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掌握Hive系統(tǒng)架構(gòu)及其基本操作。
GaussDB 和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，能用做數(shù)據(jù)倉庫嗎？為什么
本帖最后由 yd_65688703 于 2017-11-15 17:18 編輯 <br /> 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺有什么差別？
【商務(wù)智能】數(shù)據(jù)預(yù)處理 中講解了數(shù)據(jù)預(yù)處理操作 , 本篇博客介紹 數(shù)據(jù)倉庫 , 數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫區(qū)別 , 多維數(shù)據(jù)模型 等 ; 一、數(shù)據(jù)倉庫 與 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 區(qū)別 數(shù)據(jù)倉庫特征 : 面向主題集成不可更新隨時間不斷變化 數(shù)據(jù)倉庫定義 : 數(shù)據(jù)倉庫 是 用于
2、技術(shù)元數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)源元數(shù)據(jù) 例如：數(shù)據(jù)源的 IP、端口、數(shù)據(jù)庫類型；數(shù)據(jù)獲取的方式；數(shù)據(jù)存儲的結(jié)構(gòu)；原數(shù)據(jù)各列的定義及 key 指對應(yīng)的值。ETL 元數(shù)據(jù) 根據(jù) ETL 目的的不同，可以分為兩類：數(shù)據(jù)清洗元數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理元數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗，主要目的是為了解決掉臟數(shù)據(jù)及規(guī)范數(shù)據(jù)格式；
在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)模型的選擇是一個關(guān)鍵的決策。星型模型和雪花模型是兩種常見的數(shù)據(jù)倉庫模型，它們在數(shù)據(jù)組織和查詢性能方面有所差異。本文將深入探討這兩種模型的特點(diǎn)、優(yōu)缺點(diǎn)以及選擇的考慮因素，幫助您在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)時做出明智的決策。 1. 星型模型 星型模型是一種簡單直觀的數(shù)據(jù)模型，由一個中心事實(shí)表（Fact
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)幫助中心入口，詳情請單擊鏈接。
DW層的數(shù)據(jù)應(yīng)該是一致的、準(zhǔn)確的、干凈的數(shù)據(jù)，即對源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗（去除了雜質(zhì)）后的數(shù)據(jù)。這一層的數(shù)據(jù)一般是遵循數(shù)據(jù)庫第三范式的，其數(shù)據(jù)粒度通常和ODS的粒度相同。在PDW層會保存BI系統(tǒng)中所有的歷史數(shù)據(jù)，例如保存10年的數(shù)據(jù)。 MID層：為數(shù)據(jù)集市層，這層數(shù)據(jù)是面向主題來組織
通過每個月的銷售數(shù)據(jù)匯總季度、年銷售數(shù)據(jù)★切片：特定維數(shù)據(jù)（剩余維兩個）。eg. 只選電子產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)★切塊：維區(qū)間數(shù)據(jù)（剩余維三個）。eg. 第一季度到第二季度銷售數(shù)據(jù)★旋轉(zhuǎn)：維位置互換（數(shù)據(jù)行列互換），通過旋轉(zhuǎn)可以得到不同視角的數(shù)據(jù)。 4、OLAP選型
技術(shù)指標(biāo)最大值數(shù)據(jù)容量10PB集群節(jié)點(diǎn)數(shù)128單表大小1PB單行數(shù)據(jù)大小1GB每條記錄單個字段的大小1GB單表記錄數(shù)248單表列數(shù)1600單表中的索引個數(shù)無限制單表索引包含列數(shù)32單表約束個數(shù)無限制并發(fā)連接數(shù)600
利用Hive組件創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，實(shí)現(xiàn)Hive數(shù)據(jù)倉庫加載。具體來說，首先在Hive中創(chuàng)建Database，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。
max(老集群單raid數(shù)據(jù)量/IO read速率, 新集群單raid數(shù)據(jù)量/IO write速率, 總數(shù)據(jù)量/老節(jié)點(diǎn)數(shù)/發(fā)送速率, 總數(shù)據(jù)量/新節(jié)點(diǎn)數(shù)/接收速率) 新集群單raid數(shù)據(jù)量 = 總數(shù)據(jù)量/新集群節(jié)點(diǎn)數(shù)/raid組數(shù) --假設(shè)無明顯數(shù)據(jù)傾斜。 集群resize過程中集群存在業(yè)務(wù)秒級閃斷。
用于對于左側(cè)接口的說明，包括URL格式、請求參數(shù)、請求示例、請求返回值的詳細(xì)描述 4.模擬數(shù)據(jù) 提供API真實(shí)調(diào)用模擬數(shù)據(jù)，支持在開發(fā)環(huán)境中驗(yàn)證API請求結(jié)果，實(shí)現(xiàn)不同場景下API返回的邏輯處理。 5.場景示例 接口應(yīng)用場景的列表，每行數(shù)據(jù)描述了當(dāng)前接口實(shí)際的應(yīng)用場景。 示例(查詢DWS集群列表) 1.在接口列表中選中對應(yīng)的接口；
日志重演、守護(hù)進(jìn)程、監(jiān)視器組成。 達(dá)夢數(shù)據(jù)庫遷移工具DTS 達(dá)夢數(shù)據(jù)庫遷移工具DTS提供了主流大型數(shù)據(jù)庫遷移到DM、DM到DM、文件遷移到DM以及DM遷移到文件的功能。DTS工具采用向?qū)Х绞揭龑?dǎo)用戶通過簡單步驟完成遷移過程。達(dá)夢數(shù)據(jù)庫遷移工具DTS提供了主流大型數(shù)據(jù)庫遷移到DM、DM到DM、文件遷移到
StarRocks 能很好地支持實(shí)時數(shù)據(jù)分析，并能實(shí)現(xiàn)對實(shí)時更新數(shù)據(jù)的高效查詢。StarRocks 還支持現(xiàn)代化物化視圖，進(jìn)一步加速查詢。 StarRocks 提供全面的數(shù)據(jù)導(dǎo)入方案，既支持從各類實(shí)時和離線的數(shù)據(jù)源高效導(dǎo)入數(shù)據(jù)，也支持直接分析數(shù)據(jù)湖上各種格式的數(shù)據(jù)。 使用 StarRock
?編寫寫入DM層業(yè)務(wù)代碼 DM層主要是報表數(shù)據(jù)，針對實(shí)時業(yè)務(wù)將DM層設(shè)置在Clickhouse中，在此業(yè)務(wù)中DM層主要存儲的是通過Flink讀取Kafka “KAFKA-DWS-BROWSE-LOG-WIDE-TOPIC” topic中的數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)置窗口分
ql、HDFS等多源數(shù)據(jù)融合分析，并通過算子下推、加速集群等技術(shù)對分析性能進(jìn)行了大幅優(yōu)化，在數(shù)據(jù)免搬遷的前提下，實(shí)現(xiàn)了跨源數(shù)據(jù)免搬遷、高效分析。 GaussDB(DWS)云原生數(shù)據(jù)倉庫支持冷熱數(shù)據(jù)多溫存儲，熱數(shù)據(jù)存儲于數(shù)倉內(nèi)部，以獲得良好的查詢分析性能，冷數(shù)據(jù)可分級存儲到更低成本
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，伴隨著數(shù)據(jù)源的日益豐富，數(shù)據(jù)的體量及增長速率也變得越來越大。所以，數(shù)據(jù)倉庫不但在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是企業(yè)和組織海量數(shù)據(jù)收集、存儲、分析的核心 場景特點(diǎn)： 數(shù)據(jù)遷移：多數(shù)據(jù)源，高效的批量、實(shí)時的數(shù)據(jù)導(dǎo)入 高性能：萬億級數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級響應(yīng) 海量數(shù)據(jù)：PB級數(shù)據(jù)低成本的存儲與復(fù)雜查詢分析
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS中，如何使用Data Studio圖形界面客戶端連接數(shù)據(jù)倉庫？小課帶你看，和小課一起來學(xué)習(xí)連接步驟吧?。ata Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的GUI界面，能夠管理數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫對象，編輯、運(yùn)行、調(diào)試SQL腳本，查
