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傳統(tǒng)BI項(xiàng)目與數(shù)據(jù)倉庫

成服務(wù)和數(shù)據(jù)集市。我們所涉及的數(shù)據(jù)倉庫其實(shí)更多的聚焦于分析層，但是整個(gè)BI項(xiàng)目的核心之一。分析層包括了對(duì)商業(yè)邏輯的數(shù)據(jù)建模，不僅要根據(jù)用戶對(duì)可視化數(shù)據(jù)的展現(xiàn)要求，也要根據(jù)數(shù)據(jù)集市中數(shù)據(jù)分布、容量、業(yè)務(wù)種類多樣性來綜合設(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)倉庫，倉庫中

一文入門數(shù)據(jù)倉庫

了。自底向上，與OSI類似，通用框架下的大數(shù)據(jù)體系有七層：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、資源管理與服務(wù)協(xié)調(diào)層、計(jì)算引擎層、數(shù)據(jù)分析層及數(shù)據(jù)可視化層。        第二個(gè)用途是面向主題：我們把四面八方的數(shù)據(jù)都拿到了，那怎樣組織這些數(shù)據(jù)呢？換句話說，產(chǎn)品丟了一個(gè)又一個(gè)的需求過來，

數(shù)據(jù)庫-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)湖

SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，這些都是常規(guī)操作?？偨Y(jié)一下，數(shù)據(jù)湖不只是個(gè)囤積數(shù)據(jù)的“大水坑”，除了用存儲(chǔ)技術(shù)構(gòu)建的湖底座以外，還包含一系列的數(shù)據(jù)入湖、數(shù)據(jù)出湖、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用工具集，共同組成了數(shù)據(jù)湖解決方案。數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫區(qū)別在哪兒？ 從數(shù)據(jù)含金

主流數(shù)據(jù)倉庫引擎技術(shù)比較

表，V2R5支持2048 字段每個(gè)表非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以直接存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫，其非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持的字段大小從512TB～2PB支持，但是一般在數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)文件目錄，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在操作系統(tǒng)層面支持，但是一般在數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)文件目錄，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在操作系統(tǒng)層面支持

數(shù)據(jù)倉庫解決方案對(duì)比

列存數(shù)據(jù)倉庫怎樣更高效

## 壓縮 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的編碼方式一般都不會(huì)非常緊湊，常常還有一定的可壓縮余地。數(shù)據(jù)倉庫通常會(huì)在列存的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，在物理上減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量，從而減少讀取時(shí)間，提高性能。數(shù)據(jù)表相同字段的數(shù)據(jù)類型一般都是一樣的，甚至有些情況取值都很接近，這樣的一批數(shù)據(jù)通常會(huì)有較好的壓縮率。

數(shù)據(jù)倉庫可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)倉庫可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)倉庫詳細(xì)介紹（九.數(shù)據(jù)質(zhì)量）流程與工具

去保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。如果你是數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，需要提高團(tuán)隊(duì)成員對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的重視程度，制定數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具，使得相關(guān)工作能夠更輕松有序的開展。如果你是一線數(shù)據(jù)開發(fā)，至少得保證自己負(fù)責(zé)的部分內(nèi)容的數(shù)據(jù)質(zhì)量。接到任務(wù)后不要急于上手，先去看看上游依賴的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量是否

數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)知識(shí)筆記

構(gòu)成威脅。 數(shù)據(jù)是集成的：根據(jù)決策分析的要求，將分散于各處的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、篩選、清理、綜合等集成工作，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)具有集成性。 一般情況下數(shù)據(jù)倉庫所需要的數(shù)據(jù)不需要直接從業(yè)務(wù)發(fā)生地獲取數(shù)據(jù)，而是針對(duì)原數(shù)據(jù)庫挑選中數(shù)據(jù)倉庫所需要的數(shù)據(jù)，然后將來自不同數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按照某一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一處理。

中國云數(shù)據(jù)倉庫，雙第一

近執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 湖倉一體 面對(duì)日益多樣化的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，華為云提供湖倉一體技術(shù)方案，數(shù)據(jù)在GaussDB(DWS)與MRS云原生數(shù)據(jù)湖之間高效互通，支持多數(shù)據(jù)類型存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)取用規(guī)則更靈活，從架構(gòu)上真正實(shí)現(xiàn)了湖倉一體，幫助企業(yè)更好撬動(dòng)數(shù)據(jù)潛能，最大化數(shù)據(jù)價(jià)值。

事務(wù)隔離級(jí)別與數(shù)據(jù)倉庫建模

鏈管理。 數(shù)據(jù)倉庫建模的最佳實(shí)踐 明確業(yè)務(wù)需求：在建模之前，必須明確企業(yè)的業(yè)務(wù)需求和分析目標(biāo)。 選擇合適的模型：根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析需求選擇合適的模型。例如，星型模型適用于簡(jiǎn)單的查詢和分析，而雪花模型適用于復(fù)雜的查詢和高度規(guī)范化的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)規(guī)范化與反規(guī)范化：在數(shù)據(jù)倉庫中，適度的

數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的差別

來了。元數(shù)據(jù)（Metadata）類似于這樣的電話黃頁。1．元數(shù)據(jù)的定義 數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。它的作用類似于數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)字典，保存了邏輯數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、文件、地址和索引等信息。廣義上講，在數(shù)據(jù)倉庫中，元數(shù)據(jù)描述了數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)。 元數(shù)

Hadoop數(shù)據(jù)倉庫之?dāng)?shù)據(jù)治理

1.數(shù)據(jù)治理是什么？數(shù)據(jù)治理：為公司業(yè)務(wù)越來越復(fù)雜而帶來的數(shù)據(jù)越來越臟、亂、差的問題，而提出一套治理數(shù)據(jù)的方法+工具集2. 數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容這一部分，我將從六個(gè)方面來講解數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容。2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義數(shù)據(jù)維度及指標(biāo)需要清晰的、統(tǒng)一的、標(biāo)準(zhǔn)的定義。（這里的部分參考Hadoop數(shù)

解密華為數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品GaussDB(DWS)

施上運(yùn)行。DWS是分布式MPP數(shù)據(jù)倉庫，是由多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的集群數(shù)據(jù)倉庫，所有的軟件進(jìn)程均有主備保證，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)均有主備保證，能夠保證在任意單點(diǎn)物理故障的情況下系統(tǒng)依然能夠保證數(shù)據(jù)可靠、一致，同時(shí)還能對(duì)外提供服務(wù)。DWS還具有可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)倉庫可靠性的眾多其他功能，包括備份以及恢復(fù)等。便捷管理