展开

关键词

①:概述

有了这些快照以后,用户便可将其汇总,生成各历史阶段的分析报告;组件的核心组件有四个:各源,ETL,,前端应用。如下图所示:?1. 前端应用和操作型一样,通常提供具有直接访问功能的前端应用,这些应用也被称为BI(商务智能)应用;集市(data mart)集市可以理解为是一种小型,它只包含单个主题 ,它的来自。 当用户或者应用程序不需要不必要不允许用到整个时,非独立集市就可以简单为用户提供一个的子集。开发流程在系列的第五篇 中,曾详细分析了系统的开发流程。 的开发流程和的比较相似,因此本文仅就其中区别进行分析。下图为的开发流程:?较之系统开发,开发只多出ETL工程部分。

87561

分析师应该了解的-vs

系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。 汇总有可能有很多维度的统计分析结果,取百家之长(各个源的),成就自己的一方天地(规划各种业务域的模型,指标)。 举个栗子~ 车联网早期是肯定没有的,刚开始启动阶段就是车上发送什么我就存储什么,比如出现告警,就实时展示出来给用户。 这时候【】来了,我们把各种渠道收集的提前做好模型(初级汇总)。分各个业务主题,很多个表。比如电池就有一个主题了。 不是一个组件(技术),更像是一种方法论。 为什么前两年大环境下,概念火了。其一,以前做过传统电信行业的先行者,没有及时布道(毕竟之前没有微信这种好工具)。

14610
  • 广告
    关闭

    11.11智惠云集

    2核4G云服务器首年70元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    ②-集市建模

    前言建模包含了几种建模技术,除了之前在系列中介绍过的ER建模和关系建模,还包括专门针对的维度建模技术。 本文将详细介绍维度建模技术,并重点讨论三种基于ER建模关系建模维度建模的总体建模体系:规范化,维度建模,以及独立集市。 建模体系之规范化所谓建模体系,指的是从无到有的一整套建模方法。最常见的三种建模体系分别为:规范化,维度建模,独立集市。 很多书将它们称为建模方法,但笔者认为建模体系更能准确表达意思,请允许我自作主张一次吧:)。下面首先来介绍规范化建模体系之维度建模非维度建模(dimensionally modeled data warehouse)是一种使用交错维度进行建模的,其总体架构如下图所示:?

    1.4K62

    为什么说是每个IT架构师都要精通的技能?

    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,一劳永逸,它要求新的业务很快能融入中来,老的下线的业务,能很方便的从现有的中下线。 ◆ ODS层源头系统的表通常会原封不动地存储一份,这称为ODS层, ODS层也经常会被称为准备区,它们是后续层加工的来源,同时ODS层也存储着历史的增量或全量。 ◆ DW层明细层和汇总层是的主题内容。 元贯穿了的整个生命周期,使用元驱动的开发,使自动化,可视化。按照不同的用途将元分为两类:技术元和业务元。? 因此一个优秀的建模团队既要有坚实的建模技术,还要有对现实业务清晰、透彻的理解。另外,架构并不是技术越多越新越好,而是在可以满足需求的情况下,越简单越稳定越好。

    12150

    分析师应该了解的-

    小B是一名分析师,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。 元知道多少 小B作为一名分析师,为什么自己没能去找到呢? 这就要说下的元管理。 我们都知道传统的中每张表都有注释,包括表注释,字段注释,你拿到一个不熟悉的表肯定要先看注释,然后才知道每个字段的意思。 同样也有这样一套“注释”,我们称之为元的元是负责记录和管理的含义、格式、血缘关系等。 作为分析师,做分析之前,你都要先知道自己需要什么,去哪找到这些。 没错,就是的元管理系统。所以,理解,需要从元开始。 总结 元承担着治理的重任,完整的元管理系统是建设成功的根基,也是发挥作用大小的决定项之一。 最为分析师,使用好元,可以快速帮助你更快的构建特征工程。

    31010

    ,就不是了吗?

    好有更清晰 的了解。如果大家有需求翻译成中文的,可阅后留言。 What is Database?

    19810

    架构」的三种模式建模技术

    以下主题提供有关中架构的信息:中的模式第三范式星型模式优化星形查询中的模式模式是对象的集合,包括表、视图、索引和同义词。 在为设计的模式模型中,有多种安排模式对象的方法。一个模式模型是星型模式。示例模式(本书中大多示例的基础)使用星型模式。但是,还有其他模式模型通常用于。 另外,一些模式既不是星型模式也不是3NF模式,而是共享这两种模式的特性;这些模式被称为混合模式模型。Oracle旨在支持所有模式。 被大量的商业智能工具广泛支持,这些工具可能预期甚至要求模式包含维度表。星型模式用于简单的集市和非常大的。图19-2给出了星型模式的图形表示。? 当满足这些条件时,中运行的大多星型查询将使用称为星型转换的查询执行策略。星型转换为星型查询提供了非常高效的查询性能。

    85650

    什么是云?云世界排名的厂商有哪些?

    为了防止此种情况的发生,并有效地储存资料,就有了云。那么什么是云?云世界排名的厂商有哪些? 什么是云相对于普通的,云就是将普通的的内容优化到云环境中储存。 同时,云还可以实现多部分的整合,从而可以更加完善企业的系统。而且云比自建的更安全,可靠,同时也更加的专业和经济实用。云世界排名的厂商有哪些? 腾讯云是云世界排名榜上的有名企业,其云具备稳定性和安全性的同时,还可以自主的提供高效的运维工具以及自主开发环境等。 综上所述,腾讯云世界排名还是很靠前的,而且腾讯云的的子产品,还有云 PostgreSQL,云Doris以及云ClickHouse三个产品。

    8320

    专题(1)-生命周期模型

    一、前言 工作内容的变更,导致重新回到模型的架构和设计,于是花点时间比较系统的回顾建模和系统建设的知识体系,记录下来,作为笔记吧。 二、模型 无论技术如何变化,从RDBMS到NoSQL,从传统技术到大,其实只是实现技术手段的变化,建设生命周期的模式从来都不曾真正颠覆性改变过。向前辈致敬。 三、未完待续  后续考虑根项目的实施,分环节,从实践角度,记录分享点滴,算是我的工作笔记吧。  另外项目团度在招:资深的模型设计师-工作地点北京,有感兴趣的可以把简历发给我吧。

    54820

    百问系列:的区别是什么?

    比如你在某团或者某宝里面的个人信息,这些你会做修改,一般存放在业务中。呢,一般是指一套管理+组织+分析的方法论,承载的软件,在互联网行业中一般是Hive为主流。 它一般存放的是行为类,比如你点击一次网页,这些都会被记录下来存放在中,当然个人信息一般也会从业务同步一份到中。这些主要用来做分析使用。 此时仍不太需勉强够用,定时从从里面统计就可以。 一般服务于业务系统的,一般是服务于分析系统的。一般存储在线交易存储的一般是历史设计是尽量避免冗余,在设计是有意引入冗余。 是为捕获而设计,是为分析而设计。当然,不仅仅指的是一个存储引擎,而是一套完整的建设的方法论,感兴趣的同学请在我的公众号中阅读更多的内容。

    27250

    专题(6)-、主题域、主题概念与定义

    一、      关于概念的标准定义业内认可度比较高的,是由之父比尔·恩门(Bill Inmon)在1991年出版的“Building the Data Warehouse”(《 建立》)一书中所提出:      中文定义:是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的集合,用于支持管理决策。      所谓较高层次是相 对面向应用的组织方式而言的, 是指按照主题进行组织的方式具有更高的抽象 级别。 与传统面向应用进行组织的特点相对应, 中的是面向主题进行组织的。 分析主题域,确定要装载到的主题是 信息打包技术的第一步。而在进行设计时,一般是一次先建立一个主题或企业全部主题中的一部分,因此在大多的设计过程中都有一个主题域的 选择过程。 主题域的确定必须由最终用户和的设计人员共同完成。比如,对于Adventure Works Cycle这种类型的公司管理层需要分析的主题一般包括供应商主题、商品主题、客户主题和主题。

    3.6K41

    *了解相关技术 *了解设计过程建造,运行及维护*了解OLAP及多维模型 决策支持系统及其演化 一般将分为:分析型与操作型 操作型:由企业的基本业务系统产生的,用于联机处理环境 集成:最重要的特性,分为抽取转换,清理(过滤)和装载 不可更新:中的以批量方式处理,不进行一般主义上的更新。随时间变化:不断捕捉的体系结构与环境从层次角度的体系结构来看,典型的体系结构包括:操作型、操作型存储、集市和个体层从功能结构看,可分为处理、管理和应用三个层次组织 细化程度越高,粒度越小粒度影响到量及系统能回答的查询的类型 进行组织时,应根当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度,多层次查询要求。 维护的基本思路: 根某种维护策略,在一定条件下触发维护操作;维护操作捕捉到源中的变化;通过一定策略对中的进行相应的更新操作,以保持两者的一致性。

    30040

    Hive-

    -service hwi 启动后访问http:master:9999hwiHive的远程服务:默认端口:10000,执行启动命令:nobup hive --service hiveserver2 &元存储 :hive是将元存储在mysql或者Derby等,元主要依赖MetastoreDB服务hive模型包括表、外部表、分区、桶解析器、编译器、优化器:完成HQL语法解析,由MapReduce执行存储 :存储在HDFS中HiveQL:用于分析处理存储在HDFS中的结构化,它不支持事务及更新操作,延迟比较大操作:创建内表、创建外表(external关键字,删除表只删除了元信息,不删)、 创建静态分区表、创建动态分区表、创建带有的表 (create table xx as select xx from table)导入:本地与HDFS导入、单表插入、多表插入导出:导出到本地及

    25930

    -的区别

    的区别的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。 分析型处理,叫联机分析处理 OLAP(On-Line Analytical Processing) 一般针对某些主题的历史进行分析,支持管理决策。首先要明白,的出现,并不是要取代是面向事务的设计,是面向主题设计的。一般存储业务存储的一般是历史在设计是有意引入冗余, 依照分析需求,分析维度、分析指标进行设计。是为捕获而设计,是为分析而设计。以银行业务为例。 ,是在已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘资源、为了决策需要而产生的,它 决不是所谓的“大型”。

    76610

    一文了解

    的存在,其主要作用是满足在用户和企业服务交互时,满足低时延的增删改查操作。二、的诞生背景大赋能这些词近些年来在it圈子火起来了。 三、的建设意义企业要建立自己的集市,一般来讲最主要的目的是为了给上层应用产品提供强有力的支撑。 当然对一个是否合理的检验的标准不外乎以下这几点:性能一个良好的能够帮助我们快速查询所需要的,减少的IO成本。 质量良好的模型能改善统计口径不一致的问题,减少计算错误的可能性。 四、如何建设大概模型见下图:? ,但是这些的来源都离不开整个的建设。

    53820

    同步到的实践

    概述在建模理论中,需要把未经加工的原始加载进中,以方便后续建模和分析使用。这里的未经加工的原始就包括了关系型中的。 采集关系型中的原始中,一般有两种方法,分别是:通过JDBC协议,使用Select * 语句,将关系型抽取、转换并加载到中。 将关系型产生的变化的日志,通过消息中间件并进行特殊处理,加载到中去。 使用这种方案可以在不追求实时的前提下,实现业务的还原。 本文试图对《美团DB同步到的架构与实践》的思路进行一次扩展可以让任意一种关系型变化都能使用SQL完成在层面的更新,而不需要使用Spark Streaming或者是Flink

    17510

    】大流程及脚本实现

    的定义集合:面向主题的(Subject Oriented)集成的(Integrated)相对稳定的(Non-Volatile)反映历史变化(Time Variant)用于支持管理决策(Decision Making Support)的区别:OLTP :OLAP 大:更多更长时间的低成本的大平台更高效的分析能力实时+离线模式处理同一的目标建好采集 、传输和存储平台在hive中分层来搭建所用的技术采集:Flume+Kafka存储:HDFS计算:Hive流程日志服务器生产日志 -> flume(采集,并作为生产者将传输给 kafka) -> Kafka(缓存) -> Flume(作为kafka的消费者) -> HDFS -> Hive(分四层完成)? 分层ODS(Operation Data Store):原始层 DWD(Data Warehouse detail):明细层 DWS(Data Warehouse Service):服务

    14610

    —概念

    经过反复炒作之后,慢慢的降温下来。大家不再大谈几个v了,落地到企业会发现,大部分场景还是传统的的替换。今天梳理下的使用场景,以及需要的技术。 2,大技术相比传统的有什么优势? 搞来搞去,又回到了传统的吗?事实上,大部分企业的应用传统支持就非常好。 相比传统的,大技术在几个方面有优势:1)支持非结构化,传统,基于关系理论构建,只支持结构化。尤其在互联网行业,非结构化是主。 2)扩展性上。 对于小于100T的结构化处理时,往往会发现MPP架构的反而性能更高。但是有非常明显的扩展瓶颈,目前已知的,最大生产节点大概是几百个节点。 本文先介绍的基本概念,下一篇介绍大的应用场景。

    53060

    挖掘

    :面向主题的、集成的、非易变的、随时间变化的集合,用以支持决策。为事务处理服务。的基本特征包括以下几个方面:1)面向主题。2)集成。3)相对稳定。 集市是一种更小、更集中的,解决分析时间长,代价高的确定集市不等于集市的简单合并不能成为(1)模型和OLAP操作基于多维模型。 多维构成了立方体。 多维存储模型涉及两类表:维表和事实表,常用的多维模式为星型(一个事实表和多个维表组成)和雪花型(将维表组织为层次结构)模式。 利用位图索引实现高性能访问。 (2)的体系结构系统组成:(DW)、管理和分析工具(查询工具和挖掘工具)。元的核心。 三层客户机服务器结构: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。

    29210

    技术

    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。 量达到某个量级之后,单机或MPP无法承受其负载,势必要转向大平台;但迁移完成后,因为大有自己的计算引擎(如Mapreduce),所以之前所有使用SQL编写的分析任务,都需要重构为MapReduce 那可不可以将特定领域,已经成熟的语法和使用习惯,如结构化分析的SQL,也迁移到大平台上来?当然可以,而且在大产品中,都是致力于此,用于提升大在不同场景的易用性。 在结构化分析,即场景中,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的一个工具。

    7730

    相关产品

    • 云原生数据库  TDSQL-C

      云原生数据库 TDSQL-C

      TDSQL-C是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级数据库。云原生数据库的数据库架构将传统数据库与云计算的优势相结合,完全兼容MySQL和PostgreSQL,具有更高的性价比,更灵活的弹性扩展,可实现超百万级QPS的高吞吐,128TB海量分布式智能存储。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券