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1、新版本的cube方案中為什么使用gaussdb100 OLTP的庫作為數(shù)據(jù)倉庫？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
png概念上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺：企業(yè)級的邏輯概念，體現(xiàn)企業(yè) D2V（Data to Value）的能力。數(shù)據(jù)倉庫：一個相對具體的功能概念，是存儲和管理一個或多個主題數(shù)據(jù)的集合。數(shù)據(jù)平臺：在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上出現(xiàn)的融合了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺。應(yīng)用上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺：距離業(yè)務(wù)
數(shù)據(jù)庫挑選中數(shù)據(jù)倉庫所需要的數(shù)據(jù)，然后將來自不同數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按照某一標準進行統(tǒng)一處理。 數(shù)據(jù)是相對穩(wěn)定的：因為數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要是供決策分析使用，一般主要是數(shù)據(jù)查詢操作，不進行修改等操作。數(shù)據(jù)反映的是一段相當(dāng)長的時間內(nèi)歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容，是不同時間的數(shù)據(jù)庫快照的集合，然后進行統(tǒng)計、綜合、分組的導(dǎo)出數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種基于云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。DWS是基于融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標準ANSI SQL 99和SQL 200
個建設(shè)良好的數(shù)據(jù)倉庫來解決。</align><align=left>業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫是面向操作的，主要服務(wù)于業(yè)務(wù)產(chǎn)品和開發(fā)。而數(shù)據(jù)倉庫則是面向分析的，主要服務(wù)于我們分析人員。評價數(shù)據(jù)倉庫做的好不好，就看我們分析師用得爽不爽。因此，數(shù)據(jù)倉庫從產(chǎn)品設(shè)計開始，就一直是站在分析師的立場上考慮的
ation的需求。在云計算和大數(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，
數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余。數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計
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，并接受數(shù)據(jù)庫響應(yīng)信息；iii. 批量導(dǎo)入、導(dǎo)出能力針對數(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)兩個數(shù)據(jù)庫；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)庫正確導(dǎo)出數(shù)據(jù)；iv
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入數(shù)據(jù)倉庫，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)計需要完成多少
1.數(shù)據(jù)治理是什么？數(shù)據(jù)治理：為公司業(yè)務(wù)越來越復(fù)雜而帶來的數(shù)據(jù)越來越臟、亂、差的問題，而提出一套治理數(shù)據(jù)的方法+工具集2. 數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容這一部分，我將從六個方面來講解數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容。2.1 數(shù)據(jù)標準定義數(shù)據(jù)維度及指標需要清晰的、統(tǒng)一的、標準的定義。（這里的部分參考Hadoop數(shù)
模中最關(guān)鍵的部分，直接影響到各個應(yīng)用集市的數(shù)據(jù)標準與一致性問題，是公共層最重要的工作。 第二個應(yīng)用： 隨著應(yīng)用的增加，需求也在不斷的擴充，臨時層和鏡像層集成的表更多了。在公共層的明細和匯總也出現(xiàn)了多個應(yīng)用集市都在共用的數(shù)據(jù)需求，會擴展補充到公共層。并且隨著時間的變化，公共
DW層的數(shù)據(jù)應(yīng)該是一致的、準確的、干凈的數(shù)據(jù)，即對源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行了清洗（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
Processing），支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(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)計分析結(jié)果，取百家之長（各個數(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）。 舉個栗子~ 車聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉庫的，剛開始啟動階段就是
數(shù)據(jù)庫 與 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 1）用于OLTP 2）數(shù)據(jù)庫是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，會有頻繁的增刪改操作 3）數(shù)據(jù)庫一般用來存儲當(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)庫的設(shè)計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)
數(shù)據(jù)倉庫 華為云數(shù)據(jù)倉庫高級工程師培訓(xùn) 父主題： 培訓(xùn)服務(wù)
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)
一個經(jīng)典的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型通常劃分為3層，操作數(shù)據(jù)層ODS、中間數(shù)據(jù)層 dw層、應(yīng)用數(shù)據(jù)層ADS。 操作數(shù)據(jù)層ODS存儲了用于分析當(dāng)前和集成后的運營數(shù)據(jù)，它的結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)來源一般都與數(shù)據(jù)倉庫相同，ODS提供源數(shù)據(jù)系統(tǒng)中抽取并清洗了的數(shù)據(jù)，在該層中會同步并結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，保留歷史數(shù)據(jù)并清洗數(shù)據(jù)。
管理員人員提供全套的角色分析的系統(tǒng)。從實施過程來講，它分為：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)倉庫其實更多的聚焦于分析層，但是整個BI項目的核心之一。分析層包括了對商業(yè)邏輯的數(shù)據(jù)建模，不僅要根據(jù)用戶對可視化數(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
list √ √ 獲取數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主題： 權(quán)限和授權(quán)項
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、資源管理與
