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Hive是Apache開源的數(shù)據(jù)倉庫工具，基于Hadoop構(gòu)建，用于處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Hive 是 Apache 開源的數(shù)據(jù)倉庫工具，基于 Hadoop 構(gòu)建，主要用于處理和分析大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為數(shù)據(jù)庫表，并通過類 SQL 的查詢語言（HiveQL）
Hive是Apache開源的數(shù)據(jù)倉庫工具，基于Hadoop構(gòu)建，用于處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Hive 是 Apache 開源的數(shù)據(jù)倉庫工具，基于 Hadoop 構(gòu)建，主要用于處理和分析大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為數(shù)據(jù)庫表，并通過類 SQL 的查詢語言（HiveQL）
DWS的實時數(shù)倉中的HStore表就是針對這種情況設(shè)計和實現(xiàn)的，面向?qū)τ?span id="5vbvzn1" class='cur'>實時入庫和實時查詢有較強訴求的場景，同時擁有處理傳統(tǒng)TP場景的事務(wù)能力。 DWS提供的實時數(shù)倉中實現(xiàn)了一種全新的HStore表，可以做到單條或者小批量IUD操作的高并發(fā)實時入庫，也可以支持大批量的定期入庫。
依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運營數(shù)字化分析平臺 ，以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動業(yè)務(wù)價值提升及管理提升。
Database，即數(shù)據(jù)庫，用于管理各類數(shù)據(jù)對象，各數(shù)據(jù)庫間相互隔離。 Datafile Segment，即數(shù)據(jù)文件，通常每張表只對應(yīng)一個數(shù)據(jù)文件。如果某張表的數(shù)據(jù)大于1GB，則會分為多個數(shù)據(jù)文件存儲。 Table，即表，每張表只能屬于一個數(shù)據(jù)庫。 Block，即數(shù)據(jù)塊，是數(shù)據(jù)庫管理的基本單位，默認大小為8KB。
我簡單的做一個比喻，數(shù)據(jù)倉庫就是可以理解就是一個使用倉庫，數(shù)據(jù)就是這個倉庫的貨物，而數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)人員就是這個倉庫的管理員，所以數(shù)據(jù)倉庫就是一個怎么管理好數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)規(guī)范的放在倉庫中，便于BI、AI等其他的使用數(shù)據(jù)的方面可以更好的使用倉庫里面的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)發(fā)揮出更好的價值，顯
構(gòu)建一個讓你的數(shù)據(jù)倉庫在實時世界中游刃有余的架構(gòu)。 架構(gòu)設(shè)計： 構(gòu)建實時數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵之一就是設(shè)計一個可靠而強大的架構(gòu)。這就像在峽谷中建造一座堅固的橋梁，讓你的數(shù)據(jù)可以安全地流動。GaussDB（DWS）提供了分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的優(yōu)勢，讓你可以輕松應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的處理和存儲。就
在短時間內(nèi)返回結(jié)果。 實時數(shù)據(jù)加載：GaussDB(DWS)支持實時數(shù)據(jù)加載，可以將實時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉庫中。這使得企業(yè)可以及時地獲取最新的數(shù)據(jù)，并進行實時分析。 實時數(shù)據(jù)同步：GaussDB(DWS)支持實時數(shù)據(jù)同步，可以與其他系統(tǒng)進行實時數(shù)據(jù)的同步和交互。這使得企業(yè)
文章目錄 數(shù)據(jù)倉庫 什么是數(shù)據(jù)倉庫？ 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別？ 事實表和維度表 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型： 為什么數(shù)據(jù)倉庫要分層？ 數(shù)據(jù)倉庫模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩門） 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)——Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu)
創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫DWS 參見“創(chuàng)建集群”章節(jié)創(chuàng)建DWS數(shù)據(jù)倉庫。創(chuàng)建成功后，記錄集群的內(nèi)網(wǎng)IP。 為確保ECS與DWS網(wǎng)絡(luò)互通，DWS數(shù)據(jù)倉庫需要與ECS在同一個區(qū)域，同一個虛擬私有云和子網(wǎng)下。 表1 DWS規(guī)格 參數(shù)項 參數(shù)取值 區(qū)域 華北-北京4 可用區(qū) 可用區(qū)1 產(chǎn)品類型 標準數(shù)倉
DWS的實時數(shù)倉中的HStore表就是針對這種情況設(shè)計和實現(xiàn)的，面向?qū)τ?span id="bl5db5d" class='cur'>實時入庫和實時查詢有較強訴求的場景，同時擁有處理傳統(tǒng)TP場景的事務(wù)能力。 DWS提供的實時數(shù)倉中實現(xiàn)了一種全新的HStore表，可以做到單條或者小批量IUD操作的高并發(fā)實時入庫，也可以支持大批量的定期入庫。
DWS數(shù)倉之間暫不支持互相訪問，用戶可通過創(chuàng)建的OBS外表，將兩個數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)在同一個數(shù)據(jù)目錄下進行數(shù)據(jù)查詢。 功能特性對比 表1 功能特性對比 功能模塊 功能模塊 存算一體 存算分離 總覽 資源 支持 支持 告警 支持 支持 近期事件 支持 支持 集群監(jiān)控指標（DMS） 支持 支持 數(shù)據(jù) - 支持 支持 集群管理 SQL編輯器
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數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS DWS集群啟用KMS加密 DWS集群啟用日志轉(zhuǎn)儲 DWS集群啟用自動快照 DWS集群啟用SSL加密連接 DWS集群未綁定彈性公網(wǎng)IP DWS集群運維時間窗檢查 DWS集群VPC檢查 父主題： 系統(tǒng)內(nèi)置預(yù)設(shè)策略
分布式中間件+單機版數(shù)據(jù)庫搭建。由于該方案不具備數(shù)據(jù)的強一致性能力，在同一時刻系統(tǒng)中數(shù)據(jù)可能是不完整、不準確的，為銷售對單帶來極大困難。為保證數(shù)據(jù)的最終一致性，交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)需要通過ETL工具時隔數(shù)小時后同步到BI系統(tǒng)，無法做到實時分析，銷售及運營主管無法實時掌握經(jīng)營情況。為了解決
在數(shù)據(jù)倉庫平臺建設(shè)過程中，數(shù)據(jù)的加載、卸載，各層數(shù)據(jù)模型之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，業(yè)務(wù)規(guī)則的實現(xiàn)等等數(shù)據(jù)加工過程都會以ETL任務(wù)的方式實現(xiàn)。 構(gòu)建ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)實施的一個非常重要的環(huán)節(jié)，在倉庫平臺建設(shè)過程中搭建一個完整、標準的ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫平臺建設(shè)的基礎(chǔ)性目標之一。ET
地區(qū)部空運成本，再匯總看季度全球空運成本）數(shù)據(jù)倉庫跟業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)的不同點業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)OLTP數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫OLAP數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)細節(jié)性數(shù)據(jù)綜合性和提煉性數(shù)據(jù)當(dāng)前值數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)可更新不可更新，但周期性刷新一次處理的數(shù)據(jù)量小一次處理的數(shù)據(jù)量大面向應(yīng)用，事務(wù)驅(qū)動面向分析，分析驅(qū)動?
結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉庫匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析結(jié)果，取百家之長（各個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)），成就自己的一方天地（規(guī)劃各種業(yè)務(wù)域的模型，指標）。 舉個栗子~ 車聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉庫的，剛開始啟動階段就是車上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲什么數(shù)據(jù)，比如出現(xiàn)告警，就實時展示出來給用戶
混合架構(gòu)。 架構(gòu)組成特點經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（mysql、oracle）為主數(shù)據(jù)量小，實時性要求低離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)hive，spark為主數(shù)據(jù)量大，實時性要求低Lambdahive，spark負責(zé)存量，strom/Flink負責(zé)實時計算數(shù)據(jù)量大，實時性要求高Kappakafka、str
數(shù)據(jù)倉庫是信息（對其進行分析可做出更明智的決策）的中央存儲庫。通常，數(shù)據(jù)定期從事務(wù)系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫和其他來源流入數(shù)據(jù)倉庫。業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和決策者通過商業(yè)智能 (BI) 工具、SQL 客戶端和其他分析應(yīng)用程序訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)和分析已然成為
碼中有沒有進行適當(dāng)?shù)囊?guī)避數(shù)據(jù)傾斜語句13Where條件中is null語句有沒有進行空字符串處理 五、流程規(guī)范 根據(jù)阿里流程規(guī)范，本文將數(shù)據(jù)倉庫研發(fā)流程抽象為如下幾點： 需求階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)如何應(yīng)對不斷變化的業(yè)務(wù)需求。設(shè)計階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)開發(fā)者應(yīng)如何綜合性能、成本
數(shù)據(jù)倉庫規(guī)格 DWS的規(guī)格按照產(chǎn)品類型分為存算一體和存算分離。各產(chǎn)品類型的不同差異，詳情請參見數(shù)據(jù)倉庫類型。 低配置集群，如內(nèi)存16G、vCPU4核及以下的規(guī)格，建議不要用于生產(chǎn)環(huán)境，可能會導(dǎo)致資源過載風(fēng)險。 存算一體規(guī)格 存算一體1:8云盤規(guī)格，該規(guī)格彈性伸縮，無限算力、無限容量，規(guī)格詳情請參見表1。
過清理和組織的數(shù)據(jù)。它包含元數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫是高級分析、報告和決策的基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，用于存儲特定團隊或用途（如銷售或營銷）的數(shù)據(jù)。它可以幫助用戶快速訪問他們工作所需的信息。 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是分析存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的大型數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)有意義的
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標準的數(shù)據(jù)倉庫分層: stg(數(shù)據(jù)緩沖層)， ods (數(shù)據(jù)貼源層)，dw:dwd dws dwt (數(shù)據(jù)倉庫 層)，ads (數(shù)據(jù)集市層)，app (應(yīng)用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構(gòu)的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務(wù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標準的數(shù)據(jù)倉庫分層: stg(數(shù)據(jù)緩沖層)， ods (數(shù)據(jù)貼源層)，dw:dwd dws dwt (數(shù)據(jù)倉庫 層)，ads (數(shù)據(jù)集市層)，app (應(yīng)用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構(gòu)的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務(wù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-
