【CSDN现场报道】2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 (Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据 技术大会首日全体会议中,星环科技创始人兼CTO孙元浩带来了名为“现代数据仓库的技术演变和关键特性”的主题演讲。
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。
数仓建设是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务,其中数仓建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
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,用于支持管理决策。
随着需求越累越多,离线的数仓已经不能完全满足需求了,实时数仓可以满足实时化&自动化的决策需求。数据湖支持大量&复杂数据类型(文本、图像、视频、音频)
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。
建立用户画像首先需要建立数据仓库,用于存储用户标签数据。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,依赖于HDFS存储数据,提供的SQL语言可以查询存储在HDFS中的数据。开发时一般使用Hive作为数据仓库,存储标签和用户特征库等相关数据。
数据仓库适合存储结构化的、信息密度高的、经过处理后的数据。例如我们通过大数据分析得到的关联信息、画像信息等,都可以放在数据仓库中。
数据湖是一个集中的存储库,允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据,而不必首先构造数据,并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习,以指导更好的决策。
本期内容主要介绍使用Hive作为数据仓库的应用场景时,相应的库表结构如何设计。
ETL(Extract, Transform, Load)是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论,它主要用于从各种不同的数据源中提取数据,经过一系列的处理和转换,最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例,包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。
【编者注】一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师,沈浩老师(微博@沈浩老师 )以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题,其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据
熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;
大数据时代中,数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题,但是存在烟囱式、冗余高的弊端
今天聊一下数仓主题设计,其实不同行业不同领域模型设计的都有些不同,本次主要整理一下工作以来遇到的几种典型案例。
小伙伴们大家好呀,趁着年假的几天时间,我写了一篇 Elacticsearch 从0到1的“长篇大作”,现在还在排版,相信很快就会与大家见面了!关于系统学习用户画像,之前已经分享过2篇文章了,分别是《超硬核 | 一文带你入门用户画像》和《用户画像 | 开发性能调优》,收到的读者反馈还不错!本期文章,我借《用户画像方法论》一书,为大家分享在用户画像系统搭建的过程中,数据存储技术基于不同场景的使用。考虑到 篇幅的文章,我会用4篇文章分别介绍使用 Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch 存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。本期介绍的是 Hive,如果对您有所帮助,记得三连支持一下!
作者|QCon 数据架构总是在更新迭代的路上,以使其快速适应变化的数据环境,更为敏捷和规模化地给业务部门交付数据。在传统的数据架构中,存在数据复杂度高、缺乏敏捷性、不便于协作、数据和一致性可解释性低下等问题。这些挑战阻碍了企业迈向数据驱动型企业的道路,也难以实现快速响应业务需求。 在寻求最佳数据架构的过程中,Data Fabric 和 Data Mesh 常常被关注到,这两者乍一看很相似,但是这两种方法存在着根本差异。 Data Fabric 是一种设计概念和架构方法,旨在解决数据管理的复杂性,最大限度地
另外我觉得,问这个问题,也不一定就要让你照本宣科,把现在的数仓理论背一遍。更多的是想看你做了哪些有亮点的事,有哪些有亮点的想法。
这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
随着数字化的概念逐步深入不同领域企业的运营中,业务形态和数字化路径也越来越丰富。这也为企业数据处理、储存的方式提出了更多要求。对于企业,尤其是数据驱动型企业来说,需要强大的解决方案来管理和分析整个组织中的大量数据,这些系统必须具有可伸缩性、可靠性和安全性,并且必须具有足够的灵活性以支持各种数据类型和使用场景。这些要求远远超出了任何传统数据库的能力,因此,数据仓库、数据湖等多种不同的架构逐渐成为了数据库行业的热门技术。
在PowerBI中,如果我们针对某些数据清洗操作进行修改的话,只需要打开高级编辑器查看M语言,对特定的语句进行修改删除就可以了。
围绕着维度建模,那就不得不了解,早期的数据仓库构架方法。这里介绍一下两个经典的数仓架构理论。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。 引言 这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂
传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等;ODS是操作数据存储;EDW是企业级数据仓库,Data Mart是数据集市。
Apache Kylin 在 2014 年 10 月开源并加入 Apache 软件基金会的孵化器,一年后从孵化器毕业成为 Apache 顶级项目。从第一天起,Kylin 的标语是「Extreme OLAP Engine for Big Data」。五年来,Kylin 已经成为了大数据版图中一个不可或缺的角色,帮助了全球上千家企业进行高效的大数据分析。
内容来源:2017 年 10 月 21 日,深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
Data Vault 2.0 不仅是建模技术,也提供了一整套数据仓库项目的方法论。它能提供一套非常可行的方案来满足数据仓库项目中对于历史轨迹和审核两个方面的需求。
在Databricks的过去几年中,我们看到了一种新的数据管理范式,该范式出现在许多客户和案例中:LakeHouse。在这篇文章中,我们将描述这种新范式及其相对于先前方案的优势。
<数据猿导读> 中国移动大数据总架构师段云峰在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“无所不在的大数据分析”为主题的演讲.他主要给大家分享了中国移动在系统架构方面的内容,包括移动大数据演进的历程,
本文是《分布式数据仓库最佳实践》系列文章的第四部分第21篇《事实表设计》,针对事实表设计专题进行详细论述,内容包括事实表的类型划分,各种类型的事实表应用的场景、具有的特性和典型的案例。配套视频课程地址:网易云课堂
摘要总结:通过建立标准数据对照表,实现统一的人员信息库,提高数据一致性和准确性,并提高工作效率。
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章,描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求,并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
离线数据仓库到实时数据仓库,从lambda架构到kappa架构、再到混合架构。本文不再多再介绍,之前文章已有深入介绍,如有兴趣可看这篇文章:数据仓库介绍与阿里实时数仓案例 (点击链接)。
为了跟随大数据的发展以及提高我们对信息的使用,我们需要具有洞察力的应用,可以在连接洞察与操作的时候快速且低廉地提取相关性。 在前面的文章中,我提到洞察力形成的需要,并给出一个关于具有洞察力应用的例子。
在知乎看见了一个数据分析师的真实经历,忍不住唏嘘。 图片截自知乎 原文太长,简单概括一下:楼主是香港城市大学的硕士,在银行工作四年后想跳槽,但因为能力不符合公司的招聘要求,总是一面就挂了。 有人说行业人才饱和,竞争激烈;也有人说楼主简历写得笼统,不够亮眼;但最主要的原因其实是:没有建立起自己的技术护城河。 有很多公司的数据分析岗,入职之后每天都在取数、取数、取数,成了货真价实的crud/sql boy。这样的岗位即使工作十年,能带来的成长也极其有限。 如果自己不能精通一套有门槛的硬技术,不能和新人拉开差
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/52623602 《An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology》
来源:五分钟学大数据 本文约10000+字,建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充? 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
一、SQL on Hadoop 过去五年里,许多企业已慢慢开始接受Hadoop生态系统,将它用作其大数据分析堆栈的核心组件。尽管Hadoop生态系统的MapReduce组件是一个强大的典范,但随着时间的推移,MapReduce自身并不是连接存储在Hadoop生态系统中的数据的最简单途径,企业需要一种更简单的方式来连接要查询、分析、甚至要执行深度数据分析的数据,以便发掘存储在Hadoop中的所有数据的真正价值。SQL在帮助各类用户发掘数据的商业价值领域具有很长历史。 Hadoop上的SQL支持一开始是Apache Hive,一种类似于SQL的查询引擎,它将有限的SQL方言编译到MapReduce中。Hive对MapReduce的完全依赖会导致查询的很大延迟,其主要适用场景是批处理模式。另外,尽管Hive对于SQL的支持是好的开端,但对SQL的有限支持意味着精通SQL的用户忙于企业级使用案例时,将遇到严重的限制。它还暗示着庞大的基于标准SQL的工具生态系统无法利用Hive。值得庆幸的是,在为SQL on Hadoop提供更好的解决方案方面已取得长足进展。 1. 对一流的SQL on Hadoop方案应有什么期待 下表显示了一流的SQL on Hadoop所需要的功能以及企业如何可以将这些功能转变为商业利润。从传统上意义上说,这些功能中的大部分在分析数据仓库都能找到。
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日,由CDA数据分析师主办,以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天,除了引人眼球的主会场以外,上午同步开放4个分论坛,我们将逐一推送每个分论坛的盛况,以及演讲嘉宾速记稿整理,给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会大数据与云计算分论坛中,来自美团、微软、中国电信、易观等五位专家到会分享了云计算作为计算资源的底层,是如何支撑着上层大数据
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用,企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务,而要做精细化运营,首先要建立本企业的用户画像。
Hadoop job 提交简图 或 YARN 架构 或 YARN 工作机制 或 job 提交流程 0、job 提交简图
Greenplum是老牌的MPP数据仓库,查询稳定性很强,SQL支持非常全面(支持ANSI SQL 2008和SQL OLAP 2003扩展;支持ODBC和JDBC应用编程接口。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。),基于PostgreSQL构建而成,主要面向结构化数据OLAP计算,Greenplum在6.0版本大大的提高了对OLTP的支持,tpcb性能提升60倍,单节点查询达到80000TPS(Transactions Per Second,数据库每秒处理事务数),插入操作达到18000TPS,更新操作约7000TPS。
导读:随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
刚刚获悉,在全球研究机构Forrester最新发布了2023年第二季度《The Forrester Wave™: Cloud Data Warehouses》报告,吸引众多国际顶尖云数据仓库厂商参与其中,腾讯云以全栈云原生数据仓库解决方案成功入选 “竞争者”阵营,成为国内唯二入选的云厂商。
数据仓库具有面向主题的特性,那么就会有主题的概念,数仓建设是遵循纵向分层开发,横向划分主题域设计,数仓分层就不在这次谈了,这次我会结合本人数仓工作实践总结的经验来聊聊数仓主题域划分,同时会引申出主题划分,和数据域是什么,业务过程等。
数据猿导读 恒丰银行探索采用大数据技术构建统一的企业级数据管理平台,重构数据仓库应用,减少数据重复加工与存储,促进信息管理应用的数据融合共享,提高数据处理总体效率,提升数据分析和应用创新能力,正逐步取得预期的成效。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,互联网普惠金融研究院合办,中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟协
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
2、为什么需要数据模型:数据模型不是必需的,建模的目的是为了改进业务流程、消灭信息孤岛和数据差异及提升业务支撑的灵活性。
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