导读:元数据管理是企业数据治理的基础,是数据仓库的提升。作为一名数据人,首要任务就是理解元数据管理。
元数据(Meta Date),主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。一般会通过 元数据资料库(Metadata Repository) 来统一地存储和管理元数据,其主要目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。 元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分,元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件,贯穿数据仓 库构建的整个过程,直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。
大家好,我是一哥,元数据管理是企业数据治理的基础,是数据仓库建设的关键。作为一名数据人,首要任务就是理解元数据管理。
Hive作为Hadoop生态圈重要的一员已经被我们所熟知,它作为一个基于Hadoop的数据仓库工具,用来做离线的数据分析工作。那么什么是数据仓库,它与我们经常使用的数据库有什么不同呢?
数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
元数据是指来自企业内外的所有物理数据和知识,包括物理数据的格式,技术和业务过程,数据的规则和约束以及企业所使用数据的结构。
互联网行业,除了数据量大之外,业务时效性要求也很高,甚至很多是要求实时的。另外,互联网行业的业务变化非常快,不可能像传统行业一样,可以使用自顶向下的方法建立数据仓库,一劳永逸,它要求新的业务很快能融入数据仓库中来,老的下线的业务,能很方便的从现有的数据仓库中下线。
公司经营分析会提到家庭市场的重要性,我就问负责家庭模型的同事:去年做的家庭结构标签用得怎么样?然后同事给我拉出了下面这张表。
随着互联网及物联网等技术发展,越来越多的数据被生成,如何有效利用这些数据就成为了企业决胜的法宝了。大型公司会基于数据做出BI、推荐系统、决策支持、统计分析、报表等业务。
光阴似箭,岁月如刀。小编已经从刚毕业时堤上看风的白衣少年,变成了一个有五年开发经验的半老程序员。五年——是一个非常重要的时间节点,意味你见过很多套技术构架,学过很多技术组件,写过很多行代码,有了自己的技术理解、知识体系和编码风格。这个时候我们对待技术的态度已经从扩宽广度,慢慢转变成沉淀深度为主了。
元数据,又被称为描述数据的数据,你可以把它类比成关系型数据库的 schema 信息,来方便直观地理解它,但是它绝不仅仅是 schema 信息,它还包括了很多其他的信息。一般意义上来说,元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。一般按照用途来分类,元数据分为技术元数据和业务元数据。
数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化的(Time Variant)数据集合,用于支持管理决策(Decision-Making Support)
4). 数仓架构分层:一般分为操作数据层(ODS)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS),其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD和汇总数据层(DWS)
以阿里巴巴OneData建设为例:一般分为操作数据层(ODS:Operational Data Store)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS)。其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD和汇总数据层(DWS)。
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知,理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客,汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库,至今有一年半的时间,中间换了次工作,也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实,很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然,个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少,大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
商业智能BI(Business Intelligence) 。相比于数据仓库、数据挖掘,它是一个更大的概念。商业智能可以说是基于数据仓库,经过了数据挖掘后,得到了商业价值的过程。所以说数据仓库是个金矿,数据挖掘是炼金术,而商业报告则是黄金。
即数据本身的管理,对于数据本身,基于数据仓库,我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等,这些都是属于这个主数据管理的范围。
本文作者:曾就职传统通讯运营商,负责BI项目的开发;目前转型互联网公司,就职于某厂负责相关的大数据仓库建设工作。
英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
小B是一名数据分析师,他问小A XXX的所有指标给我一下,小A“鄙视的”给了他一个文档。
学习 Spark 的面试者普遍认为 Spark 必然会替代 Hive 成为新的一代大数据仓库标准。
在大数据处理框架不断更新和优化的过程中,Hadoop和Spark之间既有竞争关系,也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark,在一段时间内,很多人认为Spark会代替Hive,作为Hadoop的数据仓库,Hive真的已经落后了吗?
1991 年,数据仓库之父 Bill Inmon 在《Building the Data Warehouse》一书中,给出的定义:
目前市面上的BI工具都在提及敏捷BI解决方案。敏捷BI解决方案所提供的自动化技术支持主要是从数据源取数到BI前端工具展现。这样的敏捷BI解决方案在企业数据量不是很庞大的情况下,还是很好的支撑运行。PowerBI可以支持大量的数据处理,但是对于硬件设备的要求也是非常高的。但是数据量变得越来越庞大就会导致BI报表出现运行缓慢,大屏展现出现数据延迟等等现象。
数据仓库(Data Warehouse),可简写为 DW 或 DWH,数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
首先,用于支持决策,面向分析型数据处理;其次,对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到 数据仓库或数据集市中,成为 联机分析处理、数据挖掘的基础。
随着信息时代的来临,数据已经成为现代社会的重要资产。无论是企业、科学研究还是政府机构,都在不断产生和积累大量数据。如何高效地存储、管理和分析这些数据,已经成为一个迫切需要解决的问题。本文将深入探讨大数据领域中两种关键的数据管理方法:数据湖(Data Lake)和数据仓库(Data Warehouse),并探讨它们如何融合以应对不断增长的数据挑战。
刘耀铭同学元数据系列作品的第一篇,大家支持! 其他元数据相关系列文章: 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 1、 元数据是描述其他数据的数据(data about other data),用于提供某种资源有关信息的结构化数据(structed data)。字面上看无法看出所以然,但其实看对应的英文含义就明确了,Meta指“对······的描述”类似Meta tag,所以元数据就是对数据的解释和描述。 2、 这里主要将数据仓库的元数据分为3类:DBMS数据字典、ETL处理流程产生的日志、BI
元数据的定义 元数据(Metadata),为描述数据的数据(data about data),主要是描述数据属性(property)的信息,用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。 ETL的定义 ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据
在实际工作中,数仓分层、元数据管理、数据质量管理一直是一个持续优化的过程,我们公司业务也是在持续的做数仓的优化工作,在数据治理这方面还是欠缺很多的经验的。下面先简单整理了一下第一个理论部分的相关笔记。
云数据仓库套件 Sparkling(Tencent Sparkling Data Warehouse Suite)基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库,并高效的弹性扩缩容,支持数据可视化,通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
权威定义:数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程,可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用:
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刘耀铭同学元数据系列作品的第二篇,大家支持! 其他相关文章: 元数据概念 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 上一遍我们了解了什么是元数据,即元数据的定义,我们知道了元数据是对数据的描述以及解释,它用来说明数据内容质量状况和其他特征的背景信息。那么元数据具体有什么作用呢? 1、元数据是进行数据集成所必须的。 怎么理解?我们知道一个数据仓库是由外部数据、业务数据以及文档资料通过某些抽取工具而得到的,数据集市就是数据仓库经过元数据的定义,约定它的结构等信息所产生。元数据做到了对数据仓库有效的数据
0x00 前言 整理一些数据仓库中的常用概念。大部分概念不是照搬书上的准确定义,会加入很多自己的理解。 0x01 概念 数据仓库(Data Warehouse) 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。 个人理解,数据仓库不单单是一个概念,其实算是对数据管理和使用的一种方法论,它包括了如何合理地收集数据、如何规范的管理数据、如何优雅地使用数据,以及任务调度、数据血统分析等一系列内容。 在大数
在有赞大数据平台发展初期,业务量不大,开发者对业务完全熟悉,从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定,当时没有想过要做一个元数据系统。
根据 “数据综合程度” 划分粒度 : “粒度” 是对 数据仓库 中的数据 的 综合程度高低 进行的度量 ;
知识分享之数据治理系列是我在日常进行学习该系列时所了解到的各类知识的记录,有兴趣一起学习的小伙伴,可以进行留意这一系列的文章,共同一起成长。
数据库(Database)是按照一定格式和数据结构在计算机保存数据的软件,属于物理层。
导读:本文介绍数据治理有关的名词和概念。当然,与数据治理相关的概念非常多,以下仅罗列几个常见的。
实时数仓的主要思想就是:在数据仓库中将保存的数据分为两类,一种为静态数据,一种为动态数据,静态数据满足用户的查询分析要求;而动态数据是为了适应实时性,数据源发声的更新可以立刻传回到数仓中的动态数据中,在经过相应的转换,满足实时的要求。
大数据时代,作为数据的掌握者,我们不仅要更好地使用数据,也要更好地管理数据。而数据仓库正是这样一套管理和组织数据的解决方案。
数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策,而这些关键词的实现就体现在分层架构内。
先前有在公众号里说到了接下来自己的学习重点会放在数据仓库的设计与建设、ETL、大数据架构相关的内容了,所以今天就先开一个专栏来专门存放这类的知识,叫 BDK!聪明的你应该也猜到就是BigData Knowledge的简称了。虽然说数据仓库和大数据放在一起还是蛮牵强的,但是我个人觉得其实我们学习的数据仓库、数据湖、ETL、数据挖掘之类的知识,其实都是用来管理我们日益增多的大数据的,因此,从这个角度来看,取这个名字也是有点合理的(哈哈哈哈)。
数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理。
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