数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。
4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）
以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
组织在构建自己专属的技术栈时，会使用到各种不同的相似技术。但也存在一些趋势，如果你正在组建一个新的团队、组织或公司的时候，一开始你可能需要效仿某个现成的技术栈，再依据需求来构建自己的技术栈，还需要对一些过时的技术进行升级。
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。
互联网已经高速发展了很多年，各大企业都根据自己的业务搭建了自己的门户网站，拥有自己的服务器，以及自己的用户。用户在对企业的服务进行交互访问时，用户给企业反馈的信息去哪里了？比如说我们最常见的注册信息，企业给到我们的资源从哪里来的？比如说最常见的商品列表。其实这些数据都存放在企业级的数据库当中，离开了数据库，在优秀的架构设计，在优秀的代码都是没有灵魂的。目前企业主流的数据一般分为关系型数据库和非关系型数据库，常见的关系型数据库：mysql,oracle,sqlserver等，常见的非关系型数据库：redis,hbase,mongodb等。数据库的存在，其主要作用是满足在用户和企业服务交互时，满足低时延的增删改查操作。
上次介绍了HDFS，本来想进入Mapreduce，但感觉Mapreduce基本废弃，于是直接进入了Hive中来。
对于每一种技术，先要理解相关的概念和它之所以出现的原因，这对于我们继续深入学习其技术细节大有裨益。实时数据仓库首先是个数据仓库，只是它优先考虑数据的时效性问题。因此本篇开头将介绍业界公认的数据仓库定义，它和操作型数据库应用的区别，以及为什么我们需要数据仓库。 在对数据仓库的概念有了基本的认识后，有必要单独说明一下ETL这个最重要的过程，然后向读者介绍四种常见的数据仓库架构。本篇最后描述实时数据仓库的产生背景、特定需求和使用场景，并列举一些常见的实时数据仓库技术架构。
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
随着互联网及物联网等技术发展，越来越多的数据被生成，如何有效利用这些数据就成为了企业决胜的法宝了。大型公司会基于数据做出BI、推荐系统、决策支持、统计分析、报表等业务。
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库？我曾担任一家平台的实时计算工程师，该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新，以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外，它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分，这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
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。
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。
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。
现在各种新名词层出不穷，顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台； 平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱；技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等，总之是你方唱罢他登场，各种概念满天飞…
0x00 前言 整理一些数据仓库中的常用概念。大部分概念不是照搬书上的准确定义，会加入很多自己的理解。 0x01 概念 数据仓库（Data Warehouse） 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。 个人理解，数据仓库不单单是一个概念，其实算是对数据管理和使用的一种方法论，它包括了如何合理地收集数据、如何规范的管理数据、如何优雅地使用数据，以及任务调度、数据血统分析等一系列内容。 在大数
当数据仓库可以处理非结构化数据，而数据湖可以运行分析时，组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上，数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据，因此组织可以将其集成到单个
前段时间给大家分享了阿里的数仓建设《阿里数据仓库研发规范》,本文主要讲解下创业型公司是如何建设数仓的。本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设，有提到早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题：
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题：
回顾数据仓库的发展历程，大致可以将其分为几个阶段：萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
汇总各种来源的数据，可以创建一个中央仓库。通过分析和汇总业务数据报告，数据仓库能够帮助企业做出明智、战略性的决策分析。虽然数据仓库提供了许多便利，但是把这些敏感数据收集到一个单独系统，会给数据仓库带来安全问题。 如果选择使用数据仓库，企业需要考虑如何更好地保护内部信息系统。任何数仓安全方面的妥协都会给入侵者或网络罪犯以可乘之机，造成销售、营销、客户信息等业务数据的毁坏泄露。今年爆发的WannaCry勒索软件事件也表明了这一点，现代企业需要严格规避数据犯罪。 在数据仓库中，最常见的数据库管理系统应该是开源My
在近期AI科技评论对张杰博士进行的采访中，张杰如是回答了他对知识图谱未来发展的看法。
导读：元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库的提升。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
大家好，我是一哥，元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库建设的关键。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。
数据仓库（Data Warehouse），可简写为 DW 或 DWH，数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
离线数据分析平台实战——110Hive介绍和Hive环境搭建 Hive介绍 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台，设计目标就是将hadoop上的数据操作同SQL结合，让熟悉SQL编程的开发人员能够轻松的向Hadoop平台上转移。 Hive可以在HDFS上构建数据仓库存储结构化数据，这些数据来源就是hdfs上，hive提供了一个类似sql的查询语言HiveQL来进行查询、变换数据等操作。 当然HiveQL语句的底层是转换为相应的mapreduce代码进行执行的。 Hive组成 Hive包含用户接口
后台很多小伙伴都在问Flink的学习路径，那么我们在学习Flink的时候，到底重点学习哪些东西呢？
和以 MySQL 为代表的传统事务型数据库相比，数据仓库有一个很大的特点，就是主要面向批量写和查询进行优化，可以不支持更新、事务这些高级特性。一些商用的数据仓库分析系统，例如 Vertica，已经可以做到千亿级数据的秒级导入和秒级查询。 神策数据一直致力于帮助企业搭建数据仓库，实现数据的秒级响应，积累数据资产。本文主要通过神策数据在技术上的探索与实践，探讨如何利用现有的开源组件实现分析型数据仓库当中的读写分离。 为什么要进行读写分离 分析性数据仓库一般有如下几个特点： 面临着复杂的多维分析需求，能够进行任意
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
腾讯云数据仓库 Doris 助力荔枝微课构建了规范的、计算统一的实时数仓平台。目前腾讯云数据仓库 Doris 已经支撑了荔枝微课内部 90% 以上的业务场景，整体可达到毫秒级的查询响应，数据时效性完成 T+1 到分钟级的提升，开发效率更是实现了 50% 的增长，满足了各业务场景需求、实现降本提效，深得十方融海各数据部门高度认可。
笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理，为了提升自己学习的效率，尝试以这种输出驱动输入的模式，将自己学习的思路和学习内容分享给大家，也希望可以与其他数据产品经理多多交流。
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。
本篇博客，博主为大家带来关于数仓项目中纬度模型设计与分层架构的一个说明。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
场景描述：今年有个现象，实时数仓的建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库建设的文章和方案。
大数据技术的发展历程中，继数据仓库、数据湖之后，大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据？数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象？今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统介绍从 mysql 数据库采集数据到流计算服务 Oceanus 进行分析，最后输出到 ElasticSearch 服务的实践。可作为日志搜索场景解决方案使用。使用 MySQL 关联 HBase 维表数据到 ClickHouse介绍结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus、HBase 以及云数据仓库 ClickHouse 来构建实时数仓，并通过流计算 Oceanus 读取 MyS
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。
今年有个现象，实时数仓建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库的文章和方案。
任何需求均来源于业务 , 业务决定了需求 , 需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在 , 从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的 。
数据的接入可以通过将数据实时写入Kafka进行接入，不管是直接的写入还是通过oracle和mysql的实时接入方式，比如oracle的ogg，mysql的binlog
2021 年一个有趣的新变化就是：Building the modern stack with open-source data solutions，换成比较容易理解的话，就是基于开源软件构建自己的数据处理流程。如果是在国内玩大数据的人，可能对此还有些不太理解（比如我），现在各家互联网公司基于 Hadoop 生态圈等一系列开源组件构建的大数据平台解决方案早就已经成熟，那modern data stack价值在哪呢？通过对What I Learned From The Open Source Data Stack Conference 2021的阅读，我发现这是为了解决传统企业的数字化转型问题的，让这些企业也能使用上方便高效的处理工具洞察数据，而不用局限于某一家提供闭源的商业解决方案的公司。用文中的话来说，就是通过开源软件，企业可以自己掌控数据，保证用户数据隐私安全，而不用担心数据被第三方公司利用。
一、 除了日志数据，关系数据库中的数据也是数据分析的重要来源。在数据的采集方式上，用Spark实现类 Sqoop 的分布式抓取替代了早期定期用单机全量抓取 MySQL 数据表的方式，有效的提升了抓取速度，突破了单机瓶颈。
范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法，该方法的主要由Inmon所提倡，主要解决关系型数据库得数据存储，利用的一种技术层面上的方法，主要用于业务系统，所以范式建模主要是利用关系型数据库进行数仓建设
用户从 Lambda 架构入手，将数据管道拆分为批处理链路和流处理链路。对于实时数据流，他们应用 Flink CDC ；对于批量导入，他们结合了 Sqoop、Python 和 DataX 来构建自己的数据集成工具，名为 Hisen。
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。
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