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數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)與Hive入門

簡稱數(shù)倉、DW)，是一個用于存儲，分析，報(bào)告的數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，分析結(jié)構(gòu)為企業(yè)提供決策支持 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫不同，數(shù)據(jù)倉庫專注分析 數(shù)據(jù)倉庫本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)來源于不同外部系統(tǒng) 同時數(shù)據(jù)倉庫自身不需要“消費(fèi)”任何數(shù)據(jù)，其結(jié)果開放給各個外部應(yīng)用使用

對比幾個數(shù)據(jù)概念，數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺分別是什么？到底有什么區(qū)別？都得做嗎？

  因此數(shù)據(jù)倉庫就相當(dāng)于宜家的一樓倉庫，在這里，數(shù)據(jù)（家具）按照特定的模型，如FS-LDM等（貨架-位置）組織起來，這種模型，對于顧客（業(yè)務(wù)人員，數(shù)據(jù)最終用戶）是不友好的，但是對于科技人員（倉庫管理員，宜家員工）來說相對友好，因?yàn)樗凑找环N更加集約化的規(guī)則將數(shù)據(jù)（家具）管理起

數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)中臺的概念和區(qū)別

向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合存儲系統(tǒng)，它將來自不同來源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)聚合起來，用于業(yè)務(wù)智能領(lǐng)域的比較和分析，數(shù)據(jù)倉庫是包含多種數(shù)據(jù)的存儲庫，并且是高度建模的。 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的作用能實(shí)現(xiàn)跨業(yè)務(wù)條線、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，為管理分析和業(yè)務(wù)決策提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)支持。數(shù)

傳統(tǒng)BI項(xiàng)目與數(shù)據(jù)倉庫

為分析層中，提供分析數(shù)據(jù)物理存儲基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)倉庫，倉庫中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過聚合、清洗、分類以及映射過得clean data。而且隨著時間的推移，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)會持續(xù)增長，這對業(yè)務(wù)連續(xù)性和數(shù)據(jù)查詢性能有極強(qiáng)的要求。所以數(shù)據(jù)倉庫周邊也會涉及：數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)歸檔，數(shù)據(jù)加速。

一文入門數(shù)據(jù)倉庫

有的是關(guān)系型的數(shù)據(jù)表，有的是本結(jié)構(gòu)化的日志，有的數(shù)據(jù)還以多媒體的形式存在，也需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成相對統(tǒng)一的格式。        在集成的層面上，我們就需要強(qiáng)調(diào)不同開源框架的作用與相互配合了。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)存儲層、資源管

淺談數(shù)據(jù)倉庫的基本架構(gòu)

要包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過程，可以分為三層——源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應(yīng)用：    從圖中可以看出數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于不同的源數(shù)據(jù)，并提供多樣的數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)自上而下流入數(shù)據(jù)倉庫后向上層開放應(yīng)用，而數(shù)據(jù)倉庫只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個平臺。    數(shù)據(jù)倉庫從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的差別

的模式會失去時效性。因此數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)需要更新，以適應(yīng)決策的需要。從這個角度講，數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)是一個項(xiàng)目，更是一個過程 。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)隨時間的變化表現(xiàn)在以下幾個方面。（1）數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)時限一般要遠(yuǎn)遠(yuǎn)長于操作型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)時限。（2）操作型系統(tǒng)存儲的是當(dāng)前數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是

數(shù)據(jù)倉庫之維度建模介紹-- 未寫完，待更新

   數(shù)據(jù)倉庫第三個特征是非易失的，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)在裝載是是以靜態(tài)快照的方式進(jìn)行的，后續(xù)發(fā)生變化后，一個新的快照記錄就會寫入數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫會保存數(shù)據(jù)的歷史變化。新的數(shù)據(jù)一般加入倉庫而不是取代，數(shù)據(jù)倉庫不斷吸收新的數(shù)據(jù)，并與原來的數(shù)據(jù)進(jìn)行增量式集成。       數(shù)據(jù)倉庫的第四

Snowflake：數(shù)據(jù)倉庫的終極形態(tài)？

ation的需求。在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的沖擊下，成熟的數(shù)據(jù)倉庫理論甚至成為了架構(gòu)里的政治不正確。譬如我上一個服務(wù)過的軟件公司，就明確表示過像EDW和ETL這樣的字眼不能出現(xiàn)在市場定位中。    為什么大家開始對數(shù)據(jù)倉庫諱莫如深呢？恐怕傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫給人留下過許多不好的印象：花錢多，

【DWS產(chǎn)品】數(shù)據(jù)倉庫的使用求助

在下新接觸華為云，請問一下各位專家，我這邊的需求是現(xiàn)有傳統(tǒng)的OA，HR,ERP系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫在華為云RDS上，我們想搭建數(shù)據(jù)倉庫將各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽到數(shù)據(jù)庫倉庫形成大寬表，后面提供給BI進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和展示。。請問下我需要用到華為云的哪些服務(wù)，購買哪些產(chǎn)品，哪些是必須的，哪些是可選的。。有沒有實(shí)踐案例可參考。謝謝

ETL流程與數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)：構(gòu)建高效數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的關(guān)鍵

效存儲和查詢的能力。 協(xié)作流程 數(shù)據(jù)提?。篍TL 從多個數(shù)據(jù)源提取數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換：ETL 對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)符合數(shù)據(jù)倉庫的標(biāo)準(zhǔn)。 數(shù)據(jù)加載：將處理后的數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)倉庫的分層設(shè)計(jì)加載到對應(yīng)的層級中。 示例：ETL 與數(shù)據(jù)倉庫協(xié)作的實(shí)際應(yīng)用 假設(shè)我們正在構(gòu)建一個電商平臺的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，以下是

主流數(shù)據(jù)倉庫引擎技術(shù)比較

00％，數(shù)據(jù)壓縮性能下降原始數(shù)據(jù)100％～500％，數(shù)據(jù)壓縮性能下降原始數(shù)據(jù)100％～200％，數(shù)據(jù)壓縮性能下降索引情況九種面向應(yīng)用的索引，與存儲的物理結(jié)構(gòu)無關(guān)面向存儲物理結(jié)構(gòu)的索引面向存儲物理結(jié)構(gòu)的索引面向存儲物理結(jié)構(gòu)的索引索引對數(shù)據(jù)加載的影響建議數(shù)據(jù)加載前建立索引，總體加載時

【clickhouse專欄】數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫之間的區(qū)別與聯(lián)系

數(shù)據(jù)倉庫通常面向的是吞吐量大的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行存檔、不會在做更新刪除操作的這種數(shù)據(jù)場景，數(shù)據(jù)存檔之后通常只面向數(shù)據(jù)查詢分析。 三、數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫結(jié)合使用 通常一個較大型的應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)，既有數(shù)據(jù)庫，也有數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)庫面向用戶進(jìn)行聯(lián)機(jī)事務(wù)處理，處理用戶界面的實(shí)時操作。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)

大數(shù)據(jù)倉庫之Hive的部署

MapReduce的轉(zhuǎn)換?？梢詫⒔Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供類SQL查詢功能。 Hive 的架構(gòu) 1. 簡介 HDFS：用來存儲hive倉庫的數(shù)據(jù)文件 yarn：用來完成hive的HQL轉(zhuǎn)化的MR程序的執(zhí)行 MetaStore：保存管理hive維護(hù)的元數(shù)據(jù) Hive：用來通過HQL的執(zhí)行，轉(zhuǎn)化為M

列存數(shù)據(jù)倉庫怎樣更高效

可以做的更高效。 ## 壓縮 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的編碼方式一般都不會非常緊湊，常常還有一定的可壓縮余地。數(shù)據(jù)倉庫通常會在列存的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，在物理上減少數(shù)據(jù)存儲量，從而減少讀取時間，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)通常會有

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

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)含金量來比，數(shù)據(jù)倉庫里的數(shù)據(jù)價值密度更高一些，數(shù)據(jù)的抽取和Schema的設(shè)計(jì)都有非常強(qiáng)的針對性，便于業(yè)務(wù)分析師迅速獲取洞察結(jié)果，用與決策支持。而數(shù)據(jù)湖更有一種&l

數(shù)據(jù)倉庫解決方案對比

云端數(shù)據(jù)倉庫的模式選型與建設(shè)

用AWS的基礎(chǔ)服務(wù)能力，EC2作為計(jì)算節(jié)點(diǎn)，本地支持緩存，數(shù)據(jù)表存儲在S3中。它提出一種“虛擬倉庫”的概念，每個查詢可分配到不同的虛擬倉庫中，針對不同的倉庫也分配不同的資源。倉庫間不會影響性能，且倉庫本身具有很高的彈性，可自動提供額外的計(jì)算資源。支持結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不需要E

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

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

七十八、Hive數(shù)據(jù)倉庫實(shí)際操作（操作測試）

Hive數(shù)據(jù)表的操作 Hive的數(shù)據(jù)表分為兩種:內(nèi)部表和外部表。 Hive創(chuàng)建內(nèi)部表時，會將數(shù)據(jù)移動到數(shù)據(jù)倉庫指向的路徑;若創(chuàng)建外部表，僅記錄數(shù)據(jù)所在的路徑，不對數(shù)據(jù)的位置做任何改變。在刪除表的時候，內(nèi)部表的元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)會被一起刪除，而外部表只刪除元數(shù)據(jù)，不刪除數(shù)