数据产品的工作比较杂，从数据仓库建模，指标体系建立，到数据产品工具的设计，再到偶尔一些数据分析报告的撰写，甚至一些机器学习的预测模型都要有所了解。...收集和存储数据：数据仓库 数据仓库是存放收集来的数据的地方，做数据分析现在一般尽量不在业务数据上直接取数，因为对业务数据库的压力太大，影响线上业务的稳定。 1....数据的分层存储 另外数据仓库的数据存储是分层级的，这个架构一方面跟数据拉取方式有关，一方面也是为了对数据进行层级的抽象处理。...因为MID层和DW层存储的都是完整的数据，业务数据库数据会不断增长，导致这两个层级里的数据每个切片的数据都是在增长，相当于是指数增长。 3....因为考虑到后期做指标和取数的方便，在不同粒度上都有表是比较好的。
云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。 在企业使用云计算数据仓库时，物理硬件方面全部由云计算供应商负责。...云计算数据仓库通常包括一个或多个指向数据库集合的指针，在这些集合中收集生产数据。云计算数据仓库的第二个核心元素是某种形式的集成查询引擎，使用户能够搜索和分析数据。这有助于数据挖掘。...每个主要的公共云提供商都拥有自己的数据仓库，该仓库提供与现有资源的集成，这可以使云计算数据仓库用户更轻松地进行部署和使用。 迁移数据的能力。...•数据仓库的存储和操作通过AWS网络隔离策略和工具(包括虚拟私有云(VPC))进行保护。 (2)Google BigQuery 潜在买家的价值主张。...•该平台的主要区别在于集成了预先构建的业务模板，这些模板可以帮助解决特定行业和业务线的通用数据仓库和分析用例。
0x00 概述 长期从事数据仓库的你，是否还记得数据库设计中的三大范式？在设计数据仓库的表时，是否考虑过规范化和反规范化之间的区别？是否想过数据仓库和数据库在设计中对范式考虑的侧重点是什么？...本文，将包含如下几个方面： 一起回顾数据库设计中经典的三大范式 聊一聊数据仓库和范式之间的关系 聊一聊数据仓库和数据库在范式设计中的侧重点 全文将会围绕一个订单表（假设一个订单中只有一种商品出现）设计的例子...0x02 数据仓库和三范式 以上，简单回顾了一下三范式的内容，下面将分析一下数据仓库中的数据建模和三范式之间的关系。...维度建模 维度模型是数据仓库领域另一位大师 Ralph Kimball 所倡导，维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能...0x03 数据仓库和数据库的侧重点 在大部分的数据仓库设计中，一般是不怎么考虑是否满足第几范式的，特别是互联网场景下的数据建设就更少考虑数据仓库和范式之间的关系，但是这并不妨碍我们去理解它们设计背后的出发点
然而随着数据库使用范围的不断扩大，它被逐步划分为两大基本类型： 1. 操作型数据库 主要用于业务支撑。...而对于分析型数据库来说，因为汇总数据比较稳定不会发生改变，而且其计算量也比较大(因为时间跨度大)，因此它的汇总数据可考虑事先计算好，以避免重复计算。 3....因为Hive是一种数据仓库，而数据仓库和分析型数据库的关系非常紧密(后文会讲到)。它只提供查询接口，不提供更新接口，这就使得消除冗余的诸多措施不需要被特别严格地执行了。 7....面向主题 面向主题特性是数据仓库和操作型数据库的根本区别。...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
本文提供的数据概述数据仓库和OLAP技术，着眼于他们的新的要求。...在第2节，我们描述了一个典型的数据仓库体系结构，和设计和操作数据仓库的过程。在3-7节，我们回顾了在数据加载相关技术和刷新数据仓库，仓库服务器，前端工具和仓库管理工具。...还有，Data Warehousing Information Center是数据仓库和OLAP良好的资源。 数据仓库的研究是相当新的，并一直专注的主要是查询处理和视图维护问题。...设计和实现终端用户应用程序。 推出仓库和应用程序。 3. 后端工具和实用程序 数据仓库系统使用各种数据提取和清洗工具,录入仓库的加载和更新的实用程序。...数据清洗 由于数据仓库是用于决策,数据仓库中的数据正确性的非常重要的。然而,因为大量的数据来自多个参与的数据源,数据中出现错误和异常的概率很高。
1、高效的数据组织和管理 面向主题的特性决定了数据仓库拥有业务数据库所无法拥有的高效的数据组织形式，更加完整的数据体系，清晰的数据分类和分层机制。...因为所有数据在进入数据仓库之前都经过清洗和过滤，使原始数据不再杂乱无章，基于优化查询的组织形式，有效提高数据获取、统计和分析的效率。...从应用来看，使用数据仓库可以大大提高数据的查询效率，尤其对于海量数据的关联查询和复杂查询，所以数据仓库有利于实现复杂的统计需求，提高数据统计的效率。...数据仓库层(DW/CDM) 这是数据仓库的主体。在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型，在这一层和维度建模会有比较深的联系。 3....如我们经常说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里。 另外，我们在实际分层过程中，也可以根据我们的实际数据处理的流程进行分层。
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。...星形模式中的维表相对雪花模式来说要大，而且不满足规范化设计。雪花模型相当于将星形模式的大维表拆分成小维表，满足了规范化设计。...但现在我们是为数据仓库建模，所以这样做是OK的。另外在分布式的数据仓库中，这个字段十分重要。因为事实表的数量级非常大，Hive或者Spark SQL这类分布式数据仓库工具都会对这些数据进行分区。...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。...三种数据仓库建模体系对比 规范化数据仓库和维度建模数据仓库分别是Bill Inmon和Ralph Kimball提出的方法。关于哪种方法更好，哪种方法更优秀的争论已经由来已久。
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...数据分区的方式可以分成系统层分区（数据库系统提供的机制）和应用层分区（由应用代码实现）两种 如何分区由开发者和程序员控制 元数据：对数据描述的数据 ODS分为4类： ODSⅠ：数据更新频率秒级。...ODSⅡ：数据更新频率小时级。 ODSⅢ：数据更新频率天级。 ODSⅣ：根据数据来源方向和类型区分。...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
SQL 给一张城市和交易额表，一张城市对应省份表， 取出 省份 总 交易额大于 500 的 省份 的名字 select max(tmp.province_name) from (select bt.city_num...province_table pt on bt.city_num = pt.city_num) tmp group by tmp.province_num) tmp1 还是基于刚才， 按从小到大的顺序得出每个城市的累计交易额...用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐(Referral) 指标如何做到精准 选指标常用方法是指标分级方法和OSM...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
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。...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。...传统方法的治理和业务驱动方法，具有与现代数据堆栈相关的速度和可扩展性。 不可变数据仓库的工作原理。像 API 一样处理数据。...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。
数据仓库 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。...数据库和数据仓库区别 数据库是面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。...数据仓库分层 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（ODS）、数据仓库（DW）、数据应用（APP）。 Hive Hive是一个构建在 Hadoop上的数据仓库框架。...Hive是建立在 Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以存储、查询和分析存储在分布式存储系统中的大规模数据集。
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。...；第二种方案是我们直接构建一张json表，这种表中的字段和json字符串当中的字段一一对应，这样就可以方便我们之后使用数据了。...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。...3.ODS层总结 对于ODS层来说，我们每天只需要执行hdfs_to_ods_log.sh 和hdfs_to_ods_db.sh 这两个脚本将采集到HDFS上的原始数据装载到ODS层即可。
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程 写在前面 咳，随着数据量的暴增和数据实时性要求越来越高，以及大数据技术的发展驱动企业不断升级迭代，数据仓库架构方面也在不断演进...实时与批量计算结果不一致引起的数据口径问题：因为批量和实时计算走的是两个计算框架和计算程序，算出的结果往往不同，经常看到一个数字当天看是一个数据，第二天看昨天的数据反而发生了变化。...这种系统实际上非常难维护 服务器存储大：数据仓库的典型设计，会产生大量的中间结果表，造成数据急速膨胀，加大服务器存储压力。...在Kappa架构下，只有在有必要的时候才会对历史数据进行重复计算，并且实时计算和批处理过程使用的是同一份代码。...Lambda架构和Kappa架构优缺点对比 项目LambdaKappa数据处理能力可以处理超大规模的历史数据历史数据处理的能力有限机器开销批处理和实时计算需一直运行，机器开销大必要时进行全量计算，机器开销相对较小存储开销只需要保存一份查询结果
1.2.数据仓库发展 数据仓库的萌芽阶段：MIT（麻省理工学院）在20世纪70年代进行了大量研究，经过一系列测试论证，最终提出将业务系统和分析系统分开，将业务处理和分析处理分成不同的层次。...OLAP工具 数据挖掘工具 元数据 数据质量管理 数据标准化 信息发布 1.3.5.数据仓库建设特征要素 数据仓库项目不是技术主导型项目，是一个大的集成项目，更注重方法和流程 数据仓库项目需要持续的建设...数据仓库项目需要持续的持续的成熟评估和改进的建议 不同阶段的实施方法需要技术和业务紧密结合的组织架构的支撑 数据仓库项目需要坚持不懈的推动业务的参与 数据仓库这种长周期大型项目需要建立有效的管理机制...3.数据仓库建设中的数据建模 数据模型是指实体、属性、实体之间的关系对业务概念和逻辑规则进行统一的定义，命名和编码，主要描述企业的信息需求和业务规则，是业务人员和开发人员沟通的语言，是数据仓库设计工作的第一步...维度表倾向于将列数做的特别大，每个维度用单一的主关键字进行定义，主关键字是确保同与之相连的任何事实表之间存在应用完整性的基础。 维度属性是查询约束条件、成组与报表标签生成的基本来源。
加工规则和策略说明 ①．DWS设计 加工周期日加工条件每日增量，基于create_time进行数据加工 ②．数据源和dwm的对应, 是基于dwm层数据 列名描述来源转换规则安全等级user_id用户主键...数据源和dws的对应 三. 加工脚本命名和调度 通常加工脚本，调度任务名称名称和表名称相同。 06DIM层规范 一....维表通常是一个大宽表，和事实数据配合方便上卷下钻进行分析。...针对缓慢变化维，保留历史数据和版本TTL为30天, 方便数据追踪，后续统一使用新的维表。 三....加工脚本命名和调度 通常加工脚本，调度任务名称名称和ods表名称相同。 07层次调用规范 一. 背景说明 完成数据仓库的分层后，针对各层次的数据之间的调用关系作出约定。 二.
Hive的相关资料和配置文档 点击下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1Z4VG7mPBpmW6mWpR_WcyPQ 提取码：7afc Hive基本操作命令 创建数据库 *...; * show databases like 'f.*'; //选择性查看数据库 * describe database db_name; //查看某一个数据库的详细信息 使用自己已经存在的数据库...t_name //导入hdfs的数据（不覆盖表数据） * load data inpath '....' overwrite into table t_name //导入hdfs的数据并且覆盖表数据...,count(*),demp from emp group by demp having avg(money)>3000 order by demp desc; 查询操作可以参考MySql，HQL语句和MySql...fangke where event=’chargeRequest’) select b.dingdan/a.pv from c1 a,c2 b; 6.成交金额(GMV) 生成订单号的所有订单总和，包括付款和未付款两部分
数据仓库 维基百科，将数据仓库定义为： “...来自一个或多个不同来源的综合数据的中央存储库。他们存储当前和历史数据，并用于创建高级管理报告的趋势报告，如年度和季度比较。...接下来，我们将重点介绍数据湖的五个关键区别以及它们与数据仓库方法的对比。 1. Data Lakes保留所有数据 在开发数据仓库的过程中，花费大量时间分析数据源，了解业务流程和分析数据。...商品，现成的服务器与便宜的存储相结合，使数据湖扩展到TB级和PB级相当经济。 2.数据湖支持所有数据类型 数据仓库一般由从事务系统中提取的数据组成，并由定量度量和描述它们的属性组成。...另一方面，Hadoop生态系统非常适用于数据湖方法，因为它可以非常容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。...关系数据库软件在软件和硬件方面不断发展和进步，专门用于使数据仓库更快，更具可扩展性和更可靠。
一、数仓 数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。...多维体系结构的创始人是数据仓库领域中最有实践经验的Kimball博士。多维体系结构主要包括后台（Back Room）和前台（Front Room）两部分。...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。...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。...一致性维度建立的地点是多维体系结构的后台（Back Room），即数据准备区。在多维体系结构的数据仓库项目组内需要有专门的维度设计师，他的职责就是建立维度和维护维度的一致性。
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。...通常包括企业内部信息和外部信息。 但从企业原来已建立的数据库系统中提取，并不是原来数据的简单复制，而是经过了抽取、筛选、清理、转换等过程，有效集成到数据仓库。...内部数据 内部信息包括企业已建立的业务系统中的数据和各类文档资料。 外部信息 外部信息包括法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。...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。...OLAP服务层 OLAP 也叫联机分析处理（Online Analytical Processing），是对存储在数据仓库中的数据进行分析，能快速提供复杂数据查询和聚集，并帮助用户分析多维数据中的各维情况
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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