檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
字化轉(zhuǎn)型的合作伙伴。文思海輝應(yīng)用最新的大數(shù)據(jù)和MPP技術(shù)，構(gòu)架新一代混搭架構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)，以滿足新環(huán)境下海量數(shù)據(jù)、超高并發(fā)、實(shí)時(shí)計(jì)算、形式多樣的數(shù)據(jù)處理需求。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)商品可基于混合云服務(wù)器進(jìn)行部署。方案完美兼容客戶既有的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系架構(gòu)，選用主流的Hadoop和MPP產(chǎn)
字化轉(zhuǎn)型的合作伙伴。文思海輝應(yīng)用最新的大數(shù)據(jù)和MPP技術(shù)，構(gòu)架新一代混搭架構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)，以滿足新環(huán)境下海量數(shù)據(jù)、超高并發(fā)、實(shí)時(shí)計(jì)算、形式多樣的數(shù)據(jù)處理需求。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)商品可基于混合云服務(wù)器進(jìn)行部署。方案完美兼容客戶既有的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系架構(gòu)，選用主流的Hadoop和MPP產(chǎn)
Hive是Apache開(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)表，并通過(guò)類 SQL 的查詢語(yǔ)言（HiveQL）簡(jiǎn)
Hive是Apache開(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)表，并通過(guò)類 SQL 的查詢語(yǔ)言（HiveQL）簡(jiǎn)
GaussDB 和 云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB(DWS) 有什么區(qū)別
Support)。 一、行為域ODS層詳細(xì)設(shè)計(jì) 1 ODS層功能 ODS：操作數(shù)據(jù)層 主要作用：直接映射操作數(shù)據(jù)（原始數(shù)據(jù)），數(shù)據(jù)備份； 建模方法：與原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保持完全一致 存儲(chǔ)周期：相對(duì)來(lái)說(shuō)，存儲(chǔ)周期較短；視數(shù)據(jù)規(guī)模，增長(zhǎng)速度，以及業(yè)務(wù)的需求而定；對(duì)于埋點(diǎn)日志數(shù)據(jù)ODS層存儲(chǔ)，通常可以選擇3個(gè)月或者半年；
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義很多剛?cè)腴T的小伙伴都會(huì)問(wèn)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是不是NoSQL ？其實(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不是NoSQL，但NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種實(shí)現(xiàn)方式。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用于支持決策支持和數(shù)據(jù)分析。它是一個(gè)用于存儲(chǔ)、管理和分析大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，
支持 支持 備注1：存算分離表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS上，無(wú)需重分布，但是元數(shù)據(jù)和索引存儲(chǔ)在本地，仍然需要進(jìn)行重分布。存算分離表在重分布時(shí)，表只支持讀，元數(shù)據(jù)的重分布時(shí)間一般比較短，但是，如果表上創(chuàng)建了索引，索引會(huì)影響重分布的性能，重分布完成時(shí)間與索引的數(shù)據(jù)量成正比關(guān)系，在此期間，表只支持讀。
息系統(tǒng)相關(guān)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)有來(lái)自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來(lái)的數(shù)據(jù)中抽取出來(lái)，進(jìn)行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)； 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是在對(duì)原有分散的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(jiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(guò)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(wú)限算力、無(wú)限容量，規(guī)格詳情請(qǐng)參見(jiàn)表1。
分)檢查多選題6分（計(jì)分）4. （多選）一般在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)層）C. DM層（數(shù)據(jù)集市層）D. SQL層（數(shù)據(jù)查詢層）ABC
互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 圖1 產(chǎn)品架構(gòu) 應(yīng)用層數(shù)據(jù)加載工具
因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就相當(dāng)于宜家的一樓倉(cāng)庫(kù)，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(lái)，這種模型，對(duì)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(duì)于科技人員（倉(cāng)庫(kù)管理員，宜家員工）來(lái)說(shuō)相對(duì)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
文章目錄 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別？ 事實(shí)表和維度表 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型： 為什么數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)要分層？ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩門） 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)——Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu)
從數(shù)據(jù)源的采集到多層清洗加工的過(guò)程中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(wèn)題。
可。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù) 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)-
創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS 參見(jiàn)“創(chuàng)建集群”章節(jié)創(chuàng)建DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。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(cāng)庫(kù)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(cāng)
可。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù) 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)-
-成長(zhǎng)地圖 | 華為云
中間表 中間表一般出現(xiàn)在Job中，是Job中臨時(shí)存儲(chǔ)的中間數(shù)據(jù)的表，中間表的作用域只限于當(dāng)前Job執(zhí)行過(guò)程中，Job一旦執(zhí)行完成，該中間表的使命就完成了，是可以刪除的（按照自己公司的場(chǎng)景自由選擇，以前公司會(huì)保留幾天的中間表數(shù)據(jù)，用來(lái)排查問(wèn)題）。 規(guī)范：mid_table_name_[0~9|dim]
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、數(shù)據(jù)中心相關(guān)技術(shù)知識(shí)和生態(tài)相關(guān)了解 1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)倉(cāng) 數(shù)倉(cāng)的分層 1、ODS 層：Operation Data Store 原始數(shù)據(jù)層 加載原始數(shù)據(jù)不做處理 2、DWD 層：Data Warehouse Detail 明細(xì)數(shù)據(jù)層
字當(dāng)天看是一個(gè)數(shù)據(jù)，第二天看昨天的數(shù)據(jù)反而發(fā)生了變化。批量計(jì)算在計(jì)算窗口內(nèi)無(wú)法完成：在IOT時(shí)代，數(shù)據(jù)量級(jí)越來(lái)越大，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)夜間只有4、5個(gè)小時(shí)的時(shí)間窗口，已經(jīng)無(wú)法完成白天20多個(gè)小時(shí)累計(jì)的數(shù)據(jù)，保證早上上班前準(zhǔn)時(shí)出數(shù)據(jù)已成為每個(gè)大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)頭疼的問(wèn)題。開(kāi)發(fā)和維護(hù)的復(fù)雜性問(wèn)題：Lambda
