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。
《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》 ：零基础入门 《穿越计算机的迷雾》：零基础，但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 ：除了第6章是讲压缩之外，别的都应该读一下
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。
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
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？
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
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。
数仓的必读书，其实已经推荐过好几次了，但是最近依旧有很多朋友在群里问数据仓库入门看什么书，索性接着视频号的讲稿，给大家再分享一次。
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
前文讲了数据架构、数据建模、主题域、概念模型和逻辑模型，到底数据仓库（含数据中台和大数据平台）中应该如何建模呢？
说了九次面试感觉我是大神，拿了SP之类，其实并不是，内情就是内推转为了校招，内推五次面试，校招四次面试，在加校招的笔试。本帖子适用于跨专业的人士。sp勿喷，有错别字，勿喷，只是想写个面试经验给以后的人士。 我投递是数据岗位，对于之前我主要搞机器人的我来讲，基本处于什么的都不会的状态，做数据的一般都知道，需要用什么 比如odps，hadoop，flink等等工具，然后做业务需要范式建模，纬度建模等等。我可以真实的告诉大家，之前这些我并不是很熟悉的。以前摸到的数据也只是阿里巴巴数据天池比赛。下面一一叙述开来。
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。
看做什么，如果不需要对数据进行实时处理，那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql（数据库）“导入”到hive（数据仓库）中进行分析。“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。 相关知识如下 数据仓库的几个概念 http://www.ppvke.com/Blog/archives/27862 什么是OLTP？ 联 机事务处理系统(OLTP)，也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。也 称为实时系统(Real time S
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) DB-Engines 宣布 Snowflake 成功卫冕，获得了 “2022 年度数据库” 称号。 DB-Engines 是全球知名的数据库流行度排行榜网站，其评选年度数据库的标准为：计算数据库当前最新流行度分数（2023 年 1 月）的同比增长量，分数增长最多的即为年度数据库。 年度 DBMS：Snowflake Snowflake 是一个基于云的数据平台，因其可扩展性、灵活性和性能而广受欢迎。它使用自定义 SQL 引擎和列式数据存储，并提供广泛
4. 详细介绍下MapReduce的工作机制？我重点回答了切片原理和Shuffle机制
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。
0x00 前言 前段时间有不少朋友让推荐一些数据仓库的书出来，本着“如果重复三次回答同一个问题，就应该写一篇博客”的原则，在这里梳理一下数据仓库相关的资源给大家。 这里的推荐只有居士自己看过的书，至少
昨天发了一篇文章讨论的是关系型数据库的变化数据如何同步到数据仓库层面，类似于 MySQL 的 binlog 日志同步到数据仓库进行 OLAP 分析。OLTP环境下的数据库数据同步到OLAP环境下的数据仓库，解决方案逃不过三种类型:
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。
胖子哥是我网名，叫了很多年的网名，网名的来历与自己的沧桑和身材有关，不知是IT改变了我，显得苍老，还是我本就苍老，顺应了IT行业的需要。25岁那面，曾被跟我一样高的漂亮美眉叫叔叔，从此再也不敢打小姑娘的注意，走上了重口味热爱阿姨级别女性的不归路；曾被三十五、六岁的同事阿姨说苍老：看你也就三十五六吧，那年我25；周一的时候，还有一个60后的同事问及我的年龄，他很含蓄的，明显带着保留的口吻问我：你是75年的吧？因为他一直认为和我一般大。然后...然后泪奔。关于体型方面也是个悲剧、三围相等，体重大于身高的角色，算是已经胖出了一定层次，每次听到别人叫我胖子，就感觉小小的自尊多少受到了伤害，然后就给自己在后面加了一个哥子，算是给自己遮半张脸吧。闲话就聊到这里，还是继续胖子哥的大数据之路吧，这次要谈的还是数据仓库。
最近群里很多小伙伴都问了数据库和数据仓库的区别是什么，因此将之前写过的文章给大家再分享一遍。
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。
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。
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。
ThoughtWorks数据智能事业部自三年前成立以来，就致力于将ThoughtWorks在敏捷软件开发、精益数字化产品创新等工作方法与数据智能领域的成熟实践结合，为客户解决新形势下如何实现数据驱动的智能企业的问题，为行业带来创新的解决数据问题的方法和实践总结。
作为巴基斯坦最大的连锁超市之一，METRO 坐拥上万客流，因此实时分析顾客的购物行为至关重要。商铺可以在此基础上持续优化销售策略，例如针对不同产品门类设计更有效的促销活动。
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）
数据仓库（Data Warehouse，DW）：始于 20 世纪 80 年代，发展于 20 世纪 90 年代，后与商务智能（Business Inteligence,BI）作为业务决策主要驱动力协同发展。赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型，整合后的数据能为业务运营提供洞察，为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
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。
本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。
最近看了三本关于数据仓库的书，很有收获，也很受启发。这三本书分别是《数据仓库工具箱（第三版）》、《Dimensional Data Warehousing with MySQL: A Tutorial》和《Pentaho Kettle解决方案》。在仔细研读了这三本书之后，感觉就像是一本书的三个层次。Ralph Kimball的经典著作数据仓库工具箱阐述的是维度建模方法论和按不同行业建模的示例。Dimensional Data Warehousing with MySQL在维度模型的基础上，用MySQL基本的SQL语句实现了各种常见场景下的ETL。而Kettle则是完全以Ralph Kimball提出的34个ETL子系统为理论基础开发出来的工具，以提供GUI的方式实现ETL。三本书的作者都是各自领域的杰出人物，是当之无愧的大神，内容的质量自不必说。但是也有些美中不足，比如工具箱这本书翻译的佶屈聱牙，让人颇为费解。Dimensional Data Warehousing with MySQL中有些错误，可能是印刷原因吧（此书没有中文版），有些按书中代码执行得不到想要的结果。倒是Kettle这本书，译者也是长期从事ETL开发的专业人员，不但翻译的通俗易懂，还适当添加了译者注，指出书中的一些过时的说法，至少对我来说受益匪浅。 有了以上的这些体会，我自然而然地产生一种想法：把几本书中所讲内容用一个完整的示例系统地实验一遍，使用SQL和Kettle两种方式来实现。一来对维度建模方法加深一下印象，二来也是对前段学习的一个总结，三是作为以后做数据仓库相关工作的不时之需。这是第一阶段要做的事情，第二阶段准备用Data Vault模型再做一遍，研究一下这种较新的建模方法。 内容组织： （一）维度模型基础 （二）准备数据仓库模拟环境 （三）初始装载 （四）定期装载 （五）进阶技术 1. 增加列 2. 按需装载 3. 维度子集 4. 角色扮演维度 5. 快照 6. 维度层次 7. 多路径和参差不齐的层次 8. 退化维度 9. 杂项维度 10. 多重星型模式 11. 间接数据源 12. 无事实的事实表 13. 迟到的事实 14. 维度合并 15. 累积的度量 16. 分段维度
1.概念方面.数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库。通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里可以有很多字段。字段一字排开，对应的数据就一行一行写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维关系。目前市面上流行的数据库都是二维数据库。如：Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
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）。
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
如今硬件的性价比越来越高，网络传输速度越来越快，数据库分层的趋势逐渐显现，人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题，而是通过分层，让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
说在前面的话 此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础： 视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面： 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础： 视频方面： （1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
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。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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。
ETL（Extract, Transform, Load）是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论，它主要用于从各种不同的数据源中提取数据，经过一系列的处理和转换，最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。
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。
Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large data sets stored in Hadoop files. Hive defines a simple SQL-like query language, called QL, that enables users familiar with SQL to query the data. At the same time, this language also allows programmers who are familiar with the MapReduce fromwork to be able to plug in their custom mappers and reducers to perform more sophisticated analysis that may not be supported by the built-in capabilities of the language.
1.如有错误欢迎大家指出，我会及时更正，有什么不懂也可以留言提问，互相交流吗。 2.也许大家觉得这没什么，但是我会认真对待，把它当成我的笔记、心得、这样才能提升自己。
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：
Hive是一个数据仓库基础工具，由Java编写，在Hadoop中用来处理结构化数据，可以把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群上运行的作业。
数据库（database）是按照数据结构来组织，存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 数据库是长期存储在计算机内，有组织的，可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织，描述和 存储在一起，具有尽可能小的冗余度，较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。 常用的数据库有mysql，oracle，sqlserver等。作用不一样，数据库是用来支撑业务（1）的，需要响应速度特别快，没 有延时，查询起来都是一条条查询，把相关的数据全部得到，适合用这种关系型数据库。数据仓库主要用来支撑分析的。 问题：公司的多个部门，对相同的数据描述会不一样，在汇总的时候会出问题。
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知，理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客，汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库，至今有一年半的时间，中间换了次工作，也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实，很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然，个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少，大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
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：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
