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。...我们在进行ODS层搭建时,需要明确以下几点: 1)ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构。 2)ODS层要保存全部历史数据,故其压缩格式应选择压缩比较高的,此处选择gzip。
1.Hive简介 hive是基于Hadoop的一个数据仓库的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。...在安装Hive之前,需要先确保Hadoop与MySQL是正常启动的,Hadoop与MySQL的搭建可以参[环境搭建的系列文章。
前面已经给大家讲了《从0到1搭建大数据平台之数据采集系统》、《从0到1搭建大数据平台之调度系统》,今天给大家讲一下大数据平台计算存储系统。...用过Hive的同学可能都知道,Hive是没有想Oracle那样的游标循环呀,所以我们必须借助其他语言来配合hive一起完成数据仓库的ETL过程。...所以,通过Hive我们就可以搭建起一套大数据计算平台。...六、搭建自己的计算平台 开源的计算引擎这么多、我们如何选择合适的计算引擎搭建平台呢? 下面分多个场景来和大家探讨下: 1、小公司、无大数据平台 真正的从无到有搭建大数据平台,开发人员较少。...可以直接使用CDH搭建起来你的大数据平台,选用Hive作为数据仓库的计算引擎。为什么这样选择呢?
2014年11月,数据仓库原型环境向生产环境(56节点MPP集群)的迁移与切换工作完成,迁移有效数据103T。 2014年12月,完成财会集市(16节点MPP集群)搭建。...2015年底至2016年3月,完成ODS迁移至Hadoop、集市外迁及双活环境搭建等一系列架构优化升级,升级后GBase MPP数据库集群共计250个节点,容量5.2PB;Hadoop集群共计150个节点...挑战 农行大数据平台建设中面临以下难点: 1、如何实现MPP数据库与Hadoop平台完美混搭 MPP数据库适合高密度结构化运算,而Hadoop平台的优势在于非结构化数据处理及其扩展能力。...因此要评估哪些场景适用MPP数据库,哪些场景适用Hadoop平台,如何实现MPP与Hadoop的数据交互,同时能够做到2种架构功能互补。...2、系统开发从传统数据库转至MPP及Hadoop平台,如何能够运用新的基础架构特性,并快速完成已有数据模型迁移,新数据模型开发。 3、大规模的集群环境,如何统一规划、部署、管理、监控。
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的,在企业信息化的过程中,随着信息化工具的升级和新工具的应用,数据量变的越来越大,数据格式越来越多,决策要求越来越苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。...在进行数据仓库搭建介绍之前,先来简单分析一下数据项目和应用项目的区别。 前期调研阶段 应用项目聚焦业务本身,需要梳理具体的业务流程;数据项目聚焦于数据流向,需要梳理数据全景图。...通常搭建一个健康的数据仓库项目,有业务确认、数据收集、数据建模、数据处理、数据可视化/分析五部分。 ?...---- 一、业务确认 在数据仓库领域,通常采用的建模方法是维度建模,按照事实表(fact数据),维度表(dim数据)来构建数据仓库。...数据分层 通常数据仓库会分为三层:ODS层(staging层)、DW层(数据仓库层)、DM层(数据集市层)。
业务板块定义原则:业务逻辑层面进行抽象、物理组织架构层面进行细分,可根据实际业务情况进行层级分拆细化,层级分级建议进行最多进行三级分拆,一级细分可公司层面统一规...
数据仓库 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。...数据仓库分层 按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为三层——源数据(ODS)、数据仓库(DW)、数据应用(APP)。 Hive Hive是一个构建在 Hadoop上的数据仓库框架。...Hive环境搭建 在Hive环境搭建无需配置集群,Hive的安装其实有两部分组成,一个是Server端、一个是客户端,所谓服务端其实就是Hive管理Meta的那个Hive,服务端可以装在任何节点上,可以是...在 Hive环境搭建,需要搭建Mysql,这里选择节点node02进行Mysql环境搭建。...在输入hive,即可进入Hive命令行,说明Hive搭建成功。 - END -
随着大数据在越来越多的企业当中落地,企业要开展大数据相关的业务,那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台,往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素,来规划数据平台建设方案。...主流数据平台建设方案 从市场主流选择来看,企业数据平台建设方案,目前大致有以下几种: 1、常规数据仓库 数据仓库的重点,是对数据进行整合,同时也是对业务逻辑的一个梳理。...数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能,但是数据仓库的作用,更多的是为了解决公司的业务问题。...大家所熟悉的Hadoop MapReduce框架以及MPP计算框架,都是基于这一背景产生。 MPP架构的代表产品,就是Greenplum。...企业搭建大数据系统平台,Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本,都使得它成为首选。
里面包含说明了: Tina SDK 如何输出多媒体库; 如何编写Makefile 去链接多媒体库; 如何将Tina SDK 里面MPP的sample 放到这里进行编译; 不需要Tina SDK 如何重新打包成全志固件...; 指导如何制作SPINOR 的烧录器固件; 3.解决办法 请下载附件的编译系统,并放到linux 上运行。...Tina SDK 如何生成新的aw_pack_src(库和头文件)来替换?.../aw_pack_src/lib_aw/lib/eyesee-mpp/libaw_mpp.a matches 搜到AW_MPI_SYS_Init 结果在libaw_mpp.a库里面。...这时候在Makefile里面 加入-law_mpp 即可。
(1) 嵌入模式 基于系统本身的数据库derby数据库进行存储元数据,该模式是默认安装方式,配置简单 缺点: 一次只能连接一个客户端,仅适合在测试环境内使用
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。 MPP常见的发力场景是数据仓库。...在数据仓库中,MPP架构意味着数据库服务被部署在多个节点中,共同完成存储、分析计算任务。 常见的开源MPP数据仓库包括: 1. Apache HAWQ 2. Apache MADlib 3....它主要的优势在于: MPP数据仓库通常能够提供更高的性能和较低的查询延迟,可以在更短的时间内处理大量数据。 MPP数据仓库对于结构化数据的支持更加成熟,适用于需要对事务性数据进行复杂分析的场景。...MPP数据仓库通常拥有更完整、更可靠的数据管理和安全性能,可以保证数据的一致性和可靠性。...那么MPP的常见的缺陷就能推出: MPP数据仓库通常需要更多的硬件资源和投资,价格较高,不适合所有的企业规模和预算。 MPP数据仓库的部署和维护需要更专业的技术人员,技术门槛相对较高。
图6.1 2.NUMA(Non-Uniform Memory Access) 由于SMP在扩展能力上的限制,人们开始探究如何进行有效的扩展从而构建大型系统的技术,NUMA就是这种努力下的结果之一。...举例来说,NCR的Teradata就是基于MPP技术的一个关系数据库软件,基于此数据库来开发应用时,不管后台服务器由多少个节点组成,开发人员所面对的都是同一个数据库系统,而无须考虑如何调度其中某几个节点的负载...而在MPP服务器中,每个节点只访问本地内存,不存在异地内存访问的问题。 5.数据仓库的选择 哪种服务器更加适应数据仓库环境?这需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。...显然,适应数据仓库环境的MPP服务器,其节点互联网络的I/O性能应该非常突出,这样才能充分发挥整个系统的性能。...6.MPP数据仓库架构分类 前面讲到MPP架构非常复杂,通常用到数据库系统来屏蔽节点间的负载平衡和调度的复杂性。
数据库中索引的作用就是加快查询速度,不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少,这里只是介绍一点小经验。...当然,在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。...本篇主要介绍如何对数据仓库中的关系表建立索引,注意是在关系数据库中的关系表,而不是SSAS中的数据表。...改善索引架构 随着时间变化,数据仓库会发生改变来适应组织结构的变化,并且必须要改变索引结构。...开始单纯严谨彻底地评估以便在数据仓库中建立索引。 总结 本篇只是简单介绍了一般数据仓库的关系数据表如何建立索引,但是很多时候要根据实际请款来建立索引,甚至有时候不能使用索引。
一、Hive基础简介 1、基础描述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件,Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表...hive十分适合对数据仓库进行统计分析。 2、组成与架构 ? 用户接口:ClientCLI、JDBC访问Hive、WEBUI浏览器访问Hive。
MPP MPP:Massively Parallel Processing, 即大规模并行处理. 一般用来指多个SQL数据库节点搭建的数据仓库系统....Doris Doris 作为一款开源的 MPP 架构 OLAP 高性能、实时的分析型数据库,能够运行在绝大多数主流的商用服务器上。...统一数仓构建 :一个平台满足统一的数据仓库建设需求,简化繁琐的大数据软件栈。...简单来说两者的区别就是如何组织表: Doris 也支持比较丰富的索引结构,来减少数据的扫描: Sorted Compound Key Index,可以最多指定三个列组成复合排序键,通过该索引,能够有效进行数据裁剪...在查询引擎方面,Doris 采用 MPP 的模型,节点间和节点内都并行执行,也支持多个大表的分布式 Shuffle Join,从而能够更好应对复杂查询。
许多供应商都将 Hadoop 定位为替代传统数据仓库,这意味着可以替代 MPP 解决方案。 ? 那么什么是 MPP?MPP 表示大规模并行处理,网格的所有独立节点都参与协调计算,这就是网格计算的方法。...缺点就是我们自己构建不同技术的平台是一项艰巨的工作,自己手动搭建成本比较高,大多数公司都在运行由 Cloudera 或 Hortonworks 提供的平台。 Hadoop 存储技术基于完全不同的方法。...接下来,集群资源如何管理?与 MPP 设计相比,Hadoop 资源管理器(YARN)为我们提供了更细粒度的资源管理,MapReduce 作业不需要并行运行所有计算任务。...我们的选择非常多,很容易不知道如何选择。 第一个选择是 Hive,它是将 SQL 查询转换为 MR/Tez/Spark 作业并在集群上执行的一个引擎。...仅使用供应商提供的工具 与介绍的任何开源工具(Spark,Samza,Tachyon等)兼容 解决方案实施复杂度 中等 高 有了所有这些信息,我们就可以得出结论,为什么 Hadoop 不能完全替代传统企业数据仓库
如果说Hive是离线数仓的代表,那么Greenplum就是MPP数据库的代表。在离线数仓的年代,以Hive为核心的数据仓库席卷数据仓库市场,几乎成为了离线数仓的代名词。...具体来说,Hive数据仓库的查询引擎主要有以下几种选择: Ø Spark支持sql查询,需要启动Thrift Server,不稳定,查询速度一般几秒到几分钟。...查询速度也比较快,是基于MPP架构。 Ø Kylin是国人开源的MOLAP软件,基于Spark引擎对Hive数据做预计算保存在Hbase或者其他存储中,查询速度非常快并且稳定,一般在10s以下。...Ø Greenplum是MPP架构数据库的代表,支持行存储和列存储,支持非常完善的SQL语法,开发和使用与传统数据库几乎一致,查询速度通常在1s到10s之间。...根据我的经验,最大的常用业务查询表数据量在亿级以下,建议直接使用Greenplum数据库作为数据仓库或者数据中台,完全无需搭建Hive数据仓库。
来源:偶数科技 随着数据仓库技术进一步发展,此时OLTP 数据库又无法有效满足大量历史数据的存储、查阅以及数据分析的需求,随即分布式数据库(MPP)诞生了。...MPP处理的主要还是结构化数据,仍然属于数据仓库层面。 时间来到2012 年, 当时国内技术发展较快的一些行业,如电信和头部银行,大都完成了数据仓库的建设。...数据湖被定义为一种存储各类格式,包括结构化、半结构化和非结构化数据的系统,此时架构师也开始考虑,如何构建一个单一的系统,共同发挥数据湖和数据仓库两种优势。 此时,“湖仓一体”应运而生。...湖仓一体的英文名叫“Lakehouse”,有人把“湖仓一体”做了形象的比喻,就好像湖边搭建了很多小房子,有的可以负责数据分析,有的来运转机器学习,有的来检索音视频等,而这些数据源流,都可以从数据湖里轻松取得...既有 Greenplum、Vertica、GaussDB等MPP 数据仓库,也有 Cloudera、AWS、阿里云、腾讯云等厂商主要基于Hadoop的数据湖解决方案。
NUMA(Non-Uniform Memory Access) 由于 SMP 在扩展能力上的限制,人们开始探究如何进行有效地扩展从而构建大型系统的技术, NUMA 就是这种努力下的结果之一。...举例来说, NCR 的 Teradata 就是基于 MPP 技术的一个关系数据库软件,基于此数据库来开发应用时,不管后台服务器由多少个节点组成,开发人员所面对的都是同一个数据库系统,而不需要考虑如何调度其中某几个节点的负载...图 3.MPP 服务器架构图数据仓库的选择 哪种服务器更加适应数据仓库环境?这需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。...显然,适应于数据仓库环境的 MPP 服务器,其节点互联网络的 I/O 性能应该非常突出,才能充分发挥整个系统的性能。...显然,NUMA架构更适用于OLTP事务处理环境,当用于数据仓库环境时,由于大量复杂的数据处理必然导致大量的数据交互,将使CPU的利用率大大降低。
建立OLAP应用之前,我们要想办法把各个独立系统的数据抽取出来,经过一定的转换和过滤,存放到一个集中的地方,成为数据仓库。...同样,有了表达逻辑关系的模型Cube,数据仓库中也导入了业务数据,我们还要告诉执行引擎如何取得我们真正所要的数据。...如果要学习它的相关语法,微软MSDN上有详细的文档:http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/bb500184.aspx 数据展现 烧好了菜,还要决定如何上菜...以上是建立OLAP应用的几个重要环节和相关技术,最后总结一下:用户需求——数据建模——数据仓库 用户需求决定了如何设计模型和数据仓库,数据模型又是描述数据仓库的逻辑关系,而数据模型和数据仓库的某些技术限制也可能影响用户需求的实现...而MDX查询,又是这三者之间的粘合剂,它表达了用户的需求,经过OLAP引擎的解析,根据数据模型的描述,从数据仓库找到所需要的数据。
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