Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。...借助于Snova，您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库，并高效的完成日常维护工作；也可以使用丰富的Postgre开源生态工具，实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索...完全支持ANSI SQL 2008标准，使用标准SQL即可构建企业级数据仓库。支持直接查询COS数据，而无需提前对数据进行预加载。 无缝集成 支持COS云存储扩展，实现存储空间的无限扩展。...查询引擎深度优化，查询效率数倍于传统数据仓库。 安全可靠 双节点同步冗余，实现用户无感的故障转移和容灾备份。分布式部署，计算单元、服务器、机柜三重防护，提高重要数据基础设施保障。...借助于Snova数据仓库，在金融、零售、互联网、游戏等多个领域，可方便地搭建用于经营分析决策、海量日志分析、用户行为实时洞察等场景的一套解决方案。
Snova简介 Snova是腾讯云上的一款数仓产品，兼容Greenplum 开源数据仓库，是一种基于 MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务。...由于Snova兼容Greenplum（以下简称GP），并且提供了很多开源GP不具备的特性和服务，因此建议自建GP用户将应用迁移到Snova，本文详细描述了自建GP用户迁移到Snova的过程和注意事项。...Snova相对自建GP的优势 快速搭建，只需控制台点击购买即可，无需关心GP搭建的过程，以及参数优化的细节。 免运维，您无需关心因机器故障等导致的复杂运维工作，只需要关注核心业务，让数据产生价值。...控制台，Snova为您提供了一个功能丰富的管理控制台，让您方便的管理和监控自己的集群。 更多特性，Snova在开源GP的基础上提供了更多的特性以方便用户使用，比如一键扩容，快照等。...云端数仓，Snova作为云数仓，与其它腾讯云产品紧密结合，方便用户组合使用多个腾讯云产品来搭建自己的数据平台，比如与COS（对象存储）和SCS（流计算）的结合使用。
2，Snova提供外网IP访问的能力。下图为网络连通示意图： SCF函数运行的时候通过公网IP访问Snova。...接下来分步骤讲解如何使用SCF的触发器来导入COS数据到Snova集群，或者对计算任务的定时调度。...3.2 添加Snova访问地址白名单 在Snova控制台，集群详情页，配置页，新建白名单如下所示。 为什么要建这个访问白名单？...实现功能，读取数据仓库中，postgres库中的t1表中的数据。 其中user和password分别为3.3创建的用户和密码。Host和port为3.1章节中的Snova外网访问地址。...SELECT * from cos_tbl") rows = cur.fetchall() conn.close() 通过以上步骤，可以实现在上传文件到COS后，自动触发回调函数进行数据COS导入数据仓库中
原创声明：本文首发腾讯云·云+社区，未经允许，不得转载 云数据仓库PostgreSQL（CDWPG，原名Snova） 兼容 Greenplum 开源数据仓库，是一种基于 MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务...借助于 Snova，您可以使用丰富的 PostgreSQL 开源生态工具，实现对 Snova 中海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索； 还可以借助 Snova 云端数据无缝集成特性，轻松分析位于...---- 通过官网我们知道，snova可以使用PostgreSQL工具，因此，如果想要将linux日志导入snova数据仓库，只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块（该模块...一，日志格式分析 我们此次的目的，是将linux系统下的日志文件，导入到snova数据仓库中。 以 /var/log/messages 日志为例，如下图。...image.png 至此，已将日志导入到snova数据仓库中。
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。
背景 在数据仓库的建设中，通常我们使用Hive处理原始数据（PB级别），进行耗时较长的ETL工作，再将结果数据（TB级别）交由准实时的计算引擎（如Snova）对接BI工具，保证报表的准实时展现。...本文介绍了如何将EMR上Hive的数据通过COS导入到Snova云数仓的过程。...将本地数据导入COS 语法如下： insert into hive_cos_table select * from hive_local_table; 成功写入后，可以在对应的COS目录下看到文件 在Snova...语法如下： create table snova_local_table(c1 int, c2 text, c3 int, c4 text); insert into snova_local_table...select * from snova_cos_table; 注意 Snova不支持ORC,Parquet等格式，只支持CSV格式 Snova侧导入COS数据的效率与文件的个数有一定关系，建议个数为Snova
本节主要从snova基础环境构建入手，为snova用户提供直观操作感受。...目录： 腾讯云平台snova集群创建 控制台使用指南 snova数据库访问方式 内表-外表创建，cos对象存储数据交互 ---- 基本概念： 名词 释义 集群 集群是Snova 的基本使用单位，一个集群通常由...snova集群购买及部署流程： 1.腾讯云平台snova集群创建 登录腾讯云平台进入snova集群购买页面： 地址： https://buy.cloud.tencent.com/snova#/?...数据库连接及内外表创建 snova连接的三种方式： （一）VPC内网下相同子网环境的CVM云服务器安装psql客户端访问Snova：跳板机方式 yum install postgresql.x86_64...数据库用户名 （二）控制台页面申请snova公网IP 图片.png 通常我们使用pgAdmin作为客户端工具，它支持的操作系统包括Linux，Windows，Mac OS X。
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。
说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL（CDWPG）。 背景 Greenplum底层是postgresql，客户端自然也是psql。...实现方案 Demo SQL文件 [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ cat demo.sql TRUNCATE test_timestamp; INSERT INTO...-90g4jkrm ~]$ export PGPASSWORD='dy1' [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ psql -d dy_test -U dy1 -h...03-17 18:55:48.139335 (1 row) 方案二：在家目录下建一个.pgpass实现免密 格式信息：主机名或者IP:端口:数据库名:用户名:密码 [gpadmincloud@mdw-snova...-90g4jkrm ~]$ cat .pgpass 10.0.38.133:5432:dy_test:dy1:dy1 [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ psql
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）。
说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL（CDWPG）。...0 [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ 经过测试，确实是报错了，但是执行并没有中断，而是继续执行了下去。...[gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ echo $?...[gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ echo $?...3 [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ 相对方案一，这种方式就显得更加灵活了，堪称完美。
说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云Snova云数仓。 背景 DBA在管理数据仓库的时候，往往会创建多个帐号，每个帐号有不同的用途。因此这里就有不同帐号间表授权的需求。 ...由于Snova目前基于PostgreSQL 8.3.23，还不支持上述语法（后续会升级到9.+，敬请期待！）。但可以通过手动编写函数，来实现类似语法。...运行以上代码，就可以使用如下语法完成对某个schema下所有表的授权 select grant_on_all_tables('schema_name','user_name'); 注意 Snova中函数可见性是数据库内
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...
说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云Snova云数仓。 背景 Greenplum作为数据仓库的计算引擎，其数据来源多是业务数据，其中以MySQL为主。...那如何将数据从MySQL同步到Greenplum中？...官网 bireme：支持Greenplum的数据增量同步工具，在写入Greenplum的过程中，由于采用Copy模式，所以性能较高，具体参见bireme官网 使用该方法，总体流程就是如下3步: 下载并搭建...Kafka服务（如果是云环境，最好使用云上的kafka，省去搭建和维护的成本，比如腾讯云CKafka） 下载并搭建maxwell服务，修改配置使其能够连接MySQL并能向kafka写入数据 下载并搭建bireme
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 -
2，Snova提供外网IP访问的能力。下图为网络连通示意图： Azkaban Executor在执行运行job时，其脚本或者命令通过公网IP访问Snova。...接下来分步骤讲解如何基于Azkaban的工作流。...三、前期准备工作 3.1 Snova集群创建外网IP 在Snova集群控制台，基础配置页面，点击“申请外网地址”，等待运行成功后，会看到访问该集群的外网IP地址。...3.2 添加Snova访问地址白名单 在Snova控制台，集群详情页，配置页，新建白名单如下所示。 为什么要建这个访问白名单？...insert into gp_table select * from cos_table; 数据的导入也可以通过其他导入工具，如DataX将其他数据库的数据周期性的导入Snova数据仓库中。
（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
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。
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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