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。...我们在进行ODS层搭建时，需要明确以下几点： 1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构。 2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip。
1.Hive简介 hive是基于Hadoop的一个数据仓库的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。...在安装Hive之前，需要先确保Hadoop与MySQL是正常启动的，Hadoop与MySQL的搭建可以参[环境搭建的系列文章。
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。...在进行数据仓库搭建介绍之前，先来简单分析一下数据项目和应用项目的区别。 前期调研阶段 应用项目聚焦业务本身，需要梳理具体的业务流程；数据项目聚焦于数据流向，需要梳理数据全景图。...通常搭建一个健康的数据仓库项目，有业务确认、数据收集、数据建模、数据处理、数据可视化/分析五部分。 ?...---- 一、业务确认 在数据仓库领域，通常采用的建模方法是维度建模，按照事实表（fact数据），维度表（dim数据）来构建数据仓库。...数据分层 通常数据仓库会分为三层：ODS层（staging层）、DW层（数据仓库层）、DM层（数据集市层）。
业务板块定义原则：业务逻辑层面进行抽象、物理组织架构层面进行细分，可根据实际业务情况进行层级分拆细化，层级分级建议进行最多进行三级分拆，一级细分可公司层面统一规...
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环境搭建 在Hive环境搭建无需配置集群，Hive的安装其实有两部分组成，一个是Server端、一个是客户端，所谓服务端其实就是Hive管理Meta的那个Hive，服务端可以装在任何节点上，可以是...在 Hive环境搭建，需要搭建Mysql，这里选择节点node02进行Mysql环境搭建。...在输入hive，即可进入Hive命令行，说明Hive搭建成功。 - END -
（1） 嵌入模式 基于系统本身的数据库derby数据库进行存储元数据，该模式是默认安装方式，配置简单 缺点: 一次只能连接一个客户端，仅适合在测试环境内使用
数据库中索引的作用就是加快查询速度，不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少，这里只是介绍一点小经验。...当然，在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。...本篇主要介绍如何对数据仓库中的关系表建立索引，注意是在关系数据库中的关系表，而不是SSAS中的数据表。...改善索引架构 随着时间变化，数据仓库会发生改变来适应组织结构的变化，并且必须要改变索引结构。...开始单纯严谨彻底地评估以便在数据仓库中建立索引。 总结 本篇只是简单介绍了一般数据仓库的关系数据表如何建立索引，但是很多时候要根据实际请款来建立索引，甚至有时候不能使用索引。
一、Hive基础简介 1、基础描述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件，Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表...hive十分适合对数据仓库进行统计分析。 2、组成与架构 ? 用户接口：ClientCLI、JDBC访问Hive、WEBUI浏览器访问Hive。
二、搭建集群环境 1、解压文件 tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz 2、配置环境变量 vim /etc/profile export HBASE_HOME=/opt/hbase
建立OLAP应用之前，我们要想办法把各个独立系统的数据抽取出来，经过一定的转换和过滤，存放到一个集中的地方，成为数据仓库。...同样，有了表达逻辑关系的模型Cube，数据仓库中也导入了业务数据，我们还要告诉执行引擎如何取得我们真正所要的数据。...如果要学习它的相关语法，微软MSDN上有详细的文档：http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/bb500184.aspx 数据展现 烧好了菜，还要决定如何上菜...以上是建立OLAP应用的几个重要环节和相关技术，最后总结一下：用户需求——数据建模——数据仓库 用户需求决定了如何设计模型和数据仓库，数据模型又是描述数据仓库的逻辑关系，而数据模型和数据仓库的某些技术限制也可能影响用户需求的实现...而MDX查询，又是这三者之间的粘合剂，它表达了用户的需求，经过OLAP引擎的解析，根据数据模型的描述，从数据仓库找到所需要的数据。
2 如何做拉链表 ? ? ?...-10', '9999-99-99' from ods_user_info oi where oi.dt='2020-03-10'; 步骤1：制作当日变动数据（包括新增，修改）每日执行 （1）如何获得每日变动表
而业务元数据为管理层和业务分析人员服务，从业务角度描述数据，包括商务术语、数据仓库中有什么数据、数据的位置和数据的可用性等，帮助业务人员更好地理解数据仓库中哪些数据是可用的以及如何使用。...如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指标体系？如何统一流程、规范化、工具化管理指标体系？本文会对建设的方法论结合滴滴数据指标体系建设实践进行解答分析。 什么是指标体系 1....统一指标消费口径 企业内统一关键指标业务口径及计算口径，统一企业业务目标，实现自上而下目标驱动 如何搭建指标体系 指标体系建设的常用方法是通过场景化进行指标体系的搭建，以用户的视角场景化思考，自上而下业务驱动指标体系建设...，所以要在特定场景下做好指标体系建设，需要先选好指标，然后用科学的方法搭建指标体系。...4.1 定标准，提质量 4.1.1 业务标准 业务标准主要是指标的管理和运营标准，我们主要解决三个问题：指标由谁来定义，指标该如何定义，指标该如何运营。
~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： ?
那么，数据湖和数据仓库的区别是什么呢？ 数据湖和数据仓库的区别 我们都知道，数据是无处不在的。数据湖和数据仓库的区别是什么呢？...数据湖和数据仓库的应用如何 数据湖的应用领域是非常广泛的，它可以应用在物流的领域，还可以应用在制造领域等等，数据仓库应用的领域也非常的广，因为数据仓库的容量是非常大的，它可以应用在各大企业的运营当中，很多的企业在进一步的发展之前...，都会通过数据仓库来进行市场的分析，因为市场的数据是非常大的。...除此之外，数据仓库还能够应用在决策分析上，因为数据仓库可以挖掘出历史数据的规律，这对于决策来说是非常有帮助的。...数据湖和数据仓库的区别并不是特别的大，它们两者对于社会的发展都是非常有帮助的，因为数据的分析是非常客观的，数据湖和数据仓库能够为大家提供大量的数据，从而进行正确的决策。
如何自动创建分区？ oracle本身提供了多种创建分区的功能，比如创建表的同时创建分区，或者创建好分区把数据导入进去，在或者在线定义分区，本文我主要介绍如何range模式下自动创建分区。 3.
在后面的数据仓库实践中会用到Sqoop、Hive、Oozie、Impala、Hue等工具，出于简单部署的原则，这里选择CDH 5.7.0，并启用相关服务。
前面我们分析了职场基本功、数据指标体系，少量的数据仓库内容，今天我们来就工作中经常遇到的数据维护问题，聊一下流量日志的维度表搭建思考。...历史导读： 小进阶：数据指标体系和数据治理的管理 小诀窍：不妨尝试从交付质量上打败对手 小尝试：基于指标体系的数据仓库搭建和数据可视化 以下，Enjoy： 0x01 问题场景描述 0x01 我遇见的问题场景描述...前面文章中我们提到过《基于指标体系的数据仓库搭建和数据可视化》，强调了指标体系对数据数据仓库搭建和数据可视化的必要性和重要性。...很多人会将其理解为埋点元数据管理，再次强调几点格外的注意事项： 管理数据基本强调的是依据标准规范SOP执行动作，数据埋点在此基础上还有多思考怎么搭建内容知识库，首先的根据是让内容从0-1，然后才是从1...这个过程“运营”的特点是，避免让少数人参与内容的生成，而是鼓励有能力建设内容的人在日常工作中能够不断的贡献知识点，这方面参照“维基百科”词条的搭建。
Tech 导读 本方案以某金融企业大数据平台建设方案为例，面对企业内部的数据现状提出合理化建议，基于商业版Hadoop数据平台搭建数据仓库系统，实现数据资产的充分利用，结合当时现状推荐国产自主研发商业版...为了整合公司各系统数据，搭建一个数据精确、性能高效、方便分析的数据仓库系统。...如何应对大数据，挖掘大数据的价值，让大数据为企业的发展保驾护航，将是未来信息技术发展道路上关注的重点。...图1 建设背景 1.2 目标 通过搭建基于商业版Hadoop大数据平台的数据仓库系统，实现对我司数据资产的充分利用。...数据源层 源数据层是指数据仓库系统的数据来源，为数据仓库提供数据。数据仓库的数据主要来自业务系统、三方系统以及部分管理系统。
数据仓库知多少 首先，我们来了解一下数据仓库吧！数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。...集成，数据仓库的数据会来自各个业务系统数据或者外部爬取数据，所以需要我们知道每个数据仓库的模型字段都是来自哪个源，这样我们就能快速全面的了解相关业务。...如何利用数据仓库优化数据分析 首先数据分析又是干什么的呢？...听团队小伙伴说，在数据分析的过程种有大部分的工作都是在处理数据（大部门分我认为是60%工作量），所以为了提高工作效率和质量，借助数据仓库进行数据分析是一个很好的选择。 如何来使用数据仓库呢？...总结 数据仓库和数据分析都存在的组织架构在很多大团队会有，很多小团队是没有专门的数据分析人员或者数据仓库人员的，二者是合为一体的。
记录在文件中是如何编码的即定义了文件格式。 不同文件格式的主要区别在于它们的数据编码、压缩率、使用的空间和磁盘I/O。...（2）支持行级更新 在一个典型的星型模式数据仓库中，维度表随时间的变化很缓慢。...RDS存储原始数据，作为源数据到数据仓库的过渡，在CDH2上的Hive中建RDS库表。TDS即为转化后的多维数据仓库，在CDH2上的Hive中建TDS库表。...d）关于日期维度数据装载 日期维度在数据仓库中是一个特殊角色。...日期维度包含时间概念，而时间是最重要的，因为数据仓库的主要功能之一就是存储历史数据，所以每个数据仓库里的数据都有一个时间特征。
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