本文是来自2019年Apache Flink Meetup深圳站的资料，作者是OPPO的大数据平台负责人，本文主要讲述了OPPO基于Flink如何构建实时数据仓库。...本文从OPPO实时数仓的演进之路，基于Flink SQL的扩展工作，构建实时数仓的应用案例，未来工作的思考和展望4个方面介绍了OPPO基于Flink构建实时数仓的经验和未来的规划。
近年来，随着大数据的应用不断深入，构建企业级数据仓库成为了企业进行精细化运营的一种趋势。 从管理者的视角来看，数据仓库是赋能业务并辅助决策的一种工具，从开发者的视角来看，数据仓库是一堆数据模型的集合。...我们不能一味的使用拿来主义的方式去构建数据仓库，数据仓库建设能否成功会涉及很多的因素，数仓建设的方法论是指引我们的一个方向，万万不可迷失其中。一言以蔽之，合适就好。...DWD：数据仓库明细层数据(Data Warehouse Detail)。对ODS层数据进行清洗转化，以业务过程作为建模驱动，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细事实表。...DWS：数据仓库汇总层数据(Data Warehouse Summary)，基于指标需求，构建初步汇总事实表，一般是宽表。基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标表。...DIM层 该层主要存储一致性维度数据，数据仓库总线架构重要基石之一就是一致性维度。通过构建一致性维度我们可以轻松实现数据的交叉探查。 维度是维度建模的基础和灵魂。
根据目前大数据这一块的发展，已经不局限于离线的分析，挖掘数据潜在的价值，数据的时效性最近几年变得刚需，实时处理的框架有storm，spark-streaming...
数据仓库的价值 构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论，包括数据仓库的价值、选型、构建思路，随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升，大型企业需要构建企业级的数据仓库（数据湖）来快速支撑业务的数据化需求，与传统的数据库构建不通...： 数据仓库的模型构建 一、数据仓库构建需要考虑的问题 与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建需要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力...，能够使用实体、属性及其关系对企业运营和逻辑规则进行统一的定义、编码和命名，是业务人员和开发人员之间沟通的一套语言，数据仓库数据模型的作用： 统一企业的数据视图； 定义业务部门对于数据信息的需求； 构建数据仓库原子层的基础...案例解读：招标采购系统的数据仓库构建 按照数据仓库的构建思路，顺序是概念模型-->逻辑模型-->物理模型，最重要和复杂度较高的是概念模型的设计，需要结合业务，并根据业务特性设计事实表、维度表、顶层数据汇总表...前面讲了数据仓库的价值、构建思路、实例，完成数据仓库的概念、逻辑、物理模型设计后，数仓的产品选型也是需要考虑的部分，根据数据存储量、查询效率、并发能力可以选用MPP数仓和基于Hadoop的分布式数仓等
02-《 Hadoop构建数据仓库实践》.jpg 第1章 数据仓库简介 1.1 什么是数据仓库 Inmon将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理者的决策过程...1.3 数据仓库架构 1.3.2 主要数据仓库架构 在数据仓库技术演化过程中，产生了几种主要的架构方法，包括数据集市架构、Inmon企业信息工厂架构、Kimball数据仓库架构和混合型数据仓库架构。...Kimball数据仓库架构 Kimball数据仓库架构如图1-5所示。...Kimball的数据仓库包含高粒度的企业数据，使用多维模型设计，这也意味着数据仓库由星型模式的维度表和事实表构成。分析系统或报表工具可以直接访问多维数据仓库里的数据。...对比1.1节中数据仓库的定义不难看出，操作型数据存储在某些方面具有类似于数据仓库的特点，但在另一些方面又显著不同于数据仓库。 ● 像数据仓库一样，是面向主题的。
02-《 Hadoop构建数据仓库实践》.jpg 第2章 数据仓库设计基础 2.1 关系数据模型 2.1.1 关系数据模型中的结构 6．关系表的属性 关系表有如下属性： ● 每个表都有唯一的名称。...2.2.1 维度数据模型建模过程 维度模型通常以一种被称为星型模式的方式构建。所谓星型模式，就是以一个事实表为中心，周围环绕着多个维度表。还有一种模式叫做雪花模式，是对维度做进一步规范化后形成的。...一般使用下面的过程构建维度模型： ● 选择业务流程 ● 声明粒度 ● 确认维度 ● 确认事实 1．选择业务流程 确认哪些业务处理流程是数据仓库应该覆盖的，是维度方法的基础。...image.png 2.3 Data Vault模型 参考 （1）Data Vault 数据仓库模型构建-1 https://www.jianshu.com/p/df3684c20092 （2）Data...2.5 数据仓库实施步骤 1．定义范围 首要任务是定义项目的范围。项目范围定义了一个数据仓库项目的边界。典型的范围定义是组织、地区、应用、业务功能的联合表示。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。...本文将探讨面临的这个困境，了解如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。...构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践 以下探索一下通过数据仓库、数据湖、数据流和湖屋构建原生云数据分析基础设施的经验和教训： 教训1：在正确的地方处理和存储数据 首先要问问自己：数据的用例是什么?...(3)云原生数据仓库的最佳实践超越SaaS产品 构建原生云数据仓库或数据湖是一个庞大的项目。它需要数据摄入、数据集成、与分析平台的连接、数据隐私和安全模式等等。...超出数据仓库或数据湖范围的完整企业架构甚至更加复杂。必须应用最佳实践来构建一个有弹性的、可扩展、弹性的和具有成本效益的数据分析基础设施。
能不能构建一个同样适用于操作和分析的统一数据库？ 答案是NO。一个显然的原因是它们会"打架"......如果操作型任务和分析型任务抢资源怎么办呢？再者，它们有太多不同，以致于早已"貌合神离"。...~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： ?
03 ETL构建企业级数据仓库五步法 （一）确定主题 即确定数据分析或前端展现的某一方面的分析主题，例如我们分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，就是一个主题。...04 ETL中高级技巧的运用 （一）准备区的运用 在构建数据仓库时，如果数据源位于一服务器上，数据仓库在另一服务器端，考虑到数据源Server端访问频繁，并且数据量大，需要不断更新，所以可以建立准备区数据库...ETL构建数据仓库需要简单的五步，掌握了这五步的方法将构建一个强大的数据仓库，不过每一步都有很深的需要研究与挖掘，尤其在实际项目中，要综合考虑，例如如果数据源的脏数据很多，在搭建数据仓库之前首先要进行数据清洗...总之，ETL是数据仓库的核心，掌握了ETL构建数据仓库的五步法，就掌握了搭建数据仓库的根本方法。不过，不能盲目教条，基于不同的项目，需要进行具体分析，如父子型维度和缓慢变化维度的运用等。...在数据仓库构建中，ETL关系到整个项目的数据质量，所以马虎不得，必须将其摆到重要位置，将ETL这一大厦根基筑牢。 05 ETL与SQL的区别及联系 如果ETL和SQL来说，肯定是SQL效率高的多。
阅读字数：3141 | 8分钟阅读 摘要 ES最多使用的场景是搜索和日志分析，然而ES强大的实时索引查询、全文检索和聚合能力也能成为数据仓库与OLAP场景的强力支持。...本次分享将为大家带来数说故事如何借助ES和Hadoop生态在不同的数据场景下构建起数据仓库能力。...第三种与全量数据库无太多关系，主要涉及业务层面，比如对已有的ES小库做打标签或者ETL操作，然后进行转化写入另一个库，类似数据仓库中将工作表提取出来，然后转换写入另一个表。...一是构建Hive on HBase/ ES/Banyan（对于三种取数模式）的能力，由于Banyan是基于ES索引，所以它在构建时要做的事情与ES差不多。...（Hive的源码对象） 在有了构建能力之后，还需要支持ES特有的查询。
我已经谈到了构建属于你自己的数据仓库需要采取的前两个步骤（请参阅：如何在4周内构建数据仓库，第1部分）。选择架构和DBMS是需要完成的第一件事情。...处理 有很多方法可以将事务数据库中的数据复制到DW（数据仓库）中。为了简单起见，假设我们每天运行一次作业来复制数据。但如果当时，我们的业务不能运行，那么事务数据库就没有被更新。...IMAGE1显示两个数据库有两种不同的模式，图中我们用数据仓库并且用一个问号来表明我们需要复制（还未知道如何复制）的数据。 我们将使用ETL（提取，转换和加载）作业来填充我们的DW。...第二个ETL使用大量地转换将数据从暂存区复制到数据仓库。 让我们仔细看看这两种方法。...依靠一个人建立一个简单的数据仓库是可以在一个月内完成的任务。当然，它背后有很多理论（比如如何处理不同类型的规则等）。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。...立即观看 Techo 大数据专场《开源开放 构建云上数仓生态》专题回放 云原生数据仓库成为风口，助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看，现有数据仓库拥有诸多问题。...为了助力中小企业快速构建数据仓库，今年9月11日，腾讯云全新发布了云数据仓库 CDW，对于企业常见的运维操作进行高度封装，屏蔽底层复杂的逻辑细节，同时提供多维度全方位智能化的监控体系。...期间，腾讯开始探索流式计算、秒级采集系统的建设，并构建企业级的实时数据分析体系。 大数据平台的在线分析和实时计算功能在实时报表、实时查询、实时监控等诸多场景下得以应用。...未来，腾讯云将坚持构建开源开放的数据生态战略，通过创新的云原生技术，助力企业数据仓库加速数字化转型。 ---- 关注“腾讯云大数据”公众号，技术交流、最新活动、服务专享一站Get~
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。...为了助力中小企业快速构建数据仓库，今年9月11日，腾讯云全新发布了云数据仓库 CDW，对于企业常见的运维操作进行高度封装，屏蔽底层复杂的逻辑细节，同时提供多维度全方位智能化的监控体系。...腾讯云全新升级的弹性 MapReduce，将企业大数据构建成本降低 30%。同时实现了异构算力的融合，能够在计算高峰期通过云原生的弹性资源或者在线业务的空闲资源快速补充算力。...期间，腾讯开始探索流式计算、秒级采集系统的建设，并构建企业级的实时数据分析体系。 大数据平台的在线分析和实时计算功能在实时报表、实时查询、实时监控等诸多场景下得以应用。...未来，腾讯云将坚持构建开源开放的数据生态战略，通过创新的云原生技术，助力企业数据仓库加速数字化转型。 腾讯云大数据 ? 长按二维码 关注我们
围绕 ColorOS，OPPO 构建了很多互联网应用，比如应用商店、浏览器、信息流等。...我们把它分成了 4 个层次： 最下层是统一工具体系，涵盖了"接入 - 治理 - 开发 - 消费"全数据链路； 基于工具体系之上构建了数据仓库，划分成"原始层 - 明细层 - 汇总层 - 应用层"，这也是经典的数仓架构...以上就是 OPPO 数据中台的整个体系，而数据仓库在其中处于非常基础与核心的位置。 1.3. 构建 OPPO 离线数仓 ? 过往 2、3 年，我们的重点聚焦在离线数仓的构建。...既然业务侧和平台侧都有实时化的这个诉求，那 OPPO 是如何来构建自己的实时数仓呢？ 1.5. 离线到实时的平滑迁移 ?...构建实时数仓的应用案例 下面分享几个典型的应用案例，都是在我们的平台上用 Flink SQL 来实现的。 3.1.
另一个阵营生我的气，因为他们的现代数据堆栈从根本上不是这样设置的，这也不是他们构建数据产品的方式，”Chad 说。 我会让您自己决定“不可变数据仓库”（或主动与被动 ETL）是否适合您的数据团队。...或者，数据科学家可能会发现他们构建模型的唯一方法是从生产表中提取数据，这些生产表作为服务的实现细节运行。 生产表中的数据不适用于分析或机器学习。...数据仓库：仓库主要用作“数据展示”和底层计算层。 3. 语义层：数据消费者构建经过验证并与业务共享的数据产品。语义层中的资产应该被定义、版本化、审查，然后通过 API 提供给应用层使用。 4....语义事件 API：此 API 用于作为公司核心构建块的语义真实世界服务级别事件，而不是来自前端应用程序的事件。例如，在 Convoy 的情况下，这可能是在创建货件或暂停货件时。...来自现实世界的事件构建在服务代码中，而不是 SQL 查询中。 CRUD 抽象 API：数据消费者不需要查看所有生产表，特别是当它们只是他们用来生成洞察力或权力决策的数据服务的实现细节时。
海盗指标法(AARRR海盗模型) 它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段的：用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用...
*了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造，运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型 决策支持系统及其演化 一般将数据分为：分析型数据与操作型数据 操作型数据：由企业的基本业务系统产生的数据...数据仓库的特性：面向主题性，集成性，不可更新和时间性。 集成：数据仓库最重要的特性，分为数据抽取转换，清理（过滤）和装载 不可更新：数据仓库中的数据以批量方式处理，不进行一般主义上的数据更新。...数据仓库的体系结构与环境 从数据层次角度的体系结构来看，典型的数据仓库的数据体系结构包括：操作型数据、操作型 数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据 从功能结构看，可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次...数据仓库的数据组织 数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度或综合程度的级别。...细化程度越高，粒度越小 粒度影响到数据仓库的数据量及系统能回答的查询的类型 进行数据仓库的数据组织时，应根据当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度，多层次数据查询要求。
数据仓库之ODS层搭建 我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分，第一部分是确定都有哪些表，第二部分是确定数据装载的方式。...我们一共有两种方案，第一种方案是在建表的时候只有一个字段，一行存放的是一个json字符串，我们获取对应数据时，可以通过get_json_object()函数，从该字符串中取出对应的字段的信息；第二种方案是我们直接构建一张...我们最终选择的方案是构建json表 1.1日志表建表语句 我们去官网查看建json表的语法： 我们结合行为数据中json的格式，最终构建的日志表建表语句如下所示： DROP TABLE IF EXISTS
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。...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。...很多书将它们称为"数据仓库建模方法"，但笔者认为数据仓库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数据仓库。...数据仓库建模体系之维度建模数据仓库 非维度建模数据仓库(dimensionally modeled data warehouse)是一种使用交错维度进行建模的数据仓库，其总体架构如下图所示： ?...如果这种一致维度不满足某些数据分析要求，自然也可在数据仓库之上继续构建新的数据集市。
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