“数据仓库(Data Warehouse)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(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。”——数据仓库之父W.H.Inmon
我们在进行很多工作的时候,经常就需要用到数据 ,因为数据是比较准确的,它能够整合很多的资源,这对于企业今后的发展和管理是非常有利的。那么,数据湖和数据仓库的区别是什么呢?
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中,对于一个真正的数据湖应该是什么样子,现在对数据湖认知还是处在探索的阶段,像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 2.湖仓一体化为什么诞生? 3.湖仓一体化是什么? 4.湖仓一体化的好处是什么? 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前,我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据,但是随着大数据技术的兴起,大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系,所以大家设计了一套新的数据存储管理系统,把所有的数据全部存储到数据仓库,然后统一对数据处理,这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域,数据仓库(英语:data warehouse,也称为企业数据仓库)是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起,以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining),帮助决策者能快速从大量数据中,分析出有价值的信息,帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据,但是许多现代企业必须处理非结构化数据,半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景,并且成本效益并非最佳。
BI又叫商业智能,简单点说就是从本质上改变企业做决策拍脑袋的情况。BI的定义分为广义和狭义两种。
如今已经进入到了大数据和互联网+时代,数据成为了行业人士看重和关心的事物,单个或者少量的数据价值有限,但是当海量数据聚集在一起时,它们发挥的作用就不可小视,需要使用专门技术手段来处理和优化数据,数据湖 数据仓库之间的区别是什么?数据仓库具备哪些功能?
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。
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。
大数据经过反复炒作之后,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数据仓库的替换。今天梳理下数据仓库的使用场景,以及需要的技术。 1,先谈下数据仓库准确的概念是什么? 数据仓库 ,由数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)于1990年提出,主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料,透过数据仓库理论所特有的资料储存架构,作一有系统的分析整理,以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行
确实,如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆,他们到底是什么样的一些关系?我为大家去简单的梳理一下。
在大数据系统平台当中,数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念,共同支持大数据存储的实际需求。在大数据处理当中,大数据存储这个环节,数据仓库技术起到重要的作用。今天我们来对数据仓库做一个简单的介绍。
数据无论是对于我们个人来说,还是对于公司来说,都是非常重要的。那么,如何储存数据也是许多公司面临的问题,直接数据既要保证安全性,又要保证我们在储存的时候便捷性,访问的时候也需要快速响应。那么有什么样的方式能够储存这样如此庞大的数据量呢?在云数据仓库 Snowflake,提出云数据库概念之前,大部分的企业都会使用传统数据库来解决这一难题。那么,云数据仓库的意义是什么呢?
The modern data warehouse architecture creates problems across many layers. Image courtesy of Chad Sanderson.
包含: •项目做了什么 我们的教育大数据分析平台项目就是将大数据技术应用于教育行业,为企业经营提供数据支撑
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
数据仓库(Data Warehouse,DW):始于 20 世纪 80 年代,发展于 20 世纪 90 年代,后与商务智能(Business Inteligence,BI)作为业务决策主要驱动力协同发展。赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型,整合后的数据能为业务运营提供洞察,为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
我们中的一些人更多地了解了数据湖,特别是在过去的六个月里。有些人告诉我们,数据湖只不过是数据仓库的转世,本着“去过那里”的精神,其他人则专注于这个“有光泽的,新的”数据湖有多好,而另一些则是站在海岸线尖叫,“不要进去!这不是一个湖 - 这是一个沼泽!“
长期从事数据仓库的你,是否还记得数据库设计中的三大范式?在设计数据仓库的表时,是否考虑过规范化和反规范化之间的区别?是否想过数据仓库和数据库在设计中对范式考虑的侧重点是什么?
第1章和第2章介绍了数据驱动组织的概念,并在大数据计划的背景下定义了数据操作的概念。现在,是时候退一步,探索一些其他基本但重要的概念了。在这一点上,我们最重要的任务之一是清楚地描述数据仓库和数据湖之间的区别。
最近群里很多小伙伴都问了数据库和数据仓库的区别是什么,因此将之前写过的文章给大家再分享一遍。
机器学习 (ML) 等人工智能 (AI) 技术改变了我们处理和处理数据的方式。然而,人工智能的采用并不简单。大多数公司仅将 AI 用于其数据的最小部分,因为扩展 AI 具有挑战性。通常,企业无法利用 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。
大家好,我是一哥,今天给大家分享下如何使用Spark从无到有搭建一个数仓项目。 数据仓库解决了什么业务问题,它和传统数据库的区别是什么? 对数据仓库的基础架构有大致的了解。 使用 Spark 可
数据仓库的分层设计是为了实现数据仓库的高性能、低成本、高效率、高质量使用。而且分层设计后会带来如下好处:
校招面试的时候面的是java后台,收到的职位offer是大数据相关的东西,虽然啥也不会,不过想到这也是一个比较火的领域,就毅然决然的接受了这个offer。
不同的团队会面临不同的难题,今天居士简单聊一下这几年自己亲身经历以及帮助一些小伙伴解惑后的一些感想。
商务智能这个术语有两层含义。 P292
数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。
PowerBI 的主题是什么?我们发现在 2020 年开始,已经不仅仅限于商业智能了。
MPP代表"Massively Parallel Processing",是一种计算机架构,旨在通过分布式处理来实现大规模数据处理和分析。它使用多个处理器或计算节点同时工作,以加快数据处理速度和提高性能。MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序,如数据仓库、商业智能和大数据分析。
0x00 前言 你了解你的数据吗? 前几天突然来了点灵感,想梳理一下自己对数据的理解,因此便有了这篇博客或者说这系列博客来聊聊数据。 数据从业者有很多,比如说数据开发工程师、数据仓库工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据产品经理等等,不同岗位的童鞋对数据的理解有很大的不一样,而且侧重点也不同。那么,是否有一些数据相关的基础知识是所有数据从业者都值得了解的?不同的岗位对数据的理解又有多大的不同?数据开发工程师是否有必要去了解数据分析师是如何看待数据的? 本系列博客会尝试去学习、挖掘和总结这些内容,在数
数仓,DataWarehouse,是一个 面向主题的、集成的、稳定的、与时间相关的 数据集合。
作者简介:史凯,花名凯哥,腾讯云最具价值专家TVP,ThoughtWorks数据智能业务总经理。投身于企业数字化转型工作近20年。2000年初,在IBM 研发企业级中间件,接着加入埃森哲,为大型企业提供信息化架构规划,设计,ERP,云平台,数据仓库构建等技术咨询实施服务,随后在EMC负责企业应用转型业务,为企业提供云迁移,应用现代化服务。现在专注于企业智能化转型领域,是数据驱动的数字化转型的行业布道者,数据中台的推广者,精益数据创新体系的创始人,2019年荣获全球Data IQ 100人的数据赋能者称号,创业邦卓越生态聚合赋能官TOP 5。2019年度数字化转型专家奖。打造了行业第一个数据创新的数字化转型卡牌和工作坊。创建了精益数据创新方法论体系构建数据驱动的智能企业,并在多个企业验证成功,正在向国内外推广。
数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念,它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解:
数据仓库是什么? 还是得先从定义开始:数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。这里的“支持决策”往往是面向分析的,需要能够对业务系统的数据进行大批量的、多维度的数据探索和分析,从而帮助最终的业务决策。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
前段时间给大家分享了阿里的数仓建设《阿里数据仓库研发规范》,本文主要讲解下创业型公司是如何建设数仓的。本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设,有提到早期的数据服务中存在不少问题,虽然在做运营Dashboard系统时,对后台数据服务进行了梳理,构建了数据处理的底层公共库等,但是仍然存在一些问题:
1.如有错误欢迎大家指出,我会及时更正,有什么不懂也可以留言提问,互相交流吗。 2.也许大家觉得这没什么,但是我会认真对待,把它当成我的笔记、心得、这样才能提升自己。
0x00 前言 你了解你的数据吗? 前几天突然来了点灵感,想梳理一下自己对数据的理解,因此便有了这篇博客或者说这系列博客来聊聊数据。 数据从业者有很多,比如说数据开发工程师、数据仓库工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据产品经理等等,不同岗位的童鞋对数据的理解有很大的不一样,而且侧重点也不同。那么,是否有一些数据相关的基础知识是所有数据从业者都值得了解的?不同的岗位对数据的理解又有多大的不同?数据开发工程师是否有必要去了解数据分析师是如何看待数据的? 本系列博客会尝试去学习、挖掘和总结这些内容,在数据的海
导语 | 数据中台被誉为大数据的下一站,成为了人们谈论的焦点,2019年也被称为数据中台元年。但是数据中台是什么?它和数据仓库、商业智能、大数据平台有什么区别?它的主要功能是什么?本文是对TVP史凯老师的直播演讲整理,为大家剖析数据中台的愿景和本质。「TVP思享」专栏,凝结大咖思考,汇聚专家分享,收获全新思想,欢迎长期关注。(编辑:云加社区 涛涛)
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。
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。
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。早期的数据服务中存在不少问题,虽然在做运营Dashboard系统时,对后台数据服务进行了梳理,构建了数据处理的底层公共库等,但是仍然存在一些问题:
抗击疫情,腾讯云在行动。数据中台被誉为大数据的下一站,成为了人们谈论的焦点,2019年也被称为数据中台元年。但是数据中台是什么?它和数据仓库、商业智能、大数据平台有什么区别?它的主要功能是什么?本文是对TVP史凯老师的直播演讲整理,为大家剖析数据中台的愿景和本质。
规范设计在这里取《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》中的定义,这里记录一下本人对这一块自己的理解。
📷 摘要:分析大量的数据只是使大数据与以前的数据分析不同的部分,还需要了解其他三方面是什么。 人类每天都吃、睡、工作、玩,这生产数据并且是大量的数据。根据IBM的数据,人类每天产生2.5万亿(250亿
数据仓库 Data Warehouse,是为企业所决策制定过程,提供所有支持类型的数据集合。用于分析性报告和决策支持。数仓是一个面向主题、集成的、相对稳定、反映历史变化的数据集合,随着大数据技术的发展,其作用不再局限于决策分析、还可以为业务应用、审计、追踪溯源等多方面提供数据支撑,帮助企业完成数字化转型。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。
在【rainbowzhou 面试13/101】技术提问--说说你了解的大数据应用产品?中,聊了聊用户画像是什么、如何用、前置条件以及它与大数据的关系。今天想详细聊聊关于用户画像平台的构成,希望对大家有所帮助。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云