本文是来自2019年Apache Flink Meetup深圳站的资料，作者是OPPO的大数据平台负责人，本文主要讲述了OPPO基于Flink如何构建实时数据仓库。...本文从OPPO实时数仓的演进之路，基于Flink SQL的扩展工作，构建实时数仓的应用案例，未来工作的思考和展望4个方面介绍了OPPO基于Flink构建实时数仓的经验和未来的规划。
我已经谈到了构建属于你自己的数据仓库需要采取的前两个步骤（请参阅：如何在4周内构建数据仓库，第1部分）。选择架构和DBMS是需要完成的第一件事情。...我们如何存储复制的数据？我们如何转换数据？这些是我在这篇文章中所要回答的问题。 处理 有很多方法可以将事务数据库中的数据复制到DW（数据仓库）中。为了简单起见，假设我们每天运行一次作业来复制数据。...IMAGE1显示两个数据库有两种不同的模式，图中我们用数据仓库并且用一个问号来表明我们需要复制（还未知道如何复制）的数据。 我们将使用ETL（提取，转换和加载）作业来填充我们的DW。...第二个ETL使用大量地转换将数据从暂存区复制到数据仓库。 让我们仔细看看这两种方法。...依靠一个人建立一个简单的数据仓库是可以在一个月内完成的任务。当然，它背后有很多理论（比如如何处理不同类型的规则等）。
4.实时数仓难点讨论 4.1 如何保证接入数据的准确性 如下是离线数据同步架构图： ?...4.1.2如何建立实时数据和离线数据的可比较性 由于目前离线数据已经稳定运行了很久，所以实时接入数据的校验可以对比离线数据，但是离线数据是小时级的hive数据，实时数据存于kafka当中，直接比较不了，...4.1.3如何确定比较的时间区间 完成以上两点，剩余还需要考虑一点，都是小时级的任务，这个时间卡点使用什么字段呢?首先要确定一点就是离线和实时任务卡点的时间字段必须是一致的，不然肯定会出问题。...4.2如何保证接入数据的时延 目前实时数据接入层的主要时延是在UDTF函数解析上，实时的UDTF函数是根据上报的日志格式进行开发的，可以完成日志的解析功能。 解析流程图如下： ?
近年来，随着大数据的应用不断深入，构建企业级数据仓库成为了企业进行精细化运营的一种趋势。 从管理者的视角来看，数据仓库是赋能业务并辅助决策的一种工具，从开发者的视角来看，数据仓库是一堆数据模型的集合。...我们不能一味的使用拿来主义的方式去构建数据仓库，数据仓库建设能否成功会涉及很多的因素，数仓建设的方法论是指引我们的一个方向，万万不可迷失其中。一言以蔽之，合适就好。...DWS：数据仓库汇总层数据(Data Warehouse Summary)，基于指标需求，构建初步汇总事实表，一般是宽表。基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标表。...DIM层 该层主要存储一致性维度数据，数据仓库总线架构重要基石之一就是一致性维度。通过构建一致性维度我们可以轻松实现数据的交叉探查。 维度是维度建模的基础和灵魂。...缓慢变化维 数据仓库的重要特点之一是反应历史变化，所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。
数据仓库的价值 构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论，包括数据仓库的价值、选型、构建思路，随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升，大型企业需要构建企业级的数据仓库（数据湖）来快速支撑业务的数据化需求，与传统的数据库构建不通...： 数据仓库的模型构建 一、数据仓库构建需要考虑的问题 与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建需要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力...然后在表中存放了详细的数据信息： 如果是采用ER模型，需要设计出一个大宽表，将订单-商家-地址-时间等信息囊括在内，比较直观、细粒度，但也存在设计冗余，如果数据量很大，对于查询和检索将是一个灾难； 三、如何构建数仓的数据模型...案例解读：招标采购系统的数据仓库构建 按照数据仓库的构建思路，顺序是概念模型-->逻辑模型-->物理模型，最重要和复杂度较高的是概念模型的设计，需要结合业务，并根据业务特性设计事实表、维度表、顶层数据汇总表...前面讲了数据仓库的价值、构建思路、实例，完成数据仓库的概念、逻辑、物理模型设计后，数仓的产品选型也是需要考虑的部分，根据数据存储量、查询效率、并发能力可以选用MPP数仓和基于Hadoop的分布式数仓等
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。...因为BI分析总是会使用日期/时间组件，事实表包含date或者datetime列，并且这里使用聚集索引会帮助构建cube。也因为这个原因，数据记录也是按照date或者datetime的顺序存储。...如果事实表有多个这样的列，那就需要在查询或者构建cube最为频繁的列上建立索引。 如果在date列上分区，可以使用聚集索引在该列上。...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。
02-《 Hadoop构建数据仓库实践》.jpg 第1章 数据仓库简介 1.1 什么是数据仓库 Inmon将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理者的决策过程...1.3 数据仓库架构 1.3.2 主要数据仓库架构 在数据仓库技术演化过程中，产生了几种主要的架构方法，包括数据集市架构、Inmon企业信息工厂架构、Kimball数据仓库架构和混合型数据仓库架构。...Kimball数据仓库架构 Kimball数据仓库架构如图1-5所示。...对比1.1节中数据仓库的定义不难看出，操作型数据存储在某些方面具有类似于数据仓库的特点，但在另一些方面又显著不同于数据仓库。 ● 像数据仓库一样，是面向主题的。...1.4.3 数据装载 ETL的最后步骤是把转换后的数据装载进目标数据仓库。这步操作需要重点考虑两个问题，一是数据装载的效率问题，二是一旦装载过程中途失败了，如何再次重复执行装载过程。
02-《 Hadoop构建数据仓库实践》.jpg 第2章 数据仓库设计基础 2.1 关系数据模型 2.1.1 关系数据模型中的结构 6．关系表的属性 关系表有如下属性： ● 每个表都有唯一的名称。...2.2.1 维度数据模型建模过程 维度模型通常以一种被称为星型模式的方式构建。所谓星型模式，就是以一个事实表为中心，周围环绕着多个维度表。还有一种模式叫做雪花模式，是对维度做进一步规范化后形成的。...一般使用下面的过程构建维度模型： ● 选择业务流程 ● 声明粒度 ● 确认维度 ● 确认事实 1．选择业务流程 确认哪些业务处理流程是数据仓库应该覆盖的，是维度方法的基础。...image.png 2.3 Data Vault模型 参考 （1）Data Vault 数据仓库模型构建-1 https://www.jianshu.com/p/df3684c20092 （2）Data...在为数据仓库收集需求的过程中，还要考虑设计要能适应需求的变化。 （2）定义技术需求 需要知道如何清理操作型数据，如何移除垃圾数据，如何将来自多个源系统的相同数据整合在一起。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。...本文将探讨面临的这个困境，了解如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。...构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践 以下探索一下通过数据仓库、数据湖、数据流和湖屋构建原生云数据分析基础设施的经验和教训： 教训1：在正确的地方处理和存储数据 首先要问问自己：数据的用例是什么?...(3)云原生数据仓库的最佳实践超越SaaS产品 构建原生云数据仓库或数据湖是一个庞大的项目。它需要数据摄入、数据集成、与分析平台的连接、数据隐私和安全模式等等。...超出数据仓库或数据湖范围的完整企业架构甚至更加复杂。必须应用最佳实践来构建一个有弹性的、可扩展、弹性的和具有成本效益的数据分析基础设施。
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
能不能构建一个同样适用于操作和分析的统一数据库？ 答案是NO。一个显然的原因是它们会"打架"......如果操作型任务和分析型任务抢资源怎么办呢？再者，它们有太多不同，以致于早已"貌合神离"。...~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...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。
03 ETL构建企业级数据仓库五步法 （一）确定主题 即确定数据分析或前端展现的某一方面的分析主题，例如我们分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，就是一个主题。...04 ETL中高级技巧的运用 （一）准备区的运用 在构建数据仓库时，如果数据源位于一服务器上，数据仓库在另一服务器端，考虑到数据源Server端访问频繁，并且数据量大，需要不断更新，所以可以建立准备区数据库...（三）日志表的运用 在对数据进行处理时，难免会发生数据处理错误，产生出错信息，那么如何获得出错信息并及时修正呢?...ETL构建数据仓库需要简单的五步，掌握了这五步的方法将构建一个强大的数据仓库，不过每一步都有很深的需要研究与挖掘，尤其在实际项目中，要综合考虑，例如如果数据源的脏数据很多，在搭建数据仓库之前首先要进行数据清洗...总之，ETL是数据仓库的核心，掌握了ETL构建数据仓库的五步法，就掌握了搭建数据仓库的根本方法。不过，不能盲目教条，基于不同的项目，需要进行具体分析，如父子型维度和缓慢变化维度的运用等。
黄金圈思维思考法则： 第一个层面是what， 也就是事情的表象， 我们具体做的每一件事； 第二个层面是how， 也就是我们如何实现我们想要做的事情； 第三个层面是why， 也就是我们为什么做这样的事情...构建原则：要做到系统化、流程化、可视化三点。 构建方法：这也是从道、法、术、器、势的角度去全面解决问题。...2、基础：兴趣、需求、特长 对于每个人来说，为什么构建知识体系会有各自的答案，构建怎样的知识体系也一样。但必须从自身的兴趣、需求、特长出发这样你才会有自驱动力去做这件事，或者有压力去持续构建。...豆瓣的豆列在一定意义上表明了这个方向，即在一个主题下，将书籍、电影、音乐进行专辑呈列，既链接了已有的数据库，也给了用户构建权。 有明确构建知识体系的工具其实是大家耳熟能详的：思维导图。...构建知识体系工具的终极目标应该是：可视化人的大脑。并通过网络技术链接所有知识数据库，系统地帮助人获取、筛选、储存、整理知识，当然整个构建过程都离不开人本身。 首先要解决的是获取的问题。
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.
阅读字数：3141 | 8分钟阅读 摘要 ES最多使用的场景是搜索和日志分析，然而ES强大的实时索引查询、全文检索和聚合能力也能成为数据仓库与OLAP场景的强力支持。...本次分享将为大家带来数说故事如何借助ES和Hadoop生态在不同的数据场景下构建起数据仓库能力。...一是构建Hive on HBase/ ES/Banyan（对于三种取数模式）的能力，由于Banyan是基于ES索引，所以它在构建时要做的事情与ES差不多。...StorageHandler 在介绍如何构建Hive on ES/Banyan之前，要先讲一下StorageHandler，它是Hive对接外部存储的核心类，主要功能有三个：InputFormat /...OutputFormat（如何读写）、MetaHook（如何读写Hive元数据）、Predicate Pushdown（下推优化、分解条件）。
经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。...三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。...如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。...3.3 数据建模方法 下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。...上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。
为了正确使用框架，了解如何使用网络，优化器和模型中的损失非常重要。...具体来说，需要提供损失名称和网络名称以及BaseModel类的优化程序，以了解如何训练模型。在提供的代码中，包括2D细分模型的示例以及示例数据集，以供了解应如何使用框架。...这可以确保BaseModel知道如何训练模型而无需明确定义它。接下来，初始化网络（在本例中为U-Net）并将其移至GPU。如果处于训练模式，还将定义损失标准并实例化优化器（在本例中为Adam）。
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。
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