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3，數(shù)據(jù)從系統(tǒng)中被真正清除 4，數(shù)據(jù)從體系結(jié)構(gòu)的一個(gè)層次轉(zhuǎn)到另一個(gè)層次，比如從操作層轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層 在操作型環(huán)境中的檔案數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍稱(chēng)為數(shù)據(jù)的操作型窗口，一般不是很長(zhǎng)，只能從一個(gè)星期到兩年。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)處理方法： 1，原始數(shù)據(jù)更新 2，加入修正條目 3，重新設(shè)置當(dāng)前正確數(shù)據(jù)。作者
臨時(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
體化混合架構(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)；
的產(chǎn)生。由于企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)、實(shí)施很困難，使得最早吃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)者和分析師開(kāi)始考慮只建設(shè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是信息（對(duì)其進(jìn)行分析可做出更明智的決策）的中央存儲(chǔ)庫(kù)。通常，數(shù)據(jù)定期從事務(wù)系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和其他來(lái)源流入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。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(guò)商業(yè)智能 (BI) 工具、SQL 客戶端和其他分析應(yīng)用程序訪問(wèn)數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)和分析已然成為
在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)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(guò)程都會(huì)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(cāng)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)施的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，在倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中搭建一個(gè)完整、標(biāo)準(zhǔn)的ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)的基礎(chǔ)性目標(biāo)之一。ET
頓。,強(qiáng)大的數(shù)據(jù)地圖：支持表格、圖形等各類(lèi)數(shù)據(jù)報(bào)表的自定義展示，內(nèi)置分析、預(yù)警、糾錯(cuò)等維度報(bào)表。,與敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)集成：與敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)集成，加速數(shù)據(jù)分類(lèi)、分級(jí)的過(guò)程，減少工作量。,動(dòng)態(tài)、持續(xù)的分類(lèi)、分級(jí)能力：分類(lèi)、分級(jí)不是一次性的工作；而是隨著業(yè)務(wù)發(fā)展、行業(yè)轉(zhuǎn)變不斷進(jìn)化的過(guò)程。
分)檢查多選題6分（計(jì)分）4. （多選）一般在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型有：A. 雪花模型B. 星型模型C. 直線模型D. 總線模型AB正確5. （多選）一般在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)分為三層，包括：A. ODS層（數(shù)據(jù)貼源層）B. DW層（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層）C. DM層（數(shù)據(jù)集市層）D. SQL層（數(shù)據(jù)查詢層）ABC
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)會(huì)來(lái)自各個(gè)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(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型字段都是來(lái)自哪個(gè)源，這樣我們就能快速全面的了解相關(guān)業(yè)務(wù)。相對(duì)穩(wěn)定，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)一般不會(huì)實(shí)時(shí)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(gè)月度數(shù)據(jù)不對(duì)，就可能需要
數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)易查詢。 立即體驗(yàn) 使用GaussDB(DWS)導(dǎo)入Hive數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的融合分析 指導(dǎo)用戶創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群GaussDB(DWS)，并將Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)跨集群大數(shù)據(jù)的融合分析。 立即體驗(yàn) 使用GaussDB(DWS)實(shí)現(xiàn)零售業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況的多維度查詢分析
作過(guò)程中發(fā)生的錯(cuò)誤。2.3.6.2.2. 各模塊元數(shù)據(jù)遷移方案緩沖層元數(shù)據(jù)遷移數(shù)據(jù)緩沖層包括接收的核心系統(tǒng)、個(gè)貸系統(tǒng)等業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)以增量或全量形式進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，表數(shù)量、腳本程序數(shù)量較大，緩沖層表是根據(jù)DDL每日根據(jù)數(shù)據(jù)加載程序自動(dòng)生成“表名+數(shù)據(jù)日期”的數(shù)據(jù)表。主要工作包
打造成這樣的系統(tǒng)。為什么您要再次經(jīng)歷這一過(guò)程？因?yàn)槟仨毷褂檬诸^的工具并讓它們發(fā)揮作用。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)此數(shù)據(jù)對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)而言是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，您需要找出事實(shí)和維度。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)很簡(jiǎn)單：您對(duì)該數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行反規(guī)范化，基于運(yùn)動(dòng)員統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)事實(shí)表。然后基于與這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相關(guān)的某
設(shè)計(jì)。作為分析層中，提供分析數(shù)據(jù)物理存儲(chǔ)基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)聚合、清洗、分類(lèi)以及映射過(guò)得clean data。而且隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)，這對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性和數(shù)據(jù)查詢性能有極強(qiáng)的要求。所以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)周邊也會(huì)涉及：數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)歸檔，數(shù)據(jù)加速。
般來(lái)說(shuō)讀的壓力大于寫(xiě)的壓力，利用OLTP環(huán)境進(jìn)行分析，存在如下問(wèn)題： 數(shù)據(jù)分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取操作，會(huì)讓讀取壓力倍增 OLTP僅存儲(chǔ)數(shù)周或數(shù)月的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分布在不同系統(tǒng)不同表中，字段類(lèi)型數(shù)據(jù)不同意 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建 主要特征 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是分析數(shù)據(jù)的平臺(tái)，而不是創(chuàng)造數(shù)據(jù)的平臺(tái) 數(shù)
1、新版本的cube方案中為什么使用gaussdb100 OLTP的庫(kù)作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？怎么不繼續(xù)使用早期私有云方案的gaussdb 200 （好像現(xiàn)在叫g(shù)aussdb A)？2、Flink 為什么采用了邊緣Flink的形式，不用FusionInsight HD 安裝flink？3、Datatool
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱(chēng)DWS)是一種基于云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 200
用維度模型。維度模型采用星形結(jié)構(gòu)，表分兩類(lèi)——事實(shí)表和維度表。事實(shí)表處于星星的中心，儲(chǔ)存能描述業(yè)務(wù)狀況的各種度量數(shù)據(jù)，可以通過(guò)事實(shí)表了解業(yè)務(wù)狀況。維度表則圍繞著事實(shí)表，通過(guò)外鍵以一對(duì)一的形式相關(guān)聯(lián)，提供看待業(yè)務(wù)狀況的不同角度。相比業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)常用的E-R模型，星形結(jié)構(gòu)更容易理解，更
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(kù)，并接受數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)信息；iii. 批量導(dǎo)入、導(dǎo)出能力針對(duì)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(jìn)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(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)；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(kù)正確導(dǎo)出數(shù)據(jù)；iv
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高級(jí)工程師培訓(xùn) 父主題： 培訓(xùn)服務(wù)
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(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(chē)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
