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在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)模型的選擇是一個(gè)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?cè)?span id="b7lrfi8" class='cur'>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(shí)做出明智的決策。 1. 星型模型 星型模型是一種簡(jiǎn)單直觀的數(shù)據(jù)模型，由一個(gè)中心事實(shí)表（Fact
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(duì)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(huì)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
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)幫助中心入口，詳情請(qǐng)單擊鏈接。
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(gè)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(gè)數(shù)無限制單表索引包含列數(shù)32單表約束個(gè)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?jiǎn)蝦aid數(shù)據(jù)量/IO read速率, 新集群?jiǎn)蝦aid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?jiǎn)蝦aid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(jí)閃斷。
通過每個(gè)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(gè)）。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(gè)）。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
用于對(duì)于左側(cè)接口的說明，包括URL格式、請(qǐng)求參數(shù)、請(qǐng)求示例、請(qǐng)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(qǐng)求結(jié)果，實(shí)現(xiàn)不同場(chǎng)景下API返回的邏輯處理。 5.場(chǎng)景示例 接口應(yīng)用場(chǎng)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(chǎng)景。 示例(查詢DWS集群列表) 1.在接口列表中選中對(duì)應(yīng)的接口；
StarRocks 能很好地支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，并能實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)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(shí)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
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(duì)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(chǔ)，熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(jí)存儲(chǔ)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(zhǎng)速率也變得越來越大。所以，數(shù)據(jù)倉庫不但在整個(gè)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(chǔ)、分析的核心 場(chǎng)景特點(diǎn)： 數(shù)據(jù)遷移：多數(shù)據(jù)源，高效的批量、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入 高性能：萬億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng) 海量數(shù)據(jù)：PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)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(jí)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)。
本帖最后由 yd_65688703 于 2017-11-15 17:17 編輯 <br /> 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS？
數(shù)據(jù)倉庫集群在運(yùn)行過程中無法連接上時(shí)，具體原因可以總結(jié)為幾點(diǎn)：1、集群狀態(tài)是否正常。2、連接命令是否正確，用戶名、密碼、IP地址或端口無誤。3、安裝客戶端的操作系統(tǒng)類型、版本是否正確。4、安裝客戶端的操作是否正確。5、如果是在公有云環(huán)境無法連接，還需要檢查以下可能導(dǎo)致異常的原因：
hello~~各位參與“7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫DWS” 的小伙伴！由于活動(dòng)招募期添加小助手微信好友的伙伴較多，因此會(huì)出現(xiàn)暫時(shí)無法添加好友的情況。為保證大家能及時(shí)添加小助手好友，成功進(jìn)入學(xué)習(xí)社群，請(qǐng)按照以下方法進(jìn)行操作：方法一：添加好友：華為云EI小助手3號(hào)：微信號(hào) hwyeiyzn若上
分析大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。相對(duì)于傳統(tǒng)的僅用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫（Database）而言，數(shù)據(jù)倉庫更是一種專門設(shè)計(jì)的 “數(shù)據(jù)存儲(chǔ) + 數(shù)據(jù)分析 + 數(shù)據(jù)管理" 一體化解決方案，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的易用性、可分析性和可管理性，提供了包括：數(shù)據(jù)清洗、整合、轉(zhuǎn)換、
數(shù)據(jù)倉庫日常巡檢策略總結(jié) 一、 摘要 為保證現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定運(yùn)行，需要進(jìn)行日常例行巡檢，以保障系統(tǒng)的軟硬件處于良好的工作狀態(tài)，并能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的問題，做好風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和問題處理。 二、 巡檢內(nèi)容介紹 （一）檢查數(shù)據(jù)庫基本狀況 登錄數(shù)據(jù)庫后臺(tái)，查詢數(shù)據(jù)庫集群狀態(tài)和實(shí)例是否正常，Normal為正常狀態(tài)。
RDS for MySQL數(shù)據(jù)遷移到數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS 場(chǎng)景介紹 步驟1：創(chuàng)建集群 步驟2：創(chuàng)建連接 步驟3：創(chuàng)建并執(zhí)行作業(yè) 步驟4：查看作業(yè)運(yùn)行結(jié)果 步驟5：服務(wù)退訂（可選）
本實(shí)驗(yàn)主要利用HBase的thrift功能自動(dòng)地將本地數(shù)據(jù)導(dǎo)入HBase中，實(shí)現(xiàn)HBase數(shù)據(jù)倉庫加載。具體來說，首先，打開HBase的thrift功能；然后，將線上教學(xué)的用戶選課數(shù)據(jù)（user_tag_value）和成績(jī)表（moc_score）導(dǎo)入HBase中。
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