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。...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。...数据仓库建模体系之独立数据集市 独立数据集市的建模体系是让公司的各个组织自己创建并完成ETL，自己维护自己的数据集市。其总体架构如下图所示： ?...小结 数据仓库建模是一个综合性技术，需要使用到ER建模、关系建模、维度建模等技术。而且当企业业务复杂的时候，这部分工作更是需要专门团队与业务方共同合作来完成。
数据湖、数据仓库、数据集市，这三个概念都是干什么的，有什么区别呢？这边文章可以为你解释下他们的异同。...关于数据湖和数据仓库的区别可以参考上一篇文章：数据分析师应该了解的数据湖 数据集市 简单来说，数据集市是数据仓库的一个子部分，专门为特定部门/业务功能设计和构建的。...高性能：由于每个数据集市仅用于特定部门，因此通过数据集市性能负载在部门内部得到了很好的管理，不会影响其他集市的分析工作。 数据集市类型 从属数据集市，从现有数据仓库构建从属数据集市。...数据从内部或外部数据源中获取，经过精炼，然后加载到数据集市，直到业务分析结束为止。 混合数据集市，混合数据集市集成了来自当前数据仓库和其他运营源系统的数据。...它结合自下而上方法，帮助企业集成数据集市。 数据集市和数据仓库的区别 ? 所以，对于大型企业来说，数据湖，数据仓库，数据集市都是共存的，针对不同的用户和部分使用。
# 实时数仓项目-数据采集与ODS层 配置canal实时采集mysql数据 一、mysql开启binlog 二、安装配置canal采集数据到kafka 三、启动kafka消费者验证 ODS层数据处理导入...hbase 一、flink采集kafka数据 配置canal实时采集mysql数据 一、mysql开启binlog 修改mysql的配置文件(linux:/etc/my.cnf,Windows:\my.ini...) log-bin=mysql-bin # 开期binlog binlog-format=ROW #选择ROW模式 binglog-do-db=dwshow #dwshow是数据库的名称 binlog-format...可以选择statement,row,mixed，区别在于： 模式 区别 statement 记录写操作的语句，节省空间，但可能造成数据不一致 row 记录每次操作后每行记录的变化，占用空间较大 mixed...hbase 一、flink采集kafka数据 编写工具类获取kafka消费者作为flink数据源，需要设置server地址、key和value反序列化器、消费组Id、消费开始的offset package
数据仓库和数据集市详解：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS 数据流向 何为数仓DW 主要特点 与数据库的对比 为何要分层 数据分层 数据运营层ODS 数据仓库层 数据细节层DWD...数据中间层DWM 数据服务层DWS 数据应用层ADS 事实表 Fact Table 维表层Dimension（DIM） 临时表TMP 数据集市 区别数据仓库 问题总结 ODS与DWD区别？...集成 需要对源数据进行加工与融合，统一与综合 在加工的过程中必须消除源数据的不一致性，以保证数据仓库内的信息时关于整个企业的一致的全局信息。...（关联关系） 不可修改 DW中的数据并不是最新的，而是来源于其他数据源 数据仓库主要是为决策分析提供数据，涉及的操作主要是数据的查询 与时间相关 处于决策的需要数据仓库中的数据都需要标明时间属性 与数据库的对比...为了解决灵活性与性能之间的矛盾，数据集市就是数据仓库体系结构中增加的一种小型的部门或工作组级别的数据仓库。数据集市存储为特定用户预先计算好的数据，从而满足用户对性能的需求。
本文从基本定义入手分析数据集市和数据仓库的差异，并分析了各自的适用情况。...数据集市定义 数据集市是一个面向主题的数据存储库，其服务于特定的业务领域，如金融或销售。以下是数据集市的一些重要的典型特征。 仅包含与特定业务或功能单元相关的源数据。...应该从数据集市入手，还是从数据仓库入手，要基于你从事的行业考虑。...如果从数据仓库入手，通常使用ETL将数据直接从源系统获取到数据仓库，然后根据需要从数据仓库获取到数据集市。...如果采用Kimball方法并从数据集市入手，只需将相关源系统中的数据写入适当的数据集市，然后再执行ETL过程，以便从数据集市创建数据仓库。
有其他的软件结合了双层的架构与双层的使用者，前者采用教堂模式开发核心，后者采用市集模式开发工具箱。例如 MATLAB，一个商业的资料分析与视觉化工具程序。...↩︎ John Hasler 提过一个有趣的解释，我将它称为「Hasler定律」︰重复工作花费的时间与团队大小呈现 sub-quadratic 关係 ―― 至少比那些需要被消灭的过度计画与管理上升的慢。...↩︎ 实验版与稳定版 Linux 可以对冲彼此的风险。这分裂形成另一个问题︰截止日的死亡。当两边都有一个不可变动的功能清单与截止日，品质荡然无存且会形成大混乱。...De Marco 与 Lister 指出这样的排程政策（完成后叫醒我）不只品质最好，而且平均来说，跟务实与激进的排程相比，释出的时间间隔也较短。...透明的过程、完成后叫醒我与开发者自我选择，这三者是对开源的品质一样重要。 ↩︎
，但数据结构却很特殊，甚至可以说是丑陋的（至少以这位老资格 Lisp 高手的高标准而言）。...[3] Brooks 在《人月神话》的第九章中也说︰「光给我看你的代码，而不给我看它用的数据结构，我会一头雾水。给我看你程序的数据结构，我通常不需要再看你的代码，因为已经够明白了[4]。」...―― 并且绝对不要丢掉其中任何的数据，除非接收方强迫你这么做。...而且，开源文化强烈依赖 UNIX 传统的模组、API 与数据隐藏 ―― 没有任何一个是 Brooks 所讲的处方。...从一而终不见得是美德… ↩︎ 相反的组合指笨拙的数据结构配上聪明的代码。―― 译注。
数据仓库：面向主题的、集成的、非易变的、随时间变化的数据集合，用以支持决策。 数据库为事务处理服务。 数据仓库的基本特征包括以下几个方面：1)数据仓库面向主题。2)数据集成。3)数据相对稳定。...数据集市是一种更小、更集中的数据仓库，解决数据仓库分析时间长，代价高的确定 数据集市不等于数据仓库，数据集市的简单合并不能成为数据仓库 （1）数据仓库数据模型 数据仓库和OLAP操作基于多维数据模型。...多维数据构成了数据立方体。 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。 数据仓库利用位图索引实现高性能访问。...（2）数据仓库的体系结构 数据仓库系统组成：数据仓库（DW）、仓库管理和分析工具(查询工具和挖掘工具)。元数据是数据仓库的核心。...三层客户机/服务器结构：数据仓库服务器、OLAP（联机分析服务器，包括关系OLAP(ROLAP),多维OLAP（MOLAP））和客户端。
1 大教堂与集市 Linux是颠覆性的，就在5年前（译者注：此文最初版成形于1997年，后几经作者修订，2000年版本为最新版本。...不只是Emacs，还有其他一些软件产品也使用了两层架构和两级用户群，内核使用大教堂模式开发，工具箱(toolbox)使用集市模式开发，比如数据分析和可视化展现的商业化工具MATLAB就是这样， MATLAB...这倒是给了我们一个质疑传统开发管理有什么优势的理由（与大教堂与集市模式的争议无关）。...13 后记：网景拥抱“集市模式” 感觉自己正在帮助创造历史的感觉实在很奇妙…… 1998年1月22日，大约在我首次发布“大教堂与集市”七个月后，网景通信公司宣布了开放Netscape Communicator...1997年8月中旬，EGCS项目问世了，它是一个对“大教堂与集市”早期版本中的观点进行有意识尝试的项目。项目创始人觉得GCC（GNU的C编译器）开发已经停滞不前。
2006年，当时的Sun微系统公司与Greenplum开始联手打造即时数据仓库。...Greenplum基于这种架构可以帮助客户创建数据仓库（Greenplum从开始设计的时候就被定义成数据仓库），充分利用低成本的商用服务器、存储和联网设备，通过经济的方式进行PB级数据运算，并且在处理OLAP...从数据库的角度看，我的总体感觉是这些产品与传统的DBMS相比，功能不够完善，性能差距较大，甚至很难找到一个相对完备的数据仓库解决方案。...再通俗点说，Greenplum主要定位在OLAP领域，利用Greenplum MPP数据库做大数据计算或分析平台非常适合，例如数据仓库系统、ODS系统、历史数据管理系统、分析系统、数据集市等等。...从原理上讲，TP与AP在需求、应用场景、性能衡量指标、建模与设计方法、优化策略等方面都截然不同（参见“Greenplum 实时数据仓库实践（1）——数据仓库简介”中的表1-1），结果必然是在实现技术上分道扬镳
这就是他如何描述一个数据湖： “如果你想把一个数据集市看作一个瓶装水的存储 - 清洁和包装，并容易消费的结构 - 数据湖是一个更自然状态的大量水。...数据仓库仅存储已建模/结构化的数据，而数据库不包含数据。它将其存储为全结构化，半结构化和非结构化的。[看我的大数据是不是新的图形。数据仓库只能存储橙色数据，而数据湖可以存储所有的橙色和蓝色数据。]...像Hadoop这样的大数据技术的主要特点之一是与数据仓库相比，存储数据的成本相对较低。这主要有两个原因：首先，Hadoop是开源软件，所以许可和社区支持是免费的。...根据定义，数据仓库是一个高度结构化的仓库。改变结构在技术上并不困难，但考虑到与之相关的所有业务流程，这可能非常耗时。...尽管数据仓库和数据库都是存储库，但数据仓库不是数据仓库2.0，也不是数据仓库的替代品，这一点很重要。 所以要回答这个问题 - 数据仓库不仅仅是数据仓库吗？- 我的意思是否定的。数据湖不是数据仓库。
数据仓库的三层数据结构 数据仓库的数据特征 状态数据与事件数据 当前数据与周期数据 数据仓库中的元数据 数据仓库的数据ETL过程 ETL概念 数据ETL是用来实现异构数据源的数据集成，即完成数据的抓取...与之对应的是关系联机分析处理（ROLAP） 多维建模技术简介 两种主流建模技术 :由Inmon提出的企业级数据仓库模型和由Kimball提出的多维模型 ； 基于关系数据库的多维数据建模，如星型,...（market basket analysis） 啤酒与尿布的故事 在数据分析行业，购物篮的商品相关性分析被称为“数据挖掘算法之王” 分类与预测 分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务，目的是提出一个分类函数或者分类模型...信用卡欺诈检测 偏差检测示意 数据挖掘的常用方法 聚类分析 决策树 人工神经网络 粗糙集 关联规则挖掘 统计分析 数据仓库与数据挖掘的联系 DW为DM提供了更好的、更广泛的数据源 DW为DM提供了新的支持平台...DW为更好地使用DM工具提供了方便 DM为DW提供了更好的决策支持 DM对DW的数据组织提出了更高的要求 DM还为DW提供了广泛的技术支持 数据仓库与数据挖掘的区别 DW是一种存储技术，它包含大量的历史数据
数据立方体如图所示： image.png 在数据立方体上的操作有：切片、切块、旋转、上卷和下钻。...切片和切块(Slice and Dice) 在数据立方体的某一维度上选定一个维成员的操作叫切片，而对两个或多个维执行选择则叫做切块。...作业要求： 在 SQL SERVER2012 中创建数据库，内含四张表，可参考的表设计如下图。 然后基于以上的数据库表进行切片、切块、旋转、上卷和下钻。...image.png 创建表结构及插入模拟数据 此数据是从SQL Server2012版本数据库导出，仅供借鉴与参考 销售分析表结构 /****** Object: Table [dbo]....OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY] 多维数据操作
如果我们已经把相关联的数据提前采集到了数据仓库，这样的过程就变成了执行SQL进行问题排查了。那么从ETL的视角看，排查问题过程是这样的步骤： 数据采集-> 数据仓库 通过SQL排查系统问题 ?...有同学一定会疑惑， 下面的ETL过程来排查问题，必须要求数据仓库里必须有全量的数据啊，我们该如何来建设这个全量的数据呢？...根据历史出现过的问题，复盘来看，哪些数据值得采集。 运维数据类型 在数据仓库的建设中，要充分认识我们有哪些数据类型；知己知彼，方能百战不殆。...3.统一数据分层规范 在数据仓库理论中，前面我们提到的元数据称为DIM（维度），运行时对应到ODS（原始数据）。...5.小结 数据仓库已经有一套成熟的技术和理论了，如何将运维与数据仓库建设结合好，打造出适合DataOps的数据仓库，实际上是一个旧瓶装新酒的问题。
一、数据仓库 关于数据仓库概念的标准定义业内认可度比较高的，是由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse...二、主题 主题是与传统数据库的面向应用相对应的，是一个抽象概念，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。每一个主题对应一个宏观的分析领域。...所谓较高层次是相 对面向应用的数据组织方式而言的， 是指按照主题进行数据组织的方式具有更高的数据抽象 级别。 与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应， 数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。...分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题是 信息打包技术的第一步。而在进行数据仓库设计时，一般是一次先建立一个主题或企业全部主题中的一部分，因此在大多数数据仓库的设计过程中都有一个主题域的 选择过程。...图3-32 主题域的划分 经过对以上内容深入分析，发现此定义与：”主题域通常是联系较为紧密的数据主题的集合“并不矛盾，只是所站的视角不同，“数据主题集合”的观点从数据着眼，前提是已经经过分析、梳理列出所有可能的数据主题
注：如果您还不清楚完整参照性约束，请参考《数据库关系建模》 ：，如果您还不了解范式，请参考《更新异常与规范化设计》 。...~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。...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...数据集市可以分为两种，一种是独立数据集市(independent data mart)，这类数据集市有自己的源数据库和ETL架构；另一种是非独立数据集市(dependent data mart)，这种数据集市没有自己的源系统...当用户或者应用程序不需要/不必要不允许用到整个数据仓库的数据时，非独立数据集市就可以简单为用户提供一个数据仓库的"子集"。
数据仓库概述 1)....数仓分层与建模 1). 数仓分层 在数据仓库中，往往采用分层结构。数据逐层处理，每层可采用不同的处理机制及适合的存储方式。 STAGE - 预处理层 存储每天的增量数据，表与ODS层一致。...ODS - 操作数据层 做数据清洗，存储基础原始明细数据。 DW - 数据仓库层 一般采用维度、事实表设计。根据主题定义好事实与维度表，保存最细粒度的事实数据。...DM - 数据集市层 宽表化设计，形成公共指标。数据集市/轻度汇总层，在 DW层的基础之上根据不同的业务需求做轻度汇总所得。 APP - 数据应用层 数据个性化指标，面向最终展示，可做少量计算。...随着大数据技术的普及，采用大数据技术来承载存储与计算任务。当然，也可以使用传传统数据库集群或MPP架构数据库来完成。
Hive简介 Hive是什么 Hive 构建在 Hadoop 之上，提供以下功能： 通过类 SQL 指令轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，例如：提取/转换/加载(ETL)，报告和数据分析。...换句话来说，Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，是用来管理数据仓库的。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 sql 的查询功能。...Hive如何将结构化的数据文件映射成一张表 结构化的数据文件如何理解？...student.txt 与表 t_student 形成映射关系。...group by age; 这个 sql 语句与常见的 mysql 语句是十分类似的，hive 里的 sql 语句也可称为 HQL，这里的 HQL 语句通过 hive 将查询语句转换为底层的 MapReduce
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数据库与数据仓库的区别 数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。...首先要明白，数据仓库的出现，并不是要取代数据库。 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。...数据仓库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。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。 以银行业务为例。...数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数 据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当 前存款余额是多少。...数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它 决不是所谓的“大型数据库”。
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