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Snowflake：數(shù)據(jù)倉庫的終極形態(tài)？

tion的需求。在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的沖擊下，成熟的數(shù)據(jù)倉庫理論甚至成為了架構(gòu)里的政治不正確。譬如我上一個(gè)服務(wù)過的軟件公司，就明確表示過像EDW和ETL這樣的字眼不能出現(xiàn)在市場(chǎng)定位中。    為什么大家開始對(duì)數(shù)據(jù)倉庫諱莫如深呢？恐怕傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫給人留下過許多不好的印象：花錢多， 靈

數(shù)據(jù)庫-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)湖

dquo;最高的數(shù)據(jù)都存 在數(shù)據(jù)庫和數(shù)倉里，支撐著企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)。 但是，企業(yè)希望把生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中的所有相關(guān)數(shù)據(jù)，歷史的、實(shí)時(shí)的，在線的、離線的，內(nèi) 部的、外部的，結(jié)構(gòu)化的、非結(jié)構(gòu)化的，都能完整保存下來，方便“沙中淘金”?？墒菚r(shí)間長(zhǎng)了，有人覺得數(shù)倉還不夠，再造一

Hadoop數(shù)據(jù)倉庫之?dāng)?shù)據(jù)治理

1.數(shù)據(jù)治理是什么？數(shù)據(jù)治理：為公司業(yè)務(wù)越來越復(fù)雜而帶來的數(shù)據(jù)越來越臟、亂、差的問題，而提出一套治理數(shù)據(jù)的方法+工具集2. 數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容這一部分，我將從六個(gè)方面來講解數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容。2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義數(shù)據(jù)維度及指標(biāo)需要清晰的、統(tǒng)一的、標(biāo)準(zhǔn)的定義。（這里的部分參考Hadoop數(shù)

數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法

對(duì)于不同的數(shù)據(jù)消費(fèi)途徑，數(shù)據(jù)需要從高度一致性的基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向便于數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的維度模型。不同階段的數(shù)據(jù)因此需要使用不同架構(gòu)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)模型與之相匹配，這也就是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫里面進(jìn)行數(shù)據(jù)分層的原因。       數(shù)據(jù)在各層數(shù)據(jù)中間的流轉(zhuǎn)，就是從一種數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)向另外一種數(shù)據(jù)模型，這

淺談數(shù)據(jù)倉庫的基本架構(gòu)

要包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過程，可以分為三層——源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應(yīng)用：    從圖中可以看出數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于不同的源數(shù)據(jù)，并提供多樣的數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)自上而下流入數(shù)據(jù)倉庫后向上層開放應(yīng)用，而數(shù)據(jù)倉庫只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個(gè)平臺(tái)。    數(shù)據(jù)倉庫從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法

對(duì)于不同的數(shù)據(jù)消費(fèi)途徑，數(shù)據(jù)需要從高度一致性的基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向便于數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的維度模型。不同階段的數(shù)據(jù)因此需要使用不同架構(gòu)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)模型與之相匹配，這也就是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫里面進(jìn)行數(shù)據(jù)分層的原因。       數(shù)據(jù)在各層數(shù)據(jù)中間的流轉(zhuǎn)，就是從一種數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)向另外一種數(shù)據(jù)模型，這種轉(zhuǎn)換的過程需要借助的就是ETL算法

數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法

屏展示的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)推送，有用于部門應(yīng)用的數(shù)據(jù)集市，也有用于分析師的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室...對(duì)于不同的數(shù)據(jù)消費(fèi)途徑，數(shù)據(jù)需要從高度一致性的基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向便于數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的維度模型。不同階段的數(shù)據(jù)因此需要使用不同架構(gòu)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)模型與之相匹配，這也就是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫里面進(jìn)行數(shù)據(jù)分層的原因。

漫談數(shù)據(jù)倉庫中的元數(shù)據(jù)管理

、維的類別、數(shù)據(jù)立方體以及數(shù)據(jù)集市中的聚合規(guī)則。這里的數(shù)據(jù)立方體表示某主題領(lǐng)域業(yè)務(wù)事實(shí)表和維表的多維組織形式。業(yè)務(wù)概念模型和物理數(shù)據(jù)之間的依賴：以上提到的業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)只是表示出了數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)視圖，這些業(yè)務(wù)視圖與實(shí)際的數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)庫、多維數(shù)據(jù)庫中的表、字段、維、層次等之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系也應(yīng)該在元數(shù)據(jù)知識(shí)庫中有所體現(xiàn)。

云端數(shù)據(jù)倉庫的模式選型與建設(shè)

ge設(shè)計(jì)，存儲(chǔ)與計(jì)算分離。本身構(gòu)建在AWS上，充分利用AWS的基礎(chǔ)服務(wù)能力，EC2作為計(jì)算節(jié)點(diǎn)，本地支持緩存，數(shù)據(jù)表存儲(chǔ)在S3中。它提出一種“虛擬倉庫”的概念，每個(gè)查詢可分配到不同的虛擬倉庫中，針對(duì)不同的倉庫也分配不同的資源。倉庫間不會(huì)影響性能，且倉庫本身具有很高的彈性，可自動(dòng)提

漫談數(shù)據(jù)倉庫的分層架構(gòu)與演進(jìn)

層的關(guān)系。 第一個(gè)應(yīng)用： 隨著第一個(gè)應(yīng)用出現(xiàn)，就可以基于部分的需求構(gòu)建第一個(gè)公共層了。共性加工需求在一個(gè)中型的應(yīng)用集市就很明顯了。 一、數(shù)據(jù)清洗：一個(gè)表的數(shù)據(jù)清洗后，會(huì)有多個(gè)數(shù)據(jù)加工任務(wù)都會(huì)使用這個(gè)清洗后的表，這就是最簡(jiǎn)單的共性加工的理解。 二、多表關(guān)聯(lián)：多張表的關(guān)聯(lián)

【DWS產(chǎn)品】數(shù)據(jù)倉庫的使用求助

在下新接觸華為云，請(qǐng)問一下各位專家，我這邊的需求是現(xiàn)有傳統(tǒng)的OA，HR,ERP系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫在華為云RDS上，我們想搭建數(shù)據(jù)倉庫將各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽到數(shù)據(jù)庫倉庫形成大寬表，后面提供給BI進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和展示。。請(qǐng)問下我需要用到華為云的哪些服務(wù)，購買哪些產(chǎn)品，哪些是必須的，哪些是可選的。。有沒有實(shí)踐案例可參考。謝謝

大數(shù)據(jù)倉庫之Hive的部署

MapReduce的轉(zhuǎn)換?？梢詫⒔Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供類SQL查詢功能。 Hive 的架構(gòu) 1. 簡(jiǎn)介 HDFS：用來存儲(chǔ)hive倉庫的數(shù)據(jù)文件 yarn：用來完成hive的HQL轉(zhuǎn)化的MR程序的執(zhí)行 MetaStore：保存管理hive維護(hù)的元數(shù)據(jù) Hive：用來通過HQL的執(zhí)行，轉(zhuǎn)化為M

數(shù)據(jù)倉庫中的批處理和即系查詢的區(qū)別

優(yōu)化這些查詢，使這些查詢的效率很高。而即席查詢是用戶在使用時(shí)臨時(shí)生產(chǎn)的，無法人工預(yù)先優(yōu)化這些查詢，需要數(shù)據(jù)庫內(nèi)部實(shí)時(shí)自動(dòng)優(yōu)化，所以即席查詢也是評(píng)估數(shù)據(jù)倉庫的一個(gè)重要指標(biāo)。在一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，即席查詢使用的越多，對(duì)數(shù)據(jù)倉庫的要求就越高，對(duì)數(shù)據(jù)模型的對(duì)稱性的要求也越高。

列存數(shù)據(jù)倉庫怎樣更高效

可以做的更高效。 ## 壓縮 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的編碼方式一般都不會(huì)非常緊湊，常常還有一定的可壓縮余地。數(shù)據(jù)倉庫通常會(huì)在列存的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，在物理上減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量，從而減少讀取時(shí)間，提高性能。數(shù)據(jù)表相同字段的數(shù)據(jù)類型一般都是一樣的，甚至有些情況取值都很接近，這樣的一批數(shù)據(jù)通常會(huì)有

了解數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

用程序與數(shù)據(jù)倉庫的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉庫資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。2、與大數(shù)據(jù)無縫集成：您可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、OBS上的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無需搬遷。提供一鍵式異構(gòu)數(shù)據(jù)庫遷移工具DWS提供配套的遷移工具，可支持MySQL、Oracle和Teradata的SQL腳

數(shù)據(jù)倉庫解決方案對(duì)比

數(shù)據(jù)倉庫可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)倉庫可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

PB級(jí)數(shù)據(jù)倉庫性能調(diào)優(yōu)

做任務(wù)的規(guī)劃 分發(fā)，規(guī)劃完之后，把具體的任務(wù)拋給計(jì)算節(jié)點(diǎn)。Crew3 Worker1和Crew3 Worker2就是任務(wù)樹中的葉節(jié)點(diǎn)就是數(shù)據(jù)的掃描任務(wù)，接受下級(jí)任務(wù)的數(shù)據(jù)輸入，向上級(jí)任務(wù)輸出數(shù)據(jù)。Crew2 Worker1和Crew2 Worker2中間的節(jié)點(diǎn)就是各種數(shù)據(jù)運(yùn)算任務(wù)

數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)中是否安全？

<align=left>如題：數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)中是否安全？</align>