什么书！...今天，居士就给大家分享居士认为必读的三本： 0x01 推荐 前两本书，一本是《数据仓库工具箱：维度建模权威指南》，一本是《数据仓库》。 两本分别代表了数据仓库建模中的两大流派：维度建模和范式建模。...因此，就要推荐第三本书，也是居士逢人必推的一本：《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》。...该书可作为整个数据体系建设的参考书，从数据平台到数据仓库到数据应用，都有比较不错的讲解。...0xFF 总结 如果上面三本书觉得不够，也可以看一下居士写的关于数据仓库的文章，其中有一篇维度建模的文章在Google搜索里面也排到第一了。 当然，如果你有推荐的书，也可以留言出来～
根据最近的信息，著名的创业公司，云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资，其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。...简单来说，Snowflake作为一个在不同的云上都能跑起来的，企业级数据仓库，在成本和安全性上都有其优势。...既可以避免企业lock-in到一个特定的数据仓库里（比如Redshift或者BigQuery），又提供了云端的数据仓库解决方案。...目前为止，成功的云端数据仓库基本上都是c++写的。c++对于一个快速的查询引擎的实现有天然的优势。Hadoop生态圈不一定做不出这样一个系统，但是对其中很多组件的增加和改造的必然是大量大量的工作。...而Snowflake已经形成了一定的竞争力，各大云厂商在数据仓库的投入也异常巨大。短期内会不会出现一个Hadoop生态圈的产品，出现以后能不能成功，都是值得再观望的问题。
注册完成后，点击右上角导航中的图标就可以回到 Cloud Studio 中进行云端开发了。
建立完项目后，接下来的任务就是要把我们的R代码上传到云端了！首先，我们需要commit我们对当前项目的修改。...其实，Github除了云端代码托管，最大的魅力在于继承了Git版本控制系统。Git是一剂后悔药，可以让你回到过去代码编写的任何阶段。...有时我们需要比较两个版本的代码，例如本地版本与云端版本，使用VS的compare功能可以自动高亮出所有修改，让所有变动一目了然。下图就是一个大猫实际编程中遇到的例子。...左边是云端版本，右边是本地已经修改但是还没上传云端更新的版本。可以看到VS用绿色标记出了新增加的行，用红色标记出了删除的行，用斜线标记出了空白部分。是不是非常酷炫？ ?
虽然对于大多数人来说，自己的笔记本或是PC可能就能满足大多数日常R运算的需求了，但工作中总会遇到一些特殊的情况，这时候如果我们有一台自己的远程 R Serve ...
12月20日15:30-17:20，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛《开源开放，下一代云端数据仓库》与您相约751D·PARK北京时尚设计广场，深入探索数据仓库的起源、演进与未来...，期待与您共同探讨数据仓库的多元数据本质。
~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....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： ?...在国内最优秀的互联网公司里(如阿里、腾讯)，很多数据引擎是架构在数据仓库之上的(如数据分析引擎、数据挖掘引擎、推荐引擎、可视化引擎等等)。...不少员工认为，开发成本应更多集中在数据仓库层，不断加大数据建设的投入。因为一旦规范、标准、高性能的数据仓库建立好了，在之上进行数据分析、数据挖掘、跑推荐算法等都是轻松惬意的事情。
方案 业务服务在腾讯云，在腾讯云机器上部署数据收集服务并将获取的业务数据打包上传至 sftp 供阿里云上的数据仓库服务经过 ETL 过程存储至 hive 库。...： l-test.beta4.dt.cn4 与现有的 beta 环境数据仓库机器使用同一套 hadoop 集群资源，hdfs 存储路径新增 /user/test/hive/warehouse_uat 隔离环境数据...服务正常运行 canal.deploy/adapter服务机器：l-test2.beta.plat.tp2，已存在且canal.deploy和canal.adapter服务正常运行 2.发布代码工程 数据仓库机器...开通业务服务机器：l-test.beta4.ep.tx1 与 sftp 机器之间的通信(关闭防火墙限制) 开通数据仓库机器：l-test.beta4.dt.cn4 与 sftp 机器之间的通信(关闭防火墙限制...sync 为通过监听 binlog 消息通过代码方式实现的个性化的同步逻辑，也是本次数据仓库搭建主要使用的数据同步方式。
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。...我会让您自己决定“不可变数据仓库”（或主动与被动 ETL）是否适合您的数据团队。...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。...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。
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)、用户留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐...业务目标 S 业务策略 M 业务度量 建模 维度建模的模式: 星型模型: 以事实表为中心，所有的维度表直接连在事实表上 雪花模式：雪花模式的维度表可以拥有其他的维度表，这种表不易维护，一般不推荐使用...维度表空值属性 推荐采用描述性字符串代替空值 日历日期维度 在日期维度表中，主键的设置不要使用顺序生成的id来表示，可以使用更有意义的数据表示，比如将年月日合并起来表示，即YYYYMMDD，或者更加详细的精度
*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。
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： ?
网站后台可一同步宝塔官方的插件列表与升级日志插件包，还有云端使用记录、IP黑白目录、按键操作、定时任务等功能。 自带项目的修改安装包和更新包。7.9.9，已使用此包无最新版，并且已加密此包。
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。
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。
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。...因为这个存储层被设计成完全独立于计算资源的可伸缩性，它确保了可以毫不费力地为大数据仓库和分析实现最大的可伸缩性。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
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