因此，把数据存储在不同层级，并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。...本文介绍数据仓库产品作为企业中数据存储和管理的基础设施，在通过分层存储技术来降低企业存储成本时的关键问题和核心技术。...二 数据仓库分层存储关键技术解析 本章将以阿里云数据仓库AnalyticDB MySQL版（下文简称ADB）为原型介绍如何在数据仓库产品中实现分层存储，并解决其核心挑战。...三 总结 随着企业数据量的不断增长，存储成本成为企业预算中的重要组成部分，数据仓库作为企业存储和管理数据的基础设施，通过分层存储技术很好的解决了企业中存储成本与性能的平衡问题。...对于分层存储技术中的关键挑战，本文以云原生数据仓库AnalyticDB MySQL为原型，介绍了其如何通过冷热策略定义，热分区窗口，文件归档，SSD Cache来解决冷热数据定义，冷热数据迁移，冷数据访问优化等关键问题
构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。...通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。...大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...因为这个存储层被设计成完全独立于计算资源的可伸缩性，它确保了可以毫不费力地为大数据仓库和分析实现最大的可伸缩性。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
大数据数据仓库技术Hive 基本概念 诞生背景 在已经存在分布式计算引擎MapReduce的情况下，为什么会诞生Hive这样的产品？其实主要还是因为易用性问题。...在结构化数据分析，即数据仓库场景中，可以将SQL自动转化为MapReduce任务的，在Hadoop家族中，最常用的便是Hive了。 什么是Hive？...它是基于Hadoop的一个数据仓库工具。
决策支持，相比于传统的联机事务处理应用程序，会有些不同的要求数据库技术。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。...介绍 数据仓库是决策支持技术的集合，旨在使知识工作者（总裁，经理，分析师）做出更快更好的决策。过去三年已经看到的爆炸性的增长，无论是在所提供的产品和服务的数量，还是在采用这些技术的工业领域。...数据仓库技术已经成功部署在许多行业：制造业（订单运输和客户支持），零售（用于用户分析和库存管理），金融服务（理赔分析，风险分析，信用卡分析和欺诈检测），交通（车队管理），电信（呼叫分析和欺诈检测），公用事业...本文介绍了数据仓库技术的路线图，着重于有特殊需求的数据仓库数据库管理系统（DBMS）。 数据仓库是一个“面向主题的，集成的，随时间变化的，非易失性的，主要用于组织决策的数据集合。...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。
0x00 前言 前段时间有不少朋友让推荐一些数据仓库的书出来，本着“如果重复三次回答同一个问题，就应该写一篇博客”的原则，在这里梳理一下数据仓库相关的资源给大家。...》 维度建模是大师 Ralph Kimball 所倡导的， 这本《数据仓库工具箱》是数据仓库经典书籍，特别是维度建模相关的内容非常权威，目前市面上能买到的书，很少有比这个更权威的了。...二、数据仓库（原书第4版） 范式是数据库逻辑模型设计的基本理论，一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解。在数据仓库的模型设计中目前一般采用第三范式。...三、数据挖掘：概念与技术（原书第3版） 这是一本数据挖掘的书，但是没关系，数据仓库本身就是和数据挖掘息息相关的，或者是说数据仓库是数据挖掘的支撑。...这本书的前5章，十分值得一读，这本书讲了其它书没有深入讲的OLAP和数据立方体技术，比如说Kylin构建Cube，其实看看这本书的第五章基本就知道是怎么回事了。
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。...数据仓库的搭建可能大家用过SSDT工具应该知道，搭建数据仓库还是很繁琐的。搭建数据仓库还是需要借助数据仓库自动化工具。 ...4、 维护成本低，无需投入大量的技术人员维护 市面上已经有的ETL工具具有自动化技术，我在前面的ETL过程和ETL工具介绍已经提及了，这里就不再做过多的描述。...实际具有成熟自动化技术的供应商，他们更多的是在做客户报表指标的梳理，适配公司模型库中的指标数据。更多的工作是在前期的需求调研确认模型阶段，实施部署BI项目实际是非常快速的。 ...许多数据仓库的自动化工具限制你只是一个目标数据库平台，而其他人将让你在更多的创建数据仓库。
维度表技术常见：增加列，维度子集，角色扮演维度，层次维度，退化维度，杂项维度，维度合并，分段维度等基本维度表技术。 一．增加列 事实表和维度表上增加列。...参考《Hadoop构建数据仓库实践》
以下主题提供有关数据仓库中架构的信息： 数据仓库中的模式 第三范式 星型模式 优化星形查询 数据仓库中的模式 模式是数据库对象的集合，包括表、视图、索引和同义词。...然而，Oracle的绝大多数数据仓库特性同样适用于星型模式、3NF模式和混合模式。所有模式模型都实现了关键的数据仓库功能，如分区（包括滚动窗口加载技术）、并行性、物化视图和分析SQL。...第三范式 尽管本指南在示例中主要使用星型模式，但您也可以使用第三种标准格式来实现数据仓库。 第三范式建模是一种经典的关系数据库建模技术，通过规范化来最小化数据冗余。...只从一个表中检索匹配行，然后连接到另一个表的查询技术通常称为半连接。...点击，收听【智能时刻，架构君和你聊黑科技】 知识星球 认识更多朋友，职场和技术闲聊。 点击加入知识星球【知识和技术】
数据仓库工具Hive 第一章 hive是什么 一 数据仓库工具Hive 二 hive架构 三 Hive执行流程 第二章 Hive的搭建 一 Hive的搭建模式介绍 二 单用户模式搭建 三 多用户模式搭建...其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。...eg : select * from tb_user hive最适合于数据仓库，使用数据仓库进行相关静态数据分析，而不需要快速响应出结果，而且数据本身不会频繁变化。 hive不是一个完整的数据库。...Apache Hive™数据仓库软件有助于读取，编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集，并使用SQL语法进行查询。...Hive构建于Apache Hadoop™之上，提供以下功能： 通过SQL轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，如提取/转换/加载（ETL），报告和数据分析。
此文是我对于数据仓库项目的一点点感悟，不涉及具体的技术实现。...但它从来都不是(纯)技术项目 数据仓库项目上用到了很多技术组件，相信很多人都可以用报菜名的方式列举出来，听起来像是一个用了很多时髦组件、很性感的技术项目。...但如果从权重上来看，我认为技术不是最重要的部分。对于数据仓库项目而言，更需要的是一套策略，一套组合拳，不仅仅需要技术卓越、业务理解，还需要需求方、业务方在整体架构和流程上的配合。...数据仓库建设应该包括这些主要流程： 业务需求访谈、业务架构设计； 技术选型、技术架构设计； 客户顶层战略支持以及各个业务方、需求方的配合； 具体业务需求分析、数据建模； ETL导入数据； 报表开发、数据服务...数据仓库项目实施不是一开始就马上接数据进来，而是需要经过前期的几轮业务访谈确定整体的业务需求并完成总体业务架构设计，并根据业务架构和具体的客户技术状况确定顶层的技术选型和技术架构设计，在和数据仓库涉及到的业务方
六 数据仓库的基础概念 以下是我们在ApacheKylin中使用的一些领域术语，可以百度它们以供参考。...他们是Apache Kylin的基本知识，这也将有助于理解数据仓库，商业智能等分析方面的这些关注，术语，知识，理论和其他知识。...数据仓库(Data Warehouse) 数据仓库（DW或DWH）也称为企业数据仓库（EDW），是一个用于报告和数据分析的系统 商业智能(Business Intelligence) 商业智能（BI）是将原始数据转化为有意义且有用的信息以用于业务分析的一套技术和工具
一、案例描述 在一个零售业数据仓库中，事实表保存着各销售人员的销售记录，某天一个销售人员从北京分公司调到上海分公司了，那么如何来保存这个变化呢？...例如，某个销售人员的英文名改了，如果你不关心员工的英文名有什么变化则可直接覆盖(修改)数据仓库中的数据。
节点会在从副本中选出一个作为主副本, 然后当宕机的节点修复后, master节点会将缺失的副本分配过去, 同步数据后, 集群恢复正常. (3) 高性能 为了保证高吞吐量, 我们可以使用批量压缩, 顺序写, 零拷贝技术...•批量压缩•顺序写•零拷贝 Kafka高吞吐率的秘诀在于, 它把所有的消息都进行批量压缩, 提升网络IO, 通过顺序写和零拷贝技术提升磁盘IO ·END·
1.1 技术元数据技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发、管理和维护数据仓库使用的数据。...1.2 业务元数据业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。...其中的维度、类别还有 层次关系是属于典型的技术型元数据，而业务系统中与之对应的术语则属于业务元数据。...需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。...7、数据质量的保证方法1）从技术层面来说，需要构建一套高效、健壮的ETL程序，以此保证数据清洗、转换后数据的正确性和一致性。
技术差别 - 查询数据总量和查询频度差别 操作型查询的数据量少而频率多，分析型查询则反过来，数据量大而频率少。要想同时实现这两种情况的配置优化是不可能的，这也是将两类数据库物理分隔的原因之一。 5....技术差别 - 数据更新差别 操作型数据库允许用户进行增，删，改，查；分析型数据库用户则只能进行查询。 6. 技术差别 - 数据冗余差别 数据的意义是什么？就是减少数据冗余，避免更新异常。...~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....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： ?
字节社招，腾讯社招 x 2，端点数据(2021.07)，百度(2021.09)，蔚来(2021.09)，恒生(2021.09)，快手(2021.09)，唯品会(2021.10)参考答案：首先，我要知道数据仓库分层架构的目标是什么...数据分层从关系型在线交易系统到面向主题的数据仓库系统，从范式建模到维度建模的必经之路。数据分层是一套让我们的数据体系更有序的行之有效的数据组织和管理方法。...数据仓库基础分层主要是分为四层，如下图所示图片如上图所示，一个公司可能有多个业务系统，而数据仓库就是将所有的业务系统按照某种组织架构整合起来，形成一个仓储平台，也就是数仓。...同时，为了提高数据明细层的易用性，该层会采用一些维度退化手法，当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时，就可以退化维度，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。...：数据清洗，初步汇总本层将从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型，每一个主题对应一个宏观的分析领域，数据仓库层排除对决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
数据仓库 DataWarehouse ： 简称为 DW 或 DWH ，是决策支持系统（ dss ）和联机分析应用数据源的结构化数据环境，最早由比尔·恩门（ Bill Inmon ）于 1990 年提出。...如何理解数据仓库？ 我们可以从企业数据处理的两大类任务来理解数据仓库： 一类是操作型处理，它是针对具体业务在数据库的日常操作，通常对数据库记录进行查询、修改。...由于历史数据非常大量，同时也存在历史数据来源不一、格式不一的情况，需进行数据清洗、挖掘等操作，这时候普通的数据库查询已经无法满足需求，数据仓库就是为了解决此类问题而被提出的。...数据仓库与设计语言 在用户体验设计领域，数据仓库类似于设计语言，为了解决企业或平台产品众多的设计需求，统一设计标准，为每一次的设计需求提供“设计决策”支持。...此为第二期的技术 Wiki ，这个时代保持自学的热情很重要。
目录 8.1 事实表概述 8.2 周期快照 8.3 累积快照 8.4 无事实的事实表 8.5 迟到的事实 8.6 累积度量 小结 ---- 上一篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程...本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展技术，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。...和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出实现代码和测试过程。...产品源数据不包含产品数量信息，如果系统需要得到历史某一天新增产品的数量，很显然不能简单地从数据仓库中得到。这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品发布事件来计算产品的数量。...为了获取登记日期代理键的值，还要使用维度角色扮演技术添加登记日期维度表。
为了让大家不会从入门到放弃，我会从最简单的讲，后续会慢慢深入 面对新的技术，大家可能都有类似的问题: 我改怎么快速的去应用它？如果要应用，我要从哪里入手呢？业务中遇到新问题我改怎么办？...image.png 本次分享的主要内容(主要围绕)是: 主要分享hdfs、sqoop、hive三个hadoop生态系统里的技术 image.png 基本环境介绍之操作系统 操作系统 Ubuntu...yanshi/b hdfs dfs -mv /yanshi/file /yanshi/a hdfs dfs -mv /yanshi/a/file /yanshi/a/file2 image.png 数据仓库离线分析工具...Hive 只适合用来做海量离线数 据统计分析，也就是数据仓库 原则上不支持更新操作 与mysql的区别非常小，不想讲函数的，如果讲函数的话，就讲不完了，哈哈 image.png image.png
本篇将继续讨论常见的维度表技术。 我们以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。...这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出实现代码和测试过程，必要时会对前面已经完成的配置和脚本做出适当修改。...图7-1显示了增加列后的数据仓库模式。 图7-1 增加列后的数据仓库模式 1....7.5 退化维度 退化维度技术减少维度的数量，简化多维数据仓库模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。有时，维度表中除了业务主键外没有其他内容。...下面以销售订单为例，说明分段维度的实现技术。分段维度包含连续的分段度量值。
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