背景 在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS（Operational Data Store）数据。...对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。 如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中？...与CanalClient交互：CanalClient检测到自己负责的Instance所在的Running CanalServer后，便会进行连接，从而接收到CanalServer发来的Binlog数据。...将存量数据（表A）与被删掉的数据（表B）在主键上做左外连接（Left outer join），如果能够全部join到双方的数据，说明该条数据被删掉了。...总结与展望 作为数据仓库生产的基础，美团数据平台提供的基于Binlog的MySQL2Hive服务，基本覆盖了美团内部的各个业务线，目前已经能够满足绝大部分业务的数据同步需求，实现DB数据准确、高效地入仓
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。...事实表包含了与各维度表相关联的外码，并通过JOIN方式与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型，且记录数会不断增加，表规模迅速增长。...Current的记录用CustomerKey字段Join事实表；如果要统计历史TaxBracket状态为Low的用户情况，则只需要将TaxBracket属性为Low的用户记录的CustomerKey属性与事实表关联...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。...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。...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。
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。...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。...图3-11 Hive、Greenplum TPCH性能比较 为了取得第一手数据，我做了以下Greenplum与MySQL查询的性能对比测试。...这类系统的衡量指标是TPS，适用的系统是OLTP数据库，如MySQL。...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
下文将主要介绍大数据运维在建设DataOps数据仓库和ETL工程的思路。...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？...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。
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。...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。...其特点是与事务实体对应，关系清晰；但一般需要较为复杂的数据准备。在响应前端需求时，一般较快，但取决于计算引擎能力。...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。
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。...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。主题是根据分析的要求来确定的。这与按照数据处理或应用的要求来组织数据是不同的。...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
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。...另一方面，数据湖缺乏数据仓库的结构 - 这使开发人员和数据科学家能够轻松地配置和重新配置他们的模型，查询和应用程序。 安全。数据仓库技术已经存在了数十年，而大数据技术（数据湖的基础）则相对较新。...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。
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。..., 建表语句如下： create table t_student(id int, name string, age int); 此时通过 Hive 元数据信息可以将数据文件 student.txt 与表...找到对应存储的 mysql 库可以查询到表的元数据信息。...hive-site.xml 配置元数据所在的 mysql 信息的位置如下： mysql 中元数据信息如下（以其中一张表 tbls 截图说明）： 从以上截图中可以看出 tbls 表存储的元数据包含...# 通过age分组，查询t_student表以age为维度对应的学生总人数之和 select age, count(*) from t_student group by age; 这个 sql 语句与常见的
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.../抽取（Capture/Extract）、清洗（Scrub or data cleansing）、转换（Transform）、装载与索引（Load and Index）等数据调和工作 ETL过程前后数据的特征...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,...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
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》 。...数据库的"分家" 随着关系数据库理论的提出，诞生了一系列经典的RDBMS，如Oracle，MySQL，SQL Server等。这些RDBMS被成功推向市场，并为社会信息化的发展做出的重大贡献。...~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。...有了这些数据快照以后，用户便可将其汇总，生成各历史阶段的数据分析报告； 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个：各源数据库，ETL，数据仓库，前端应用。如下图所示： ? 1....数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中，曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似，因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程： ?
方案3、4，成本与性能都是一个区间，且范围较大。方案3，主要取决于云厂商提供的基础设施的能力。方案4，则依靠云厂商的数仓云能力。这也对云厂商产品的选择，提出了更高的要求。下文将就此展开说明。...因此对基于云的数据仓库的资源的弹性能力要求很高，这也是区别与传统自建方式一个非常大的优势。这里的资源，不仅包括计算资源、也包括数据存储资源。...6）灵活使用方式 数据仓库本身是资源密集型应用，如何减低用户的使用成本，是云厂商均需考虑的。例如支持暂停与恢复功能，支持计算与存储的独立扩展等。 2.3 是否上云/如何选择？...优势在于通过调整和定制，性能表现突出；但其架构也决定了计算与存储不能独立缩放。 支持从多种数据源加载数据，也支持集成流式数据，但只支持结构化数据。支持直接对S3上的数据进行查询，而无需ETL。...4.2 Snowflake [1567044511697010793.jpeg] Snowflake是Shared-storage设计，存储与计算分离。
数据仓库的趋势： 实时数据仓库以满足实时化&自动化决策需求； 大数据&数据湖以支持大量&复杂数据类型（文本、图像、视频、音频）； 2.数据仓库的发展 数据仓库有两个环节：数据仓库的构建与数据仓库的应用...下游应用根据业务需求选择直接读取DM或加一层数据服务，比如mysql 或 redis。...数据仓库从模型层面分为三层： ODS，操作数据层，保存原始数据； DWD，数据仓库明细层，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/轻度汇总层，在DWD层的基础之上根据不同的业务需求做轻度汇总...开源提供类似功能的有，Elastic Search、Kylin、Druid等； 2.案例中选择把数据写入到Hbase供KV查询，也可根据情况选择其他引擎，比如数据量不多，查询压力也不大的话，可以用mysql...实时数仓与离线数仓的对比 在看过前面的叙述与菜鸟案例之后，我们看一下实时数仓与离线数仓在几方面的对比： 首先，从架构上，实时数仓与离线数仓有比较明显的区别，实时数仓以Kappa架构为主，而离线数仓以传统大数据架构为主
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].
接下来，我会从数据研发与建模的角度，演进一下分层架构的设计原因与层次的意义。...并且这种情况从数据处理技术发展之初，数据仓库概念提出之前就存在了，现在依然很普遍。集市各自依赖ODS会遇到的多源加工指标不一致的问题逐渐遭人诟病，而造成指标不一致的主要原因重复加工。...02 分层与建模 通过上面的内容，我们终于知道了数据加工过程为什么要分层。那么数据建模应该如何来做呢？因为在数据仓库领域，在数据建模一直有两种争锋相对的观点，就是范式建模还是维度建模。...那么问题就在这里出来了，我们全部使用维度模型建模，如何使用范式模型的架构与概念。这也是我们在分层架构设计中目前最难以讲清楚的问题，也是我们实际在项目里面做的很别扭的原因：缺乏理论与实践支撑。...公共层与应用关系： 通过上面两步演进，我们已经看到了公共层与应用层的关系了，是一体的。并不是各做各的，而是一件事情从专业化分工上做了切分。
2.数据仓库的发展 数据仓库有两个环节：数据仓库的构建与数据仓库的应用。...下游应用根据业务需求选择直接读取DM或加一层数据服务，比如mysql 或 redis。...数据仓库从模型层面分为三层： ODS，操作数据层，保存原始数据； DWD，数据仓库明细层，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/轻度汇总层，在DWD层的基础之上根据不同的业务需求做轻度汇总...开源提供类似功能的有，Elastic Search、Kylin、Druid等； 2.案例中选择把数据写入到Hbase供KV查询，也可根据情况选择其他引擎，比如数据量不多，查询压力也不大的话，可以用mysql...实时数仓与离线数仓的对比 在看过前面的叙述与菜鸟案例之后，我们看一下实时数仓与离线数仓在几方面的对比： 首先，从架构上，实时数仓与离线数仓有比较明显的区别，实时数仓以Kappa架构为主，而离线数仓以传统大数据架构为主
基本介绍 作为数据仓库和商业智能（DW/BI）行业中有影响力的领军人物，RalphKimball、MargyRoss得到了世界范围内的认可和尊重，他们在《数据仓库与商业智能宝典（第1版）》中确立了行业标准...现在，在《数据仓库与商业智能宝典（第2版）成功设计、部署和维护DW/BI系统》中已经更新了65篇DesignTip和白皮书，从而汇集了DW/BI技术创新前沿的著作。 ...从项目规划和需求收集，到维度建模、ETL和BI应用，《数据仓库与商业智能宝典（第2版）：成功设计、部署和维护DW/BI系统》涵盖了你在数据仓库和商业智能中将会遇到的所有内容。...启动DW/BI项目和收集需求的注意事项 集成式企业数据仓库的必备要素，其中包括总线架构和矩阵 事实表的粒度性和三种基本类型 渐变维度技术 星型模式、外支架和桥接表 维度建模高级模式... 提取、转换和加载（ETL）子系统与数据质量 BI应用实践 大数据注意事项 无论你正以何种身份参与数据仓库或商业智能项目，这本可轻易参考和最近更新的宝典可谓无价之宝。
本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP)，旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度。 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据库类似，也是通过编写DDL语句来实现。...在规范化数据仓库中OLAP工具和数据仓库的关系大致是这样的： ? 这种情况下，OLAP不允许访问中心数据库。...而在维度建模数据仓库中，OLAP/BI工具和数据仓库的关系则是这样的： ? 在维度建模数据仓库中，OLAP不但可以从数据仓库中直接取数进行分析，还能对架构在其上的数据集市群做同样工作。...通常这些数据报告采用二维表示，是行与列组成的二维表格。但在真实世界里我们分析数据的角度很可能有多个，数据立方体可以理解为就是维度扩展后的二维表格。下图展示了一个三维数据立方体： ?...其中上一篇讲到的星形模式就是其中一种，该模式其实是一种连接关系表与数据立方体的桥梁。但对于大多数纯OLAP使用者来讲，数据分析的对象就是这个逻辑概念上的数据立方体，其具体实现不用深究。
1.数据仓库建模的目的？ 为什么要进行数据仓库建模？大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。...，所以数据仓库的建模也是不断衍生发展的。...但是对于数据仓库来说，目前主流还是维度建模,会夹杂着范式建模。 数据仓库建模方法论可分为：范式建模、维度建模、Data Vault模型、Anchor模型。...3.常见四种建模方法的建模步骤与演示 3.1.范式建模（E-R模型） 将事物抽象为“实体”、“属性”、“关系”来表示数 据关联和事物描述；实体：Entity，关系：Relationship，这种对数据的抽象...Ralph Kimball提出对数据仓库维度建模，并且将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型。
今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲数据仓库建模方法与模型。 数仓建模方法 数据仓库中几种经典的数据模型，包括关系建模、维度建模、DataVault模型。...1、关系建模 关系建模，是数据仓库之父Inmon推崇的，被称为“实体-关系”模型，以一种“标准化”的方式存在，强调数据之间非冗余，满足3NF。...3、Data Vault模型 Data Vault是另一种数据仓库建模方法，是Dan Linstedt在20世纪90年代提出的，主要用于企业级的数据仓库建模。...Data Vault不区分数据在业务层面的正确与错误，它保留操作型系统的所有时间的所有数据，装载数据时不做数据验证、清洗等工作，这点明显有别于其他数据仓库建模方法。...关于大数据学习开发，数据仓库建模方法与模型，以上就为大家做了简单的介绍了。数据仓库建模，是数仓设计当中的重要阶段，根据实际的应用需求，选择合适的方法与模型，是工程师必备的能力之一。
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