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化混合架構(gòu)的大數(shù)據(jù)倉庫平臺(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)庫化 1) 外部的離線文檔，僅作為編輯的介質(zhì)；
化混合架構(gòu)的大數(shù)據(jù)倉庫平臺(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(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）
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）
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(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行原樣存儲(chǔ)。 DWD Data Warehouse Detail 明細(xì)數(shù)據(jù)層，對(duì)ODS進(jìn)行清洗，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。
商業(yè)智能 BI、數(shù)據(jù)倉庫 DW、數(shù)據(jù)挖掘 DM 商業(yè)智能BI(Business Intelligence) 。相比于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘，它是一個(gè)更大的概念。商業(yè)智能可以說是基于數(shù)據(jù)倉庫，經(jīng)過了數(shù)據(jù)挖掘后，得到了商業(yè)價(jià)值的過程。所以說數(shù)據(jù)倉庫是個(gè)金礦，數(shù)據(jù)挖掘是煉金術(shù)，而商業(yè)報(bào)告則是黃金。
Database，即數(shù)據(jù)庫，用于管理各類數(shù)據(jù)對(duì)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(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)文件。如果某張表的數(shù)據(jù)大于1GB，則會(huì)分為多個(gè)數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)。 Table，即表，每張表只能屬于一個(gè)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(rèn)大小為8KB。
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)
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(qǐng)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(huì)導(dǎo)致資源過載風(fēng)險(xiǎn)。 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(qǐng)參見表1。
我簡單的做一個(gè)比喻，數(shù)據(jù)倉庫就是可以理解就是一個(gè)使用倉庫，數(shù)據(jù)就是這個(gè)倉庫的貨物，而數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)人員就是這個(gè)倉庫的管理員，所以數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)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(jià)值，顯
碼中有沒有進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊?guī)避數(shù)據(jù)傾斜語句13Where條件中is null語句有沒有進(jìn)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(diǎn)： 需求階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)如何應(yīng)對(duì)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。設(shè)計(jì)階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)開發(fā)者應(yīng)如何綜合性能、成本
分)檢查多選題6分（計(jì)分）4. （多選）一般在數(shù)據(jù)倉庫的數(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)倉庫中數(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)倉庫層）C. DM層（數(shù)據(jù)集市層）D. SQL層（數(shù)據(jù)查詢層）ABC
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(gè)數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)在同一個(gè)數(shù)據(jù)目錄下進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢。 功能特性對(duì)比 表1 功能特性對(duì)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(biāo)（DMS） 支持 支持 數(shù)據(jù) - 支持 支持 集群管理 SQL編輯器
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(gè)區(qū)域，同一個(gè)虛擬私有云和子網(wǎng)下。 表1 DWS規(guī)格 參數(shù)項(xiàng) 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
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)-
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(shí)時(shí)性要求越來越高，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展驅(qū)動(dòng)企業(yè)不斷升級(jí)迭代，數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)方面也在不斷演進(jìn)，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
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(dòng)面向分析，分析驅(qū)動(dòng)?
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)-
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(jí)分析、報(bào)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(gè)子集，用于存儲(chǔ)特定團(tuán)隊(duì)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(chǔ)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
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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(jì)分析結(jié)果，取百家之長（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~ 車聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉庫的，剛開始啟動(dòng)階段就是車上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲(chǔ)什么數(shù)據(jù)，比如出現(xiàn)告警，就實(shí)時(shí)展示
臨時(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉庫
