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之上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)架構(gòu)。這是一種部分真實(shí)的表述（因?yàn)槟蓪⒃?span id="5x5z9d5" class='cur'>數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為星形模式），但在創(chuàng)建事實(shí)表和維度表時(shí)，它更關(guān)乎設(shè)計(jì)而不是技術(shù)。盡管如此，Hive 并不真正是一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫。它甚至并不真正是一個(gè)數(shù)據(jù)庫。您可以使用 Hive 構(gòu)建和設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫，也可以使用 Hive 構(gòu)建和設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫表，但存在的一些限制需
在數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)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(shí)現(xiàn)等等數(shù)據(jù)加工過程都會(huì)以ETL任務(wù)的方式實(shí)現(xiàn)。 構(gòu)建ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)實(shí)施的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，在倉庫平臺(tái)建設(shè)過程中搭建一個(gè)完整、標(biāo)準(zhǔn)的ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)建設(shè)的基礎(chǔ)性目標(biāo)之一。ET
壓力，使數(shù)據(jù)的處理本地化，提高集群的性能和可支持的并發(fā)度。通過對關(guān)聯(lián)條件和分組條件的仔細(xì)設(shè)計(jì)，能夠盡可能的減少不必要的數(shù)據(jù)shuffle。 選擇存儲(chǔ)方案 【建議】表的存儲(chǔ)類型是表定義設(shè)計(jì)的第一步，客戶業(yè)務(wù)類型是決定表的存儲(chǔ)類型的主要因素，表存儲(chǔ)類型的選擇依據(jù)請參考表1。
型采用星形結(jié)構(gòu)，表分兩類——事實(shí)表和維度表。事實(shí)表處于星星的中心，儲(chǔ)存能描述業(yè)務(wù)狀況的各種度量數(shù)據(jù)，可以通過事實(shí)表了解業(yè)務(wù)狀況。維度表則圍繞著事實(shí)表，通過外鍵以一對一的形式相關(guān)聯(lián)，提供看待業(yè)務(wù)狀況的不同角度。相比業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫常用的E-R模型，星形結(jié)構(gòu)更容易理解，更方便進(jìn)行分析。</
數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)會(huì)來自各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)或者外部爬取數(shù)據(jù)，所以需要我們知道每個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的模型字段都是來自哪個(gè)源，這樣我們就能快速全面的了解相關(guān)業(yè)務(wù)。相對穩(wěn)定，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)一般不會(huì)實(shí)時(shí)變化，所以我們今天看去年的數(shù)據(jù)和明天看去年的數(shù)據(jù)是一樣的，如果我們發(fā)現(xiàn)某一個(gè)月度數(shù)據(jù)不對，就可能需要
開源 中 中 定時(shí)任務(wù)調(diào)度和 ETL 從表中可以看出，不同的 ETL 工具適用于不同的場景，開發(fā)者需要根據(jù)項(xiàng)目需求選擇合適的工具。 2. 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)：構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫是一種面向主題的、集成的、非易失的、隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。良好的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)可以顯著提升查詢性能和數(shù)據(jù)分析效率。
數(shù)據(jù)庫 與 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 1）用于OLTP 2）數(shù)據(jù)庫是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，會(huì)有頻繁的增刪改操作 3）數(shù)據(jù)庫一般用來存儲(chǔ)當(dāng)前事務(wù)性數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 4）數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)一般是符合三范式的，有最大的精確度和最小的冗余度，有利于數(shù)據(jù)的操作 5）數(shù)
決數(shù)據(jù)倉庫不能處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和報(bào)表開發(fā)周期長的問題而產(chǎn)生。數(shù)據(jù)平臺(tái)先是通過將企業(yè)所有數(shù)據(jù)（包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）抽取出來放到一起，成為一個(gè)大的數(shù)據(jù)集，再根據(jù)業(yè)務(wù)需求，單獨(dú)提取其中的小數(shù)據(jù)集并提供給數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)倉庫算產(chǎn)品，數(shù)據(jù)平臺(tái)算平臺(tái)，數(shù)據(jù)中臺(tái)的精髓在于其機(jī)制，數(shù)據(jù)中臺(tái)不
Processing），支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(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(jì)分析結(jié)果，取百家之長（各個(gè)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(biāo)）。 舉個(gè)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(dòng)階段就是
1、新版本的cube方案中為什么使用gaussdb100 OLTP的庫作為數(shù)據(jù)倉庫？怎么不繼續(xù)使用早期私有云方案的gaussdb 200 （好像現(xiàn)在叫g(shù)aussdb A)？2、Flink 為什么采用了邊緣Flink的形式，不用FusionInsight HD 安裝flink？3、Datatool
數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種基于云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。DWS是基于融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 200
來綜合設(shè)計(jì)。作為分析層中，提供分析數(shù)據(jù)物理存儲(chǔ)基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)倉庫，倉庫中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過聚合、清洗、分類以及映射過得clean data。而且隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)會(huì)持續(xù)增長，這對業(yè)務(wù)連續(xù)性和數(shù)據(jù)查詢性能有極強(qiáng)的要求。所以數(shù)據(jù)倉庫周邊也會(huì)涉及：數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)歸檔，數(shù)據(jù)加速。
有的是關(guān)系型的數(shù)據(jù)表，有的是本結(jié)構(gòu)化的日志，有的數(shù)據(jù)還以多媒體的形式存在，也需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成相對統(tǒng)一的格式。 在集成的層面上，我們就需要強(qiáng)調(diào)不同開源框架的作用與相互配合了。自底向上，與OSI類似，通用框架下的大數(shù)據(jù)體系有七層：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、資源管
般來說讀的壓力大于寫的壓力，利用OLTP環(huán)境進(jìn)行分析，存在如下問題： 數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取操作，會(huì)讓讀取壓力倍增 OLTP僅存儲(chǔ)數(shù)周或數(shù)月的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分布在不同系統(tǒng)不同表中，字段類型數(shù)據(jù)不同意 數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建 主要特征 數(shù)據(jù)倉庫是分析數(shù)據(jù)的平臺(tái)，而不是創(chuàng)造數(shù)據(jù)的平臺(tái) 數(shù)
SQL分發(fā)能力經(jīng)中間件發(fā)送的SQL指令，正常發(fā)送到相應(yīng)數(shù)據(jù)庫，并接受數(shù)據(jù)庫響應(yīng)信息；iii. 批量導(dǎo)入、導(dǎo)出能力針對數(shù)據(jù)大批量的導(dǎo)入，需要考慮采用更加高效的加載協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)加載，并考慮經(jīng)中間件復(fù)制數(shù)據(jù)塊，異步分發(fā)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)導(dǎo)出，需要考慮高效數(shù)據(jù)導(dǎo)出協(xié)議，從其中一套數(shù)據(jù)庫正確導(dǎo)出數(shù)據(jù)；iv
IQ，支持秒級的數(shù)據(jù)庫備份恢復(fù)基于磁帶庫的備份恢復(fù)方式，沒有人真正演示過TB級數(shù)據(jù)恢復(fù)基于磁帶庫的備份恢復(fù)方式，沒有人真正演示過TB級數(shù)據(jù)恢復(fù)基于磁帶庫的備份恢復(fù)方式，沒有人真正演示過TB級數(shù)據(jù)恢復(fù)對超寬表的支持支持45000字段的寬表，大數(shù)據(jù)量字段增減容易支持，大數(shù)據(jù)量字段增減困
型系統(tǒng)中。2．集成性 不同操作型系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)一般是相互獨(dú)立、異構(gòu)的。而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是對分散的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清理、轉(zhuǎn)換和匯總后得到的，這樣保證了數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的數(shù)據(jù)關(guān)于整個(gè)企業(yè)的一致性。圖3.2 說明一個(gè)保險(xiǎn)公司綜合數(shù)據(jù)的簡單處理過程，其中數(shù)據(jù)倉庫中與“保險(xiǎn)”主題有關(guān)的數(shù)據(jù)來自于
種以上，而不重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)沒有強(qiáng)制要求。 2、SLA 數(shù)據(jù)時(shí)效性監(jiān)控 在確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的前提下，您需要進(jìn)一步讓數(shù)據(jù)能夠及時(shí)提供服務(wù)，否則數(shù)據(jù)的價(jià)值將大幅降低。確保數(shù)據(jù)及時(shí)性是保障數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要一環(huán)。為確保數(shù)據(jù)完整性，每天任務(wù)通常都是 0 點(diǎn)以后才開始執(zhí)行，計(jì)算前一天的數(shù)據(jù)。這些任務(wù)
Informatic D正確3. （單選）關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的差別，下面的敘述中不正確的是：A. 數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的設(shè)計(jì)B. 數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫一般存儲(chǔ)在線數(shù)據(jù) 正確C. 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫是有意引入冗余B 提交提交答案正確 (6/6
