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看AICC工程文檔中，CTI對(duì)接DM數(shù)據(jù)庫(kù)，使用對(duì)應(yīng)版本DM8，驅(qū)動(dòng)版本根據(jù)JDK版本選擇，1.8的JDK使用的對(duì)應(yīng)驅(qū)動(dòng) 目前詢問(wèn)達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)那邊說(shuō)沒有 dm8-oracle-jdbc18-wrapper.jar 只有 dm8-oracle-jdbc16-wrapper
Hive 用作數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)庫(kù)。只是需要做一些工作和利用一些解決辦法將 Hive 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)
專題庫(kù)，又叫數(shù)據(jù)集市，對(duì)應(yīng)專題庫(kù)，即最后計(jì)算出來(lái)的報(bào)表結(jié)果，目的是使用戶可以快速訪問(wèn)到自己關(guān)注的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集市將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)按照不同業(yè)務(wù)需求進(jìn)行組織和存儲(chǔ)，面向分析和報(bào)告進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì)。DM層有幾個(gè)特點(diǎn)個(gè)性化：面向不同業(yè)務(wù)需求定制開發(fā)，可復(fù)用性差。大寬表：面向查詢的結(jié)果設(shè)計(jì)的
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
<align=left><align=left>思考：沒有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，我們也能完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)。那么，建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的理由是什么？</align><b>如果直接從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)取數(shù)據(jù)</b><align=left>沒有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，我們需要直接從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)據(jù)來(lái)做分析。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)主要是為業(yè)務(wù)操作服務(wù)，雖然可以用
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. 更
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。主要工作包括：統(tǒng)計(jì)需要完成多
ODS 層數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除空值、臟數(shù)據(jù)、超過(guò)極限范圍的數(shù)據(jù)，對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏 3、DWS 層：Data Warehouse Service 服務(wù)數(shù)據(jù)層 以 DWD 數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按天進(jìn)行輕度匯總 4、DWT 層：Data Warehouse Topic 數(shù)據(jù)主題層 以
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~ 車聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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)展示出來(lái)給用戶。
數(shù)據(jù)庫(kù) 與 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) 1）用于OLTP 2）數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，會(huì)有頻繁的增刪改操作 3）數(shù)據(jù)庫(kù)一般用來(lái)存儲(chǔ)當(dāng)前事務(wù)性數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 4）數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)一般是符合三范式的，有最大的精確度和最小的冗余度，有利于數(shù)據(jù)的操作 5）數(shù)
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)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)反映的是相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中一般有
為：展現(xiàn)層，分析層，集成服務(wù)和數(shù)據(jù)集市。我們所涉及的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(lái)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
應(yīng)用于BI；數(shù)據(jù)平臺(tái)：除傳統(tǒng)BI應(yīng)用外，更多融入了和人工智能算法的交互和實(shí)現(xiàn)；價(jià)值上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺(tái)：建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)上，是加速企業(yè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價(jià)值過(guò)程的中間層。數(shù)據(jù)中臺(tái)將數(shù)據(jù)生產(chǎn)為一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù) API 服務(wù)，以更高效的方式為業(yè)務(wù)提供服務(wù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)大多是根據(jù)需求
疑問(wèn)描述如下：場(chǎng)景：從ABC抽取某一業(yè)務(wù)表數(shù)據(jù)入湖，可以“設(shè)備實(shí)例表”為例，DM層提供統(tǒng)計(jì)查詢接口給到大屏。問(wèn)題：ABC表昨日有5條數(shù)據(jù)，入湖后，DM層對(duì)外提供統(tǒng)計(jì)接口查詢共5條數(shù)據(jù)。今日ABC數(shù)據(jù)全部刪除，也就是0條數(shù)據(jù)，那dwi層沒有數(shù)據(jù)入湖，按原來(lái)的業(yè)務(wù)邏輯，DM層統(tǒng)計(jì)的dwr層事實(shí)表，取得還是d
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(shuō)，產(chǎn)品丟了一個(gè)又一個(gè)的需求過(guò)來(lái)，
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(kù)，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(kù)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(kù)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
# 在mnt下創(chuàng)建dm目錄 mkdir /mnt/dm # 掛載鏡像 mount /鏡像地址 /掛載的目標(biāo)路徑 mount /opt/dm8_20210818_x86_rh6_64_ent_8.4.2.18_pack14.iso /mnt/dm # 切換到dmdba用戶下
## 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(cāng)庫(kù)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。
