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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
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)
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)時計算的問題，但架構(gòu)本身也存在一定缺點(diǎn)。 實(shí)時與批量計算結(jié)果不一致引起的數(shù)據(jù)口徑問題：因?yàn)榕?span id="4ee22kc" class='cur'>和實(shí)時計算走的是兩個計算框架和計算程序，算出的結(jié)果往往不同
中間表 中間表一般出現(xiàn)在Job中，是Job中臨時存儲的中間數(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]
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(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)等多個流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會有更多層
互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(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)被分散存儲在多個節(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
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(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)等多個流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會有更多層
- 維度層 存儲維度數(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)。比如在維度層存儲代碼表，公共代碼、業(yè)務(wù)代碼等。 ERR (Error Handling) - 錯誤處理層 用于識別、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
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(yùn)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(shí)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(biāo)）。 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
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)動面向分析，分析驅(qū)動?
臨時轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)倉庫
儲經(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(tuán)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
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)動的開發(fā)生命周期，區(qū)別于傳統(tǒng)的需求驅(qū)動開發(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；
的產(chǎn)生。由于企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計、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
數(shù)據(jù)倉庫是信息（對其進(jìn)行分析可做出更明智的決策）的中央存儲庫。通常，數(shù)據(jù)定期從事務(wù)系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫和其他來源流入數(shù)據(jù)倉庫。業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和決策者通過商業(yè)智能 (BI) 工具、SQL 客戶端和其他分析應(yīng)用程序訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)和分析已然成為
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(shí)現(xiàn)等等數(shù)據(jù)加工過程都會以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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)之一。ET
數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)會來自各個業(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數(shù)據(jù)倉庫的模型字段都是來自哪個源，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)一般不會實(shí)時變化，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)某一個月度數(shù)據(jù)不對，就可能需要
助進(jìn)行產(chǎn)品的設(shè)計、修改、分析和優(yōu)化等。CAD技術(shù)發(fā)展至今已有近年的歷史，從初期的交互式計算機(jī)圖形繪制，到三維建模CAD系統(tǒng)的實(shí)用化和商品化，再到與工藝、制造、檢測等的集成化、智能化和網(wǎng)絡(luò)化，其研究和應(yīng)用都取得了巨大的成效，極大地提高了設(shè)計的效率和質(zhì)量，降低了產(chǎn)品開發(fā)的成本，縮短了產(chǎn)品的研制周期。
中構(gòu)建和使用某個數(shù)據(jù)倉庫，而且需要使用緩慢變化的維度和更新，并協(xié)調(diào)舊數(shù)據(jù)，那么您必須這么做。重點(diǎn)并不總是提供最佳的工具，而是創(chuàng)建最適合您工作的工具。Hive由于 Hive 的類 SQL 功能和類數(shù)據(jù)庫功能，它向非編程人員開放了大數(shù)據(jù) Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)。它常被描述為一個構(gòu)建于 Hadoop 之上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)架構(gòu)
