作者 / Goasduff 来源 | Garnter 翻译整理 / 九三山人 数据中心（Data hubs）、数据湖（data lakes ）和数据仓库（data warehouses） 数据中心、数据湖和数据仓库都是数据和分析领导者需要投资的重要领域...Gartner研究公司发现，57%的数据和分析领导者正在投资数据仓库，46%在使用数据中心，39%在使用数据湖。 ?...核心区别 数据仓库和数据湖有一个共同的关注点——支持组织的分析需求。相比之下，数据中心并不关注数据的分析使用。它们不存储长期的详细数据。...例如，数据和分析负责人可以使用数据中心来改进数据从业务应用程序到数据仓库或数据湖的交付。...数据仓库、数据湖和数据中心的选择不是一个非此即彼的事情，而是互为补充，现代数据管理基础设施需要是动态的——随着时间发展架构模式，启用新的连接并支持不同的用例。
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。...事实表包含了与各维度表相关联的外码，并通过JOIN方式与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型，且记录数会不断增加，表规模迅速增长。...Current的记录用CustomerKey字段Join事实表；如果要统计历史TaxBracket状态为Low的用户情况，则只需要将TaxBracket属性为Low的用户记录的CustomerKey属性与事实表关联...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。...小结 数据仓库建模是一个综合性技术，需要使用到ER建模、关系建模、维度建模等技术。而且当企业业务复杂的时候，这部分工作更是需要专门团队与业务方共同合作来完成。
数据仓库：面向主题的、集成的、非易变的、随时间变化的数据集合，用以支持决策。 数据库为事务处理服务。 数据仓库的基本特征包括以下几个方面：1)数据仓库面向主题。2)数据集成。3)数据相对稳定。...数据集市是一种更小、更集中的数据仓库，解决数据仓库分析时间长，代价高的确定 数据集市不等于数据仓库，数据集市的简单合并不能成为数据仓库 （1）数据仓库数据模型 数据仓库和OLAP操作基于多维数据模型。...数据仓库利用位图索引实现高性能访问。 （2）数据仓库的体系结构 数据仓库系统组成：数据仓库（DW）、仓库管理和分析工具(查询工具和挖掘工具)。元数据是数据仓库的核心。...三层客户机/服务器结构：数据仓库服务器、OLAP（联机分析服务器，包括关系OLAP(ROLAP),多维OLAP（MOLAP））和客户端。
2006年，当时的Sun微系统公司与Greenplum开始联手打造即时数据仓库。...Greenplum基于这种架构可以帮助客户创建数据仓库（Greenplum从开始设计的时候就被定义成数据仓库），充分利用低成本的商用服务器、存储和联网设备，通过经济的方式进行PB级数据运算，并且在处理OLAP...那么作为用户，面对这么多技术选型，我们何时以及为什么要选择Greenplum构建数据仓库？...从数据库的角度看，我的总体感觉是这些产品与传统的DBMS相比，功能不够完善，性能差距较大，甚至很难找到一个相对完备的数据仓库解决方案。...从原理上讲，TP与AP在需求、应用场景、性能衡量指标、建模与设计方法、优化策略等方面都截然不同（参见“Greenplum 实时数据仓库实践（1）——数据仓库简介”中的表1-1），结果必然是在实现技术上分道扬镳
下文将主要介绍大数据运维在建设DataOps数据仓库和ETL工程的思路。...如果我们已经把相关联的数据提前采集到了数据仓库，这样的过程就变成了执行SQL进行问题排查了。那么从ETL的视角看，排查问题过程是这样的步骤： 数据采集-> 数据仓库 通过SQL排查系统问题 ?...有同学一定会疑惑， 下面的ETL过程来排查问题，必须要求数据仓库里必须有全量的数据啊，我们该如何来建设这个全量的数据呢？...3.统一数据分层规范 在数据仓库理论中，前面我们提到的元数据称为DIM（维度），运行时对应到ODS（原始数据）。...5.小结 数据仓库已经有一套成熟的技术和理论了，如何将运维与数据仓库建设结合好，打造出适合DataOps的数据仓库，实际上是一个旧瓶装新酒的问题。
数据仓库概述 1)....数仓分层与建模 1). 数仓分层 在数据仓库中，往往采用分层结构。数据逐层处理，每层可采用不同的处理机制及适合的存储方式。 STAGE - 预处理层 存储每天的增量数据，表与ODS层一致。...DW - 数据仓库层 一般采用维度、事实表设计。根据主题定义好事实与维度表，保存最细粒度的事实数据。 DM - 数据集市层 宽表化设计，形成公共指标。...其特点是与事务实体对应，关系清晰；但一般需要较为复杂的数据准备。在响应前端需求时，一般较快，但取决于计算引擎能力。...随着大数据技术的普及，采用大数据技术来承载存储与计算任务。当然，也可以使用传传统数据库集群或MPP架构数据库来完成。
一、数据仓库 关于数据仓库概念的标准定义业内认可度比较高的，是由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse...二、主题 主题是与传统数据库的面向应用相对应的，是一个抽象概念，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。每一个主题对应一个宏观的分析领域。...与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应， 数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。主题是根据分析的要求来确定的。这与按照数据处理或应用的要求来组织数据是不同的。...分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题是 信息打包技术的第一步。而在进行数据仓库设计时，一般是一次先建立一个主题或企业全部主题中的一部分，因此在大多数数据仓库的设计过程中都有一个主题域的 选择过程。...图3-32 主题域的划分 经过对以上内容深入分析，发现此定义与：”主题域通常是联系较为紧密的数据主题的集合“并不矛盾，只是所站的视角不同，“数据主题集合”的观点从数据着眼，前提是已经经过分析、梳理列出所有可能的数据主题
数据仓库仅存储已建模/结构化的数据，而数据库不包含数据。它将其存储为全结构化，半结构化和非结构化的。[看我的大数据是不是新的图形。数据仓库只能存储橙色数据，而数据湖可以存储所有的橙色和蓝色数据。]...像Hadoop这样的大数据技术的主要特点之一是与数据仓库相比，存储数据的成本相对较低。这主要有两个原因：首先，Hadoop是开源软件，所以许可和社区支持是免费的。...根据定义，数据仓库是一个高度结构化的仓库。改变结构在技术上并不困难，但考虑到与之相关的所有业务流程，这可能非常耗时。...另一方面，数据湖缺乏数据仓库的结构 - 这使开发人员和数据科学家能够轻松地配置和重新配置他们的模型，查询和应用程序。 安全。数据仓库技术已经存在了数十年，而大数据技术（数据湖的基础）则相对较新。...尽管数据仓库和数据库都是存储库，但数据仓库不是数据仓库2.0，也不是数据仓库的替代品，这一点很重要。 所以要回答这个问题 - 数据仓库不仅仅是数据仓库吗？- 我的意思是否定的。数据湖不是数据仓库。
Hive简介 Hive是什么 Hive 构建在 Hadoop 之上，提供以下功能： 通过类 SQL 指令轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，例如：提取/转换/加载(ETL)，报告和数据分析。...换句话来说，Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，是用来管理数据仓库的。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 sql 的查询功能。..., 建表语句如下： create table t_student(id int, name string, age int); 此时通过 Hive 元数据信息可以将数据文件 student.txt 与表...# 通过age分组，查询t_student表以age为维度对应的学生总人数之和 select age, count(*) from t_student group by age; 这个 sql 语句与常见的
数据仓库的三层数据结构 数据仓库的数据特征 状态数据与事件数据 当前数据与周期数据 数据仓库中的元数据 数据仓库的数据ETL过程 ETL概念 数据ETL是用来实现异构数据源的数据集成，即完成数据的抓取.../抽取（Capture/Extract）、清洗（Scrub or data cleansing）、转换（Transform）、装载与索引（Load and Index）等数据调和工作 ETL过程前后数据的特征...与之对应的是关系联机分析处理（ROLAP） 多维建模技术简介 两种主流建模技术 :由Inmon提出的企业级数据仓库模型和由Kimball提出的多维模型 ； 基于关系数据库的多维数据建模，如星型,...信用卡欺诈检测 偏差检测示意 数据挖掘的常用方法 聚类分析 决策树 人工神经网络 粗糙集 关联规则挖掘 统计分析 数据仓库与数据挖掘的联系 DW为DM提供了更好的、更广泛的数据源 DW为DM提供了新的支持平台...DW为更好地使用DM工具提供了方便 DM为DW提供了更好的决策支持 DM对DW的数据组织提出了更高的要求 DM还为DW提供了广泛的技术支持 数据仓库与数据挖掘的区别 DW是一种存储技术，它包含大量的历史数据
数据中心基础架构 谈到数据中心，一般都会谈及风火水电；谈到数据中心的配置，一般会谈到 N 、N+1 、2N+1 等，这些关系到数据中心的投资成本和客户的高可用性。...配电系统 空调系统 消防系统 数据中心有两点需要特别注意： 当听到声光报警时，一定要第一时间撤出机房； 不要去随便触碰数据中心。 但国外的数据中心有可能不采用气体灭火，直接用水喷淋。...运维工作与服务、人员优化探讨 大家可能不知道，数据中心运维工作起码有 100 - 200 项。那么如何确保运维的标准化？如何进行运维服务的优化提升？数据中心的运维人员如何进行配比？...有趣的外包服务 大家对数据中心的了解，大部分集中在所托管的数据中心里。但我们服务的不仅仅是现有客户，其实还要做一些服务输出。...而对于有全国部署的公司来说，就有以下几点好处： 可以在一周内同时完成几十个数据中心的人员调配部署。
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注：如果您还不清楚完整参照性约束，请参考《数据库关系建模》 ：，如果您还不了解范式，请参考《更新异常与规范化设计》 。...~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： ?
方案3、4，成本与性能都是一个区间，且范围较大。方案3，主要取决于云厂商提供的基础设施的能力。方案4，则依靠云厂商的数仓云能力。这也对云厂商产品的选择，提出了更高的要求。下文将就此展开说明。...因此对基于云的数据仓库的资源的弹性能力要求很高，这也是区别与传统自建方式一个非常大的优势。这里的资源，不仅包括计算资源、也包括数据存储资源。...6）灵活使用方式 数据仓库本身是资源密集型应用，如何减低用户的使用成本，是云厂商均需考虑的。例如支持暂停与恢复功能，支持计算与存储的独立扩展等。 2.3 是否上云/如何选择？...优势在于通过调整和定制，性能表现突出；但其架构也决定了计算与存储不能独立缩放。 支持从多种数据源加载数据，也支持集成流式数据，但只支持结构化数据。支持直接对S3上的数据进行查询，而无需ETL。...4.2 Snowflake [1567044511697010793.jpeg] Snowflake是Shared-storage设计，存储与计算分离。
数据仓库的趋势： 实时数据仓库以满足实时化&自动化决策需求； 大数据&数据湖以支持大量&复杂数据类型（文本、图像、视频、音频）； 2.数据仓库的发展 数据仓库有两个环节：数据仓库的构建与数据仓库的应用...数据仓库从模型层面分为三层： ODS，操作数据层，保存原始数据； DWD，数据仓库明细层，根据主题定义好事实与维度表，保存最细粒度的事实数据； DM，数据集市/轻度汇总层，在DWD层的基础之上根据不同的业务需求做轻度汇总...与离线中间层基本一致，我们将实时中间层分为两层。...实时数仓与离线数仓的对比 在看过前面的叙述与菜鸟案例之后，我们看一下实时数仓与离线数仓在几方面的对比： 首先，从架构上，实时数仓与离线数仓有比较明显的区别，实时数仓以Kappa架构为主，而离线数仓以传统大数据架构为主...在大促等场景下需要提前做好压测和主备保障工作，这是与离线数据的一个较为明显的区别。
image.png 创建表结构及插入模拟数据 此数据是从SQL Server2012版本数据库导出，仅供借鉴与参考 销售分析表结构 /****** Object: Table [dbo].
目前对2015年数据中心和SDN发展趋势的预测仍在进行当中。...市场研究机构Technology Business Research(以下简称TBR)认为软件将遍及整个数据中心，而初创公司Plexxi则认为策略与拆分将是重点。 以下是TBR2015年数据中心预测。...他们对数据中心的预测是企业将加速部署SDN，并实现对汇聚的超聚合能力。 TBR认为，由于解决方案日益成熟和商业价值更为清晰的原因，企业将逐渐加大SDN的部署力度。...他们认为，该行业中的厂商将有机会说服企业，较与硬件密切结合的系统相比，商用型交换机和硬件独立操作系统将让长期性的数据中心投资变得更为灵活。 超聚合也将在今年大显身手。...目前思科已经与SimpliVity建立起了合作关系，同时戴尔也与Nutanix展开了合作。 Plexxi认为云领域中的合作在2015年将推动私有云与公有云的混合编组。
2.数据仓库的发展 数据仓库有两个环节：数据仓库的构建与数据仓库的应用。...数据仓库从模型层面分为三层： ODS，操作数据层，保存原始数据； DWD，数据仓库明细层，根据主题定义好事实与维度表，保存最细粒度的事实数据； DM，数据集市/轻度汇总层，在DWD层的基础之上根据不同的业务需求做轻度汇总...4.4 Lambda架构与Kappa架构的对比 ?...与离线中间层基本一致，我们将实时中间层分为两层。 ?...实时数仓与离线数仓的对比 在看过前面的叙述与菜鸟案例之后，我们看一下实时数仓与离线数仓在几方面的对比： 首先，从架构上，实时数仓与离线数仓有比较明显的区别，实时数仓以Kappa架构为主，而离线数仓以传统大数据架构为主
弹性伸缩 网络处理能力主要由转发能力与控制能力决定。对于传统设备，转发单板（接口处理板用于处理转发）通常具有多块。控制单板用于路由的学习与配置下发。为了保证可靠性，控制单板采用1+1主备模式。...为了实现弹性伸缩，需要将控制面与转发面分离部署，并且采用集群的方式支持扩展。 数据中心网络 1. 传统的三层网络架构 三层网络架构起源于园区网络，传统的大型数据中心网络沿用了它。...核心层（Core Layer）: 核心交换机负责对进出数据中心的流量进行高速转发，同时为多个汇聚层提供连接性。 2....传统的三层网络架构的缺陷 - 无法支持大二层网络构建 - 无法支持流量的无阻塞转发（特别是东西流量） 3 数据中心的流量分类 南北向流量：数据中心之外的客户端与数据中心内部服务器之间的流量，或者数据中心内部服务器访问外部网络的流量...东西向流量：数据中心内部服务器之间的流量 跨数据中心流量：不同数据中心之间的流量 4 Clos 架构 clos 架构是贝尔实验室（Charles Clos）博士在《无阻塞交换网络研究》论文中提出的。
通过一个例子来说明什么是中心化与标准化，并且如何进行标准化与中心化。...——数据的标准化与中心化 标准化与中心化其实就是对一组数据求平均值和方差，然后计算： 处理后的结果=\frac{(源数据-源数据平均值)}{源数据的方差} Python代码实现： def norm_(pd_raw...，不懂代码的话可以理解为这一步就是如何将数据进行标准化与中心化。...') 经过中心化与标准化的数据 可以看到，经过中心化与标准化后，可以在热图上很好地对级别相差较大的数据进行区分。...这就是数据中心化与标注化的流程。
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