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化混合架構(gòu)的大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)，保護(hù)舊有IT資產(chǎn)。支持客戶在大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)上，搭建全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、交換、分析服務(wù)平臺(tái)及計(jì)劃調(diào)度平臺(tái)。 協(xié)助客戶建設(shè)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)體系、數(shù)據(jù)運(yùn)維體系、數(shù)據(jù)治理體系、數(shù)據(jù)加工體系，幫助銀行客戶打通數(shù)據(jù)生產(chǎn)、加工、分析、利用的全鏈條。 完全數(shù)據(jù)庫(kù)化 1) 外部的離線文檔，僅作為編輯的介質(zhì)；
化混合架構(gòu)的大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)，保護(hù)舊有IT資產(chǎn)。支持客戶在大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)上，搭建全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、交換、分析服務(wù)平臺(tái)及計(jì)劃調(diào)度平臺(tái)。 協(xié)助客戶建設(shè)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)體系、數(shù)據(jù)運(yùn)維體系、數(shù)據(jù)治理體系、數(shù)據(jù)加工體系，幫助銀行客戶打通數(shù)據(jù)生產(chǎn)、加工、分析、利用的全鏈條。 完全數(shù)據(jù)庫(kù)化 1) 外部的離線文檔，僅作為編輯的介質(zhì)；
Hive是Apache開(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)表，并通過(guò)類 SQL 的查詢語(yǔ)言（HiveQL）
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為什么選擇華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS 超強(qiáng)擴(kuò)展、極致算力，多層級(jí)高可靠技術(shù)支持 超強(qiáng)擴(kuò)展、極致算力，多層級(jí)高可靠技術(shù)支持 集群規(guī)模超強(qiáng)擴(kuò)展能力，支持存儲(chǔ)10PB級(jí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 多層級(jí)全并行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)算的更快，滿足業(yè)務(wù)更高的SLA要求 軟件多層級(jí)HA、多層級(jí)備份、硬件全冗余設(shè)計(jì)，保證系統(tǒng)的魯棒性
碼中有沒(méi)有進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊?guī)避數(shù)據(jù)傾斜語(yǔ)句13Where條件中is null語(yǔ)句有沒(méi)有進(jìn)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(cāng)庫(kù)研發(fā)流程抽象為如下幾點(diǎn)： 需求階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)如何應(yīng)對(duì)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。設(shè)計(jì)階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者應(yīng)如何綜合性能、成本
可。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù) 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(xì)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(cāng)庫(kù)具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù) 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(xì)的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務(wù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-
Database，即數(shù)據(jù)庫(kù)，用于管理各類數(shù)據(jù)對(duì)象，各數(shù)據(jù)庫(kù)間相互隔離。 Datafile Segment，即數(shù)據(jù)文件，通常每張表只對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)文件。如果某張表的數(shù)據(jù)大于1GB，則會(huì)分為多個(gè)數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)。 Table，即表，每張表只能屬于一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。 Block，即數(shù)據(jù)塊，是數(shù)據(jù)庫(kù)管理的基本單位，默認(rèn)大小為8KB。
我簡(jiǎn)單的做一個(gè)比喻，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是可以理解就是一個(gè)使用倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)就是這個(gè)倉(cāng)庫(kù)的貨物，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)人員就是這個(gè)倉(cāng)庫(kù)的管理員，所以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是一個(gè)怎么管理好數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)規(guī)范的放在倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)里面的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)發(fā)揮出更好的價(jià)值，顯
文章目錄 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別？ 事實(shí)表和維度表 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型： 為什么數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)要分層？ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩門） 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)——Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(qǐng)參見(jiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(huì)導(dǎo)致資源過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)。 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(wú)限算力、無(wú)限容量，規(guī)格詳情請(qǐng)參見(jiàn)表1。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS 參見(jiàn)“創(chuàng)建集群”章節(jié)創(chuàng)建DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。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(cāng)庫(kù)需要與ECS在同一個(gè)區(qū)域，同一個(gè)虛擬私有云和子網(wǎng)下。 表1 DWS規(guī)格 參數(shù)項(xiàng) 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(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉(cāng)
過(guò)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(cāng)庫(kù)是高級(jí)分析、報(bào)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(cāng)庫(kù)的一個(gè)子集，用于存儲(chǔ)特定團(tuán)隊(duì)或用途（如銷售或營(yíng)銷）的數(shù)據(jù)。它可以幫助用戶快速訪問(wèn)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(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的大型數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)有意義的
DWS數(shù)倉(cāng)之間暫不支持互相訪問(wèn)，用戶可通過(guò)創(chuàng)建的OBS外表，將兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)在同一個(gè)數(shù)據(jù)目錄下進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢。 功能特性對(duì)比 表1 功能特性對(duì)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(biāo)（DMS） 支持 支持 數(shù)據(jù) - 支持 支持 集群管理 SQL編輯器
服務(wù)優(yōu)勢(shì) 專業(yè)的咨詢團(tuán)隊(duì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)咨詢與規(guī)劃服務(wù)通常由經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士組成，他們能夠根據(jù)客戶的需求和業(yè)務(wù)流程，提供專業(yè)的咨詢和規(guī)劃服務(wù) 全面的規(guī)劃能力 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)咨詢與規(guī)劃服務(wù)能夠幫助客戶全面了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需求，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)集成設(shè)計(jì)等，從而確保數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)能夠滿足客戶的業(yè)務(wù)需求
地區(qū)部空運(yùn)成本，再匯總看季度全球空運(yùn)成本）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)跟業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)的不同點(diǎn)業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)OLTP數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)OLAP數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)細(xì)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(dòng)面向分析，分析驅(qū)動(dòng)?
份，yyyy格式bigint 2、維度表設(shè)計(jì)原則 維度的作用一般是查詢約束、分類匯總以及排序等，我們?cè)谶M(jìn)行維度表設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)當(dāng)提前考慮： （1）維度屬性盡量豐富，為數(shù)據(jù)使用打下基礎(chǔ) 比如淘寶商品維度有近百個(gè)維度屬性，為下游的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析、探查提供了良好的基礎(chǔ)。 （2）給出詳實(shí)的、富有意義的文字描述
易懂的查詢結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(zhǎng)（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(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的，剛開(kāi)始啟動(dòng)階段就是車上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲(chǔ)什么數(shù)據(jù)，比如出現(xiàn)告警，就實(shí)時(shí)展示
鄭州XXX學(xué)院 課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書 題目：
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中國(guó)大學(xué)生計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)大賽 作品信息概要表 (2022版) 作品編號(hào) 作品名稱 作品大類 作品小類 作品簡(jiǎn)介(100字以內(nèi))： 創(chuàng)新描述（100字以內(nèi)）： 特別說(shuō)明（100字以內(nèi)，希望評(píng)審專家了解的其他重要信息）：
在介紹Lambda和Kappa架構(gòu)之前，我們先回顧一下數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展歷程： 傳送門-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展歷程 寫在前面 咳，隨著數(shù)據(jù)量的暴增和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展驅(qū)動(dòng)企業(yè)不斷升級(jí)迭代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)方面也在不斷演進(jìn)，分別經(jīng)歷了以下過(guò)程：早期經(jīng)典數(shù)倉(cāng)架構(gòu) > 離線大數(shù)據(jù)架構(gòu) > Lambda
在工作中接到客戶的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)處理需求，然后需求分析階段過(guò)后，就進(jìn)入了概要設(shè)計(jì)階段。在概要設(shè)計(jì)階段，我們需要和項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)中的其他成員及客戶進(jìn)行溝通，討論數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)是否滿足客戶的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)處理需求。數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和機(jī)械、建筑等行業(yè)一樣，機(jī)械行業(yè)需要機(jī)械制圖，建筑行業(yè)需要施工圖，而數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)也需要圖形化
