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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
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(xì)數(shù)據(jù)層，對ODS進行清洗，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。
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。 存算分離集群僅9
Database，即數(shù)據(jù)庫，用于管理各類數(shù)據(jù)對象，各數(shù)據(jù)庫間相互隔離。 Datafile Segment，即數(shù)據(jù)文件，通常每張表只對應(yīng)一個數(shù)據(jù)文件。如果某張表的數(shù)據(jù)大于1GB，則會分為多個數(shù)據(jù)文件存儲。 Table，即表，每張表只能屬于一個數(shù)據(jù)庫。 B
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(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉
如果要保留歷史的中間表，可以加上日期或者時間戳 3.3 臨時表 臨時表是臨時測試的表，是臨時使用一次的表，就是暫時保存下數(shù)據(jù)看看，后續(xù)一般不再使用的表，是可以隨時刪除的表。 規(guī)范：tmp_xxx 只要加上tmp開頭即可，其他名字隨意，注意tmp開頭的表不要用來實際使用，只是測試驗證而已。
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。
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)倉庫分層: stg(數(shù)據(jù)緩沖層)， ods (數(shù)據(jù)貼源層)，dw:dwd dws dwt (數(shù)據(jù)倉庫 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)-
指對應(yīng)的值。ETL 元數(shù)據(jù) 根據(jù) ETL 目的的不同，可以分為兩類：數(shù)據(jù)清洗元數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理元數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗，主要目的是為了解決掉臟數(shù)據(jù)及規(guī)范數(shù)據(jù)格式；因此此處元數(shù)據(jù)主要為：各表各列的"正確"數(shù)據(jù)規(guī)則；默認(rèn)數(shù)據(jù)類型的"正確"規(guī)則。數(shù)據(jù)處理，例如常見的表輸入表輸出；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化；特殊字段的拆分
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)倉庫分層: stg(數(shù)據(jù)緩沖層)， ods (數(shù)據(jù)貼源層)，dw:dwd dws dwt (數(shù)據(jù)倉庫 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)-
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、
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
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(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?
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因此數(shù)據(jù)倉庫就相當(dāng)于宜家的一樓倉庫，在這里，數(shù)據(jù)（家具）按照特定的模型，如FS-LDM等（貨架-位置）組織起來，這種模型，對于顧客（業(yè)務(wù)人員，數(shù)據(jù)最終用戶）是不友好的，但是對于科技人員（倉庫管理員，宜家員工）來說相對友好，因為他按照一種更加集約化的規(guī)則將數(shù)據(jù)（家具）管理起
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
新建數(shù)據(jù)分類（待下線） 本章主要介紹如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)分類規(guī)則。 在已上線數(shù)據(jù)安全組件的區(qū)域，數(shù)據(jù)目錄中的數(shù)據(jù)安全功能已由數(shù)據(jù)安全組件提供，不再作為數(shù)據(jù)目錄組件能力。當(dāng)前數(shù)據(jù)目錄中的數(shù)據(jù)安全功能僅限于存量用戶使用。 數(shù)據(jù)安全組件當(dāng)前在華東-上海一、華東-上海二、華北-烏蘭察布一、華北-
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
