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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）簡
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）簡
用AWS的基礎(chǔ)服務(wù)能力，EC2作為計算節(jié)點，本地支持緩存，數(shù)據(jù)表存儲在S3中。它提出一種“虛擬倉庫”的概念，每個查詢可分配到不同的虛擬倉庫中，針對不同的倉庫也分配不同的資源。倉庫間不會影響性能，且倉庫本身具有很高的彈性，可自動提供額外的計算資源。支持結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不需要E
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS 新一代、全場景數(shù)據(jù)倉庫，一站式分析，性能、容量無限擴展，守護高價值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅實伙伴 新一代、全場景數(shù)據(jù)倉庫，一站式分析，性能、容量無限擴展，守護高價值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅實伙伴 立即體驗DWS
支持 支持 備注1：存算分離表數(shù)據(jù)存儲在OBS上，無需重分布，但是元數(shù)據(jù)和索引存儲在本地，仍然需要進行重分布。存算分離表在重分布時，表只支持讀，元數(shù)據(jù)的重分布時間一般比較短，但是，如果表上創(chuàng)建了索引，索引會影響重分布的性能，重分布完成時間與索引的數(shù)據(jù)量成正比關(guān)系，在此期間，表只支持讀。
互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 圖1 產(chǎn)品架構(gòu) 應(yīng)用層數(shù)據(jù)加載工具
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
息系統(tǒng)相關(guān)。 數(shù)據(jù)倉庫是集成的，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)有來自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來的數(shù)據(jù)中抽取出來，進行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進入數(shù)據(jù)倉庫； 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保
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
一級指標：數(shù)據(jù)中臺直接產(chǎn)出，核心指標（提供給公司高層看的）、原子指標以及跨部門的派生指標。二級指標：基于中臺提供的原子指標，業(yè)務(wù)部門創(chuàng)建的派生指標。 三、命名規(guī)范 - 表命名 3.1 常規(guī)表 常規(guī)表是我們需要固化的表，是正式使用的表，是目前一段時間內(nèi)需要去維護去完善的表。 規(guī)
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)
數(shù)據(jù)倉庫相比數(shù)據(jù)庫，主要有以下兩個特點： 數(shù)據(jù)倉庫是面向主題集成的。數(shù)據(jù)倉庫是為了支撐各種業(yè)務(wù)而建立的，數(shù)據(jù)來自于分散的操作型數(shù)據(jù)。因此需要將所需數(shù)據(jù)從多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中抽取出來，進行加工與集成，按照主題進行重組，最終進入數(shù)據(jù)倉庫。
在介紹Lambda和Kappa架構(gòu)之前，我們先回顧一下數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展歷程： 傳送門-數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展歷程 寫在前面 咳，隨著數(shù)據(jù)量的暴增和數(shù)據(jù)實時性要求越來越高，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展驅(qū)動企業(yè)不斷升級迭代，數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)方面也在不斷演進，分別經(jīng)歷了以下過程：早期經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu) > 離線大數(shù)據(jù)架構(gòu) > Lambda
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?
了華為云混合負載數(shù)據(jù)倉庫DWS。DWS采用“一庫兩用”的設(shè)計理念，一套數(shù)據(jù)倉庫集群既可以支持超高并發(fā)、低時延的業(yè)務(wù)交易請求，同時可支撐復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)分析和BI應(yīng)用，減少開發(fā)和運維成本。相比于原系統(tǒng)，BI系統(tǒng)時效性大大提高，且數(shù)據(jù)分析性能提升3倍。做到數(shù)據(jù)實時一致的同時，DWS也確
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
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。
從數(shù)據(jù)源的采集到多層清洗加工的過程中，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)邏輯分層一般分為4層。 分層的核心思想就是解耦。 ODS Operation Data Store 原始數(shù)據(jù)層，也有叫貼源層，該層對采集的原始數(shù)據(jù)進行原樣存儲。 DWD Data Warehouse Detail 明細數(shù)據(jù)層，對ODS進行清洗，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。
客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，如果數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計的不好，需要延時一-到兩天才能顯示數(shù)據(jù)，這顯然是不能出現(xiàn)這種事情的。高質(zhì)量:數(shù)據(jù)倉庫所提供的各種信息，肯定要準確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫通常要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會有更多層
客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，如果數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計的不好，需要延時一-到兩天才能顯示數(shù)據(jù)，這顯然是不能出現(xiàn)這種事情的。高質(zhì)量:數(shù)據(jù)倉庫所提供的各種信息，肯定要準確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫通常要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會有更多層
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)有意義的模式、
-成長地圖 | 華為云
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
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
