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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
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(jìn)行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫； 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對(duì)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
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(kuò)展，守護(hù)高價(jià)值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價(jià)值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅(jiān)實(shí)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(kuò)展，守護(hù)高價(jià)值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價(jià)值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅(jiān)實(shí)伙伴 立即體驗(yàn)DWS
DWS提供存算一體、存算分離多種產(chǎn)品形態(tài)，圍繞企業(yè)級(jí)內(nèi)核、實(shí)時(shí)分析、協(xié)同計(jì)算、融合分析、云原生五大方向構(gòu)筑業(yè)界第一數(shù)據(jù)倉庫。詳情請(qǐng)參見數(shù)據(jù)倉庫類型。
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(shí)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)
互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)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(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)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(shí)現(xiàn)對(duì)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
了華為云混合負(fù)載數(shù)據(jù)倉庫DWS。DWS采用“一庫兩用”的設(shè)計(jì)理念，一套數(shù)據(jù)倉庫集群既可以支持超高并發(fā)、低時(shí)延的業(yè)務(wù)交易請(qǐng)求，同時(shí)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(yùn)維成本。相比于原系統(tǒng)，BI系統(tǒng)時(shí)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(shí)時(shí)一致的同時(shí)，DWS也確
關(guān)系數(shù)據(jù)庫是指采用了關(guān)系模型來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，其以行和列的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，具有結(jié)構(gòu)化程度高、獨(dú)立性強(qiáng)、冗余度低等優(yōu)點(diǎn)。1970年關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的誕生，真正徹底把軟件中的數(shù)據(jù)和程序分開來，成為主流計(jì)算機(jī)系統(tǒng)不可或缺的組成部分。
中間表 中間表一般出現(xiàn)在Job中，是Job中臨時(shí)存儲(chǔ)的中間數(shù)據(jù)的表，中間表的作用域只限于當(dāng)前Job執(zhí)行過程中，Job一旦執(zhí)行完成，該中間表的使命就完成了，是可以刪除的（按照自己公司的場景自由選擇，以前公司會(huì)保留幾天的中間表數(shù)據(jù)，用來排查問題）。 規(guī)范：mid_table_name_[0~9|dim]
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(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
支持 支持 節(jié)點(diǎn)修復(fù) 支持 支持 租戶側(cè)溫備 支持 支持 備注1：存算分離表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS上，無需重分布，但是元數(shù)據(jù)和索引存儲(chǔ)在本地，仍然需要進(jìn)行重分布。存算分離表在重分布時(shí)，表只支持讀，元數(shù)據(jù)的重分布時(shí)間一般比較短，但是，如果表上創(chuàng)建了索引，索引會(huì)影響重分布的性能，重分布完成
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(qǐng)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(huì)導(dǎo)致資源過載風(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，無限算力、無限容量，規(guī)格詳情請(qǐng)參見表1。
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)產(chǎn)品架構(gòu) 介紹GaussDB(DWS)的產(chǎn)品架構(gòu)、集群邏輯架構(gòu)和技術(shù)特點(diǎn)。 產(chǎn)品架構(gòu) GaussDB(DWS)由數(shù)據(jù)庫內(nèi)核部分及一系列相關(guān)工具組成，其產(chǎn)品架構(gòu)如圖1-1所示。
的產(chǎn)生。由于企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)、實(shí)施很困難，使得最早吃數(shù)據(jù)倉庫螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)者和分析師開始考慮只建設(shè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫的一部分，然后再逐步添加，但是這有背于BillInmon的原則：各個(gè)實(shí)施部分的數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和加載是獨(dú)立，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的混亂與不
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
關(guān)系數(shù)據(jù)庫是指采用了關(guān)系模型來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，其以行和列的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，具有結(jié)構(gòu)化程度高，獨(dú)立性強(qiáng)，冗余度低等優(yōu)點(diǎn)。1970年關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的誕生，真正徹底把軟件中的數(shù)據(jù)和程序分開來，成為主流計(jì)算機(jī)系統(tǒng)不可或缺的組成部分。
提高效率和質(zhì)量 通過數(shù)據(jù)倉庫咨詢與規(guī)劃服務(wù)，客戶可以更加清晰地了解數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需求，從而提高數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的效率和質(zhì)量 提供持續(xù)的支持 數(shù)據(jù)倉庫咨詢與規(guī)劃服務(wù)通常會(huì)提供持續(xù)的支持和服務(wù)，幫助客戶在數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)過程中解決問題，確保數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)能夠順利進(jìn)行 服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)分析和挖掘
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)倉庫跟業(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)倉庫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)?
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數(shù)據(jù)倉庫咨詢與規(guī)劃服務(wù) 產(chǎn)品介紹 常見問題 計(jì)費(fèi)說明 父主題： 咨詢與規(guī)劃
關(guān)于數(shù)據(jù)環(huán)境： 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)最好是以反復(fù)的方式進(jìn)行。首先建立數(shù)據(jù)倉庫的一部分，然后再建立另一部分。即出現(xiàn)所謂的CLDS的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開發(fā)生命周期，區(qū)別于傳統(tǒng)的需求驅(qū)動(dòng)開發(fā)生命周期(SDLC)。 粒度的選擇： 一般采用雙重粒度或建立活樣本數(shù)據(jù)庫。 數(shù)據(jù)倉庫中分區(qū)是在應(yīng)用層而非系統(tǒng)層進(jìn)行；
- 維度層 存儲(chǔ)維度數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)立方體的構(gòu)建。在數(shù)據(jù)立方體中，維度用于切片、切塊和匯總數(shù)據(jù)。比如在維度層存儲(chǔ)代碼表，公共代碼、業(yè)務(wù)代碼等。 ERR (Error Handling) - 錯(cuò)誤處理層 用于識(shí)別、記錄和處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的部分。 數(shù)據(jù)流向是這樣的，數(shù)據(jù)抽取到ODS層，然
儲(chǔ)經(jīng)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(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)倉庫的一個(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(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中的大型數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)有意
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(chǔ) DWS集群啟用自動(dòng)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(yùn)維時(shí)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
DTSE Tech Talk 技術(shù)直播 NO.22 從數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展史淺析數(shù)倉未來技術(shù)趨勢(shì) 0.99元試用 獲獎(jiǎng)公示 從數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展史淺析數(shù)倉未來技術(shù)趨勢(shì) 從數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展史淺析數(shù)倉未來技術(shù)趨勢(shì) 是什么催化了數(shù)據(jù)倉庫的誕生？為什么說數(shù)倉與大家的生活息息相關(guān)？
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(jì)的不好，需要延時(shí)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(zhǔn)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(gè)流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會(huì)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(jì)的不好，需要延時(shí)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(zhǔn)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(gè)流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會(huì)有更多層
Views的結(jié)果進(jìn)行合并，得到最后的結(jié)果，返回給用戶，如下圖 Lambda架構(gòu)的缺點(diǎn) Lambda架構(gòu)解決了大數(shù)據(jù)量下實(shí)時(shí)計(jì)算的問題，但架構(gòu)本身也存在一定缺點(diǎn)。 實(shí)時(shí)與批量計(jì)算結(jié)果不一致引起的數(shù)據(jù)口徑問題：因?yàn)榕?span id="4jz9q9q" class='cur'>和實(shí)時(shí)計(jì)算走的是兩個(gè)計(jì)算框架和計(jì)算程序，算出的結(jié)果往往不同
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) Organizations服務(wù)中的服務(wù)控制策略（Service Control Policy，以下簡稱SCP）可以使用以下授權(quán)項(xiàng)元素設(shè)置訪問控制策略。 SCP不直接進(jìn)行授權(quán)，只劃定權(quán)限邊界。
臨時(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉庫
