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。
构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。...通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。...大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...因为这个存储层被设计成完全独立于计算资源的可伸缩性，它确保了可以毫不费力地为大数据仓库和分析实现最大的可伸缩性。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
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。...那么我们以前使用Oracle的存储过程怎么迁移到Hive中呢？...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。...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？
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。
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...
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。
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 -
南大通用GBase 8a MPP Cluster产品也发展成为国内企业大数据、数据仓库领域基础平台软件的领先产品。...2013年8月，农行数据仓库正式立项，确定采用南大通用GBase 8a MPP Cluster与Hadoop的混搭架构。...2013年11月30日，数据仓库原型集群及资负、零售数据集市试运行（28节点MPP集群）。...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
很早便开始推动有关数据湖的技术演进，2009 年 AWS 推出了 Amazon Elastic MapReduce（EMR）数据湖架构，以跨 EC2 实例集群自动配置 HDFS；2012 年又继续推出了云端 MPP...架构的数据仓库云服务 Amazon Redshift；随后 AWS 逐渐将数据湖核心转向 Amazon S3。...2湖仓新模式：数据湖 + 数据仓库 =Lake House 综上所述，大数据的时代，开源技术体系的设计确实让云端产品或开源组件构成大数据整体解决方案逐渐兴起，比如数据湖，但并不代表着数据仓库会被淘汰，双方存在必要的联系...一方面，通过上云的方式，持续增强数据仓库的核心能力，将数据仓库实现现代化。另一方面，数据仓库和数据湖，是大数据架构的两种设计方式，两者功能可以相互补充，这意味着双方需要实现交互和共享数据。...而原先传统数据仓库系统和人才短缺又限制了欣和的进一步发展，为此欣和选择使用 AWS 云平台来搭建数据湖。
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。
（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
0x00 前言 本篇聊一聊在做数据仓库的时候该如何确定 KPI。 0x01 思考角度 首先，要明确的一点是数据最终是要服务于业务的！...但是，数据仓库一般又不直接对接于业务，而更多地对接数据分析系统、用户画像系统和推荐或广告系统等。因此不容易用业务指标来衡量数据仓库的效果。 那么我们可以换一个角度，从数据仓库要解决的问题来考虑。...简单地讲，数据仓库要做的是提高数据能力、提高数据分析效率、提高数据质量的。 那么，怎样既体现了服务业务，又体现了提高了整体的数据服务能力呢？这就是下面要讨论的 KPI 怎么定。...大致解释一下，根据上面的栗子，在半年后做工作汇报的时候可以大致这样写： 已完成数据仓库设计相关文档的编写，总计25篇 Wiki，总阅读量10w。...0xFF 总结 上面就是数据仓库相关的 KPI 该怎么定的内容，具体的内容要和现实的业务情况相结合，因此本文仅起到抛砖引玉的作用，希望读者朋友们看后能有一些启发。不足之处多多指出，一起交流进步。
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。
你们数据仓库都是怎么设计的，数据怎么抽象？ 关于这个问题，我说一说我的想法，不一定是正确的，但希望能给你提供一些思路 1、数据仓库是怎么设计的？ 如果真的要完全回答这个问题，真的太大了。 ?...可以按照自己的习惯，把数仓怎么设计的分成几个模块，比如： 技术架构 数据流转 分层建模 然后，询问一下，面试官重点想要听哪一块？...技术架构方面： 可以从数据采集到数据进入数仓后的etl，再到数据怎么做成数据服务提供给业务方，整个流程的核心技术节点划一遍。 然后，再重点讲一下自己做的模块（做数据治理 or 数据开发 or...)...不好的地方，需要怎么改进。 现在的仓库怎么通过建模来收敛口径，减少代码重复开发，要有实际例子。....等等 维度建模，星型模型，这么多年了，都是这些，也没什么创新，如果只讲这些，会让人觉得耳朵都起茧子了，可以把这些融合到实际案例中，多讲自己的思考和感悟，平时工作中也要细心观察，现在没有任何一家公司的数据仓库是完美的
搭建静态网站可以不用花钱买服务器，静态网站生成器（如 Hugo, VuePress, Hexo 等）+ GitHub Pages 服务 嫌 GitHub 慢可以换成码云 Pages 等，不过 GitHub
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。
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。...对于OLAP应用，也要根据客户需求，我们对数据仓库中这些物理存在的表要进行逻辑建模，以某些重要的事实数据（如销售数据）为核心，建立与其他物理表（维度表）之间的业务关系。...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。...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。
二、搭建集群环境 1、解压文件 tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz 2、配置环境变量 vim /etc/profile export HBASE_HOME=/opt/hbase
2021年8月17日，天津农商银行发布《数据仓库Netezza替换项目-国产化数据库软件项目》单一来源采购的公示： 拟采购内容：采购数据库集群系统 GBase 8a MPP Cluster软件 拟采购供应商名称...2021年8月10日，天津农商银行发布《数据仓库迁移项目》单一来源采购的公示： 拟采购内容：数据仓库迁移 拟采购供应商名称：中电金信软件有限公司 申请理由：我行数据仓库系统初期建设、后期维护、系统优化等...为保证系统架构、数据架构、模型设计、实施工艺等一致性，减少数据仓库迁移项目风险、时间投入，我行将与中电金信软件有限公司进行单一来源采购。
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