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化混合架構的大數(shù)據(jù)倉庫平臺，保護舊有IT資產(chǎn)。支持客戶在大數(shù)據(jù)技術基礎上，搭建全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、交換、分析服務平臺及計劃調(diào)度平臺。 協(xié)助客戶建設數(shù)據(jù)開發(fā)體系、數(shù)據(jù)運維體系、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)庫化 1) 外部的離線文檔，僅作為編輯的介質(zhì)；
化混合架構的大數(shù)據(jù)倉庫平臺，保護舊有IT資產(chǎn)。支持客戶在大數(shù)據(jù)技術基礎上，搭建全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、交換、分析服務平臺及計劃調(diào)度平臺。 協(xié)助客戶建設數(shù)據(jù)開發(fā)體系、數(shù)據(jù)運維體系、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)庫化 1) 外部的離線文檔，僅作為編輯的介質(zhì)；
Hive是Apache開源的數(shù)據(jù)倉庫工具，基于Hadoop構建，用于處理大規(guī)模結構化數(shù)據(jù)。Hive 是 Apache 開源的數(shù)據(jù)倉庫工具，基于 Hadoop 構建，主要用于處理和分析大規(guī)模結構化數(shù)據(jù)。它將結構化的數(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）
Hive是Apache開源的數(shù)據(jù)倉庫工具，基于Hadoop構建，用于處理大規(guī)模結構化數(shù)據(jù)。Hive 是 Apache 開源的數(shù)據(jù)倉庫工具，基于 Hadoop 構建，主要用于處理和分析大規(guī)模結構化數(shù)據(jù)。它將結構化的數(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）
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——Lambda架構和Kappa架構
DWS數(shù)倉之間暫不支持互相訪問，用戶可通過創(chuàng)建的OBS外表，將兩個數(shù)據(jù)庫關聯(lián)在同一個數(shù)據(jù)目錄下進行數(shù)據(jù)查詢。 功能特性對比 表1 功能特性對比 功能模塊 功能模塊 存算一體 存算分離 總覽 資源 支持 支持 告警 支持 支持 近期事件 支持 支持 集群監(jiān)控指標（DMS） 支持 支持 數(shù)據(jù) - 支持 支持 集群管理 SQL編輯器
我簡單的做一個比喻，數(shù)據(jù)倉庫就是可以理解就是一個使用倉庫，數(shù)據(jù)就是這個倉庫的貨物，而數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)人員就是這個倉庫的管理員，所以數(shù)據(jù)倉庫就是一個怎么管理好數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)規(guī)范的放在倉庫中，便于BI、AI等其他的使用數(shù)據(jù)的方面可以更好的使用倉庫里面的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)發(fā)揮出更好的價值，顯
碼中有沒有進行適當?shù)囊?guī)避數(shù)據(jù)傾斜語句13Where條件中is null語句有沒有進行空字符串處理 五、流程規(guī)范 根據(jù)阿里流程規(guī)范，本文將數(shù)據(jù)倉庫研發(fā)流程抽象為如下幾點： 需求階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理應如何應對不斷變化的業(yè)務需求。設計階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)開發(fā)者應如何綜合性能、成本
應一個數(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。 Block，即數(shù)據(jù)塊，是數(shù)據(jù)庫管理的基本單位，默認大小為8KB。 數(shù)據(jù)有三種分布方式，可以在建表的時候指定：REPLICATION、ROUNDROBIN
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
關于數(shù)據(jù)環(huán)境： 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)最好是以反復的方式進行。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)是在應用層而非系統(tǒng)層進行；
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，可能會導致資源過載風險。 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。
提高效率和質(zhì)量 通過數(shù)據(jù)倉庫咨詢與規(guī)劃服務，客戶可以更加清晰地了解數(shù)據(jù)倉庫的建設需求，從而提高數(shù)據(jù)倉庫建設的效率和質(zhì)量 提供持續(xù)的支持 數(shù)據(jù)倉庫咨詢與規(guī)劃服務通常會提供持續(xù)的支持和服務，幫助客戶在數(shù)據(jù)倉庫建設過程中解決問題，確保數(shù)據(jù)倉庫的建設能夠順利進行 服務內(nèi)容 數(shù)據(jù)分析和挖掘
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)務執(zhí)行系統(tǒng)的不同點業(yè)務執(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)量大面向應用，事務驅(qū)動面向分析，分析驅(qū)動?
易懂的查詢結果。 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車上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲什么數(shù)據(jù)，比如出現(xiàn)告警，就實時展示
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標準的數(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 (應用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務源的數(shù)據(jù)結構-
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標準的數(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 (應用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務源的數(shù)據(jù)結構-
數(shù)據(jù)倉庫咨詢與規(guī)劃服務 產(chǎn)品介紹 常見問題 計費說明 父主題： 咨詢與規(guī)劃
愛庫存選擇GaussDB(DWS)替換原有第三方數(shù)據(jù)倉庫平臺，構建新一代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和統(tǒng)一維表系統(tǒng)。
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。 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
- 維度層 存儲維度數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)立方體的構建。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
在介紹Lambda和Kappa架構之前，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)技術的發(fā)展驅(qū)動企業(yè)不斷升級迭代，數(shù)據(jù)倉庫架構方面也在不斷演進，分別經(jīng)歷了以下過程：早期經(jīng)典數(shù)倉架構 > 離線大數(shù)據(jù)架構 > Lambda
Studio連接DWS并導入數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉庫服務_擴容、監(jiān)控、集群管理 04:01 數(shù)據(jù)倉庫服務_擴容、監(jiān)控、集群管理 數(shù)據(jù)倉庫服務_使用GDS高速加載批量數(shù)據(jù) 02:31 數(shù)據(jù)倉庫服務_使用GDS高速加載批量數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉庫服務_快速入門 06:34 數(shù)據(jù)倉庫服務_快速入門 使用Data
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