简介 国内关于Data Vault的信息很少,所以决定写点什么,纯粹都是自己在这个行业10多年的摸爬滚打.不过为了效率,尽量做到简短,直接上干货.对于各个细节大家有不同的理解欢迎来讨论. 数据仓库建模的方法有哪些. 首先最经典的是数据仓库Inmon基于3NF的方法.这个方法知道概念的人很多,但是实际用的很少,也不建议你去了解更多,因为目前在国内的招聘网站上你会很少找到这个. 其次是Kimball的维度建模方法,这个基本上做过数据仓库的都用过,比如事实表和维度表,基于这种理论也可以构建数据立方体方…

写在前面 本篇先不讨论Data Vault其本身,因为不见得所有人都接受这个.但是里边有一些很不错的东西跟主流的数据仓库方法是有共同点的,所以这里主要讨论这些共同的方法,在笔者看来,无论是Kimball还是DV,这些方法都是很有用的.这个系列为作者本人哥本哈士奇的个人理解和总结,可能会有理解上的偏差,也欢迎大家一起来讨论. 哈希计算 常用的哈希计算,HASH KEY, HASH FULL, HASH DIF,这里会有简单的介绍. 关于如何做哈希计算,可以参考这个链接: https://www.h…

在Data Vault 2.0版本里,其不只是针对数据仓库的建模,同时也包含了架构,方法论以及实现.这篇挑几个概念,附上我个人对其的理解.同时也把这个系列的名字改成<Data Vault玩转数据仓库>. ETL和ELT ELT火了有段时间,百度上高雅的介绍很多,不扯别的,咱直接来点俗的: -  E就是抽取,数据从源系统进入到数据仓库的过程. -  T是指转换,类型转换,计算什么的都算在内. -  L加载,把结果加载到数据仓库里. -  E和L可能从汉语的角度看有些像,如果说区别的话就是前者是从…

一,Data Vault模型有几个主要的组件,这里先总结一下: 1.Hub组件,是一个数据表,用于记录在业务应用中常用到的业务实体键值,如员工ID,发票号.客户编号.车辆号等. 表内包括几个关键字段:代理主键(Surrorgate Key),即hub表的主键:业务实体主键(Business Key),记录业务键值:装载时间(Load Data/Time Stamp),记录该业务键值的记录时间:数据源(Record Source),记录该业务键值的来源,以追踪数据. 2.Link组件,通过存储相关…

Data Vault 简介 Data Vault 2.0 不仅是建模技术,也提供了一整套数据仓库项目的方法论.它能提供一套非常可行的方案来满足数据仓库项目中对于历史轨迹和审核两个方面的需求. 多年来,商业智能(BI)项目一直并将继续在瀑布模型下运行.它是由每个阶段的长时间延伸的序列定义的,该序列需要一份详尽的前期需求列表.一个完整的数据模型设计,然后将所有硬业务规则和软业务规则编入ETL流程.可视化层是按顺序构建的,并从最初的开始日期算起,在几个月甚至几年之后提交给最终用户. 我们经常看到团队采…

什么是Hive? 我来一个短而精悍的总结(面试常问) 1:hive是基于hadoop的数据仓库建模工具之一(后面还有TEZ,Spark). 2:hive可以使用类sql方言,对存储在hdfs上的数据进行分析和管理. Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL ),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL ,它允许熟悉 SQL 的用户查询数…

场景4 Data Warehouse Management 数据仓库 parallel 4 100% —> 必须获得指定的4个并行度,如果获得的进程个数小于设置的并行度个数,则操作失败 parallel_min_percent : 若设为100,则如上 ILM :信息生命周期管理 将休眠的数据高压缩放在低成本通道上(如磁带机) 将低访问量的数据低压缩放在访问效率低的设备上 将高访问数据不作压缩放在访问效率高的设备上 分区 (官方文档VLDB and Partioning Guide) 单张表容量…

数据仓库建模 — 星型模式Example of Star Schema 数据仓库建模 — 雪片模式Example of Snowflake Schema 节省存储空间 一定程度上的范式 星形 vs.雪花型 Which one is better? 长期以来的争论 两种观点各有支持者 争论在继续…… 目前看来,大部分更加倾向于星型 支持星形维度的论点 事实表总会是很大的,在维度表上节省的空间相对来说是很小的 增加了数据模型的复杂度 查询操作概念上更复杂了 从数据仓库到多维数据库的加载时间会更长 因…

Cross-domain security for data vault is described. At least one database is accessible from a plurality of network domains, each network domain having a domain security level. The at least one database includes at least one partitioned data table tha…

数据分析系统的总体架构分为四个部分 —— 源系统.数据仓库.多维数据库.客户端(图一:pic1.bmp) 其中,数据仓库(DW)起到了数据大集中的作用.通过数据抽取,把数据从源系统源源不断地抽取出来,可能每天一次,或者每3个小时一次(当然是自动的).这个过程,我们称之为ETL过程. 那么,今天,我们就来谈一谈:如何搭建数据仓库,在这个过程中都应该遵循哪些方法和原则:然后介绍一些项目实践中的技巧. 一.数据仓库的架构 数据仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将…

笔记记下来,划重点: https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/analysis-services/comparing-tabular-and-multidimensional-solutions-ssas?view=sql-server-2017 Model Features   Multidimensional Tabular Actions Yes No Aggregations Yes No Calculated Column No Yes Calcula…

一.Data仓库的架构 Data仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将Data按特定的模式进行存储所建立起来的关系型Datcbase,它的Data基于OLTP源Systam.Data仓库中的Data是细节的.集成的.面向主题的,以OLAPSystam的分析需求为目的. Data仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式.星型架构的中间为事实表,四周为维度表,类似星星;而相比较而言,雪花型架构的中间为事实表,两边的维度表可以再有其关联子表,从而表达了清晰…

data属性用JSON.stringify转化为字符串存进去,,,取出来自动会变成json数组的…

一.Data仓库的架构 Data仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将Data按特定的模式进行存储所建立起来的关系型Datcbase,它的Data基于OLTP源Systam.Data仓库中的Data是细节的.集成的.面向主题的,以OLAPSystam的分析需求为目的. Data仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式.星型架构的中间为事实表,四周为维度表,类似星星;而相比较而言,雪花型架构的中间为事实表,两边的维度表可以再有其关联子表,从而表达了清晰…

Data lake - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake 数据湖 Azure Data Lake Storage Gen2 预览版简介 | Microsoft Docs https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/storage/data-lake-storage/introduction Azure Data Lake Storage Gen2 是适用于大数据分析的可高度缩放.具有成本效益的 D…

一.Data仓库的架构 Data仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将Data按特定的模式进行存储所建立起来的关系型Datcbase,它的Data基于OLTP源Systam.Data仓库中的Data是细节的.集成的.面向主题的,以OLAPSystam的分析需求为目的. Data仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式.星型架构的中间为事实表,四周为维度表,类似星星;而相比较而言,雪花型架构的中间为事实表,两边的维度表可以再有其关联子表,从而表达了清晰…

背景:测试服务器 MySQL 数据库不知何种原因宕机,且无法启动,而原先的数据库并没有备份,重新搭建一个新服务器把原data 复制出来 进行恢复 1 尽量把原data复制出来(一个都不要少以防意外 其实真正需要的是 你要恢复的库 和ibdata1 innodb引擎适用) 2 在其他服务器上 搭建一个mysql 版本要一致 3 然后把你要恢复的库复制进去 还有ibdata1(如果有ibdata2 等也要复制)…

//js var a = document.querySelector('[data-word=a]') console.log(a) html <dl class="find-car-content"> <dt data-word=a>a</dt> <dd>奥迪</dd> <dd>奥迪</dd> <dd>奥迪</dd> <dd>奥迪</dd> <d…

很多框架都会提供一种Pipeline的机制,通过封装一系列操作的流程,调用时按计划执行即可.比如netty中有ChannelPipeline,TensorFlow的计算图也是如此. 下面简要介绍sklearn中pipeline的使用: from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.impute import SimpleImputer from…

一.基本信息 标题:利用UML语言建模--以图书馆管理系统为例 时间:2016 出版源:内蒙古科技与经济 领域分类:UML:RFID:图书馆:模型: 二.研究背景 问题定义:建立图书馆管理系统 难点:管理系统功能分析 相关工作:利用UML建立业务模型进行分析 三.创新方法 1.用读者管理用例图,流通管理用例图,馆员荐书用例图,借阅卡登录活动图来描述系统中各种用例之间的关系. 四.实验 实验:面向对象的系统分析 要探究的问题:运用面向对象方法,对问题域和系统责任进行分析和理解,对其中的事物和它们之…

date: 2020-05-24 17:55:00 updated: 2020-06-15 11:19:00 Hive 建模 1. 存储格式 textFile sequenceFile:一种Hadoop API提供的二进制文件,使用方便.可分割.可压缩.将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现.key为空,用value 存放实际的值, 这样可以避免map 阶段的排序过程. rcFile:一种行列存储相结合的存储方式…

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把…

每次面试,互联网的面试官,经常问我有没有用过ETL,每次我都懵逼,说没用过,觉得是多么高大上的东东,数据仓储 今天查了一下,我晕,自己天天用的Kettle就是最典型的ETL, 可以实现不同数据库之间的数据抽取,转换,只需要你有相应的数据库driver即可 查了一下资料记录一下: ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract).转换(transform).加载(load)至目的端的过程.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不…

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把…

转自:https://www.jianshu.com/p/8378b80e4b21 概述数据仓库这个概念是由 Bill Inmon 所提出的,其功能是将组织通过联机事务处理(OLTP)所积累的大量的资料和数据,通过数据仓库理论所特点有的信息存储架构,进行系统的分析整理,利用各种的分析方法,比如联机分析处理(OLAP),数据挖掘(Data Mining),进而支持如决策支持系统(DSS).主管资讯系统(EIS)的创建,帮助决策者能快速有效的自大量资料中,分析出有价值的资讯,以利决策拟定及快速回应外…

之前看了认识数据以及数据的预处理,那么,处理之后的数据放在哪儿呢?就放在一个叫“数据仓库”的地方. 数据仓库的基本概念: 数据仓库的定义——面向主题的.集成的.时变的.非易失的 操作数据库系统VS数据仓库——为什么需要使用数据仓库分析数据(OLAP  VS  OLTP) 数据仓库体系结构——三层体系结构:底层(数据仓库服务器)——中间层(OLAP服务器)——顶层(前段工具) 三种数据仓库模型 企业模型 数据集市(只针对某一部门) 虚拟仓库 元数据库——关于数据的数据 理解OLAP,数据仓库,数据…

1. Yahoo数据仓库的整体架构 Yahoo数据仓库在基础架构上由hadoop集群和Oracle集群组成,hadoop集群是一个计算平台,完成所有ETL数据处理过程:Oracle集群只是一个查询环境. 数据通过Data highway从源系统加载进入数据仓库的ODS层,ODS层数据保持与源系统数据结构一样.EDW数据层并没有严格意义的数据层次的逻辑细分,它可能有 多层的ETL加工过程:多层的数据存储.这一个层数据主要采用维度建模的方法,根据应用需求建立数据模型.数据采用列式存储的数据结构存储.…

众所周知,在数据仓库中,日期维度是相当重要的.对数据分析的过程中可以从不同的角度去分析,比如按照下面的日期层次去分析数据. 年-季度-月-日 年-月-日 年-周-日 本示例将利用简单的商品销售分析的demo去做一下Cognos中建模工具Framework对复杂日期维度的处理. (一):Framework建模对于复杂日期维度的处理 1.1:创建一个日期维度表,可参考如何利用Oracle存储过程创建数据仓库复杂日期维度表 1.2:打开Framework工具,导入数据源,创建日期中文视图,如图 1.3…

从此处转载 http://blog.sina.com.cn/s/blog_615f9dba0100f67p.html 比尔·恩门(Bill Inmon),被称为数据仓库之父,最早的数据仓库概念提出者,在数据库技术管理与数据库设计方面,拥有逾35年的经验.他是“企业信息工厂”的合作创始人与“政府信息工厂”的创始人. 比尔·恩门的思想与见识在所有重量级的计算机协会.许多产业会议.技术研讨会上,都博得了无比的敬重.他写过650多篇文章,大多发布在世界最知名的IT刊物里,DMReview杂志每期都有恩门…

大数据篇:一文读懂@数据仓库 1 网络词汇总结 1.1 数据中台 数据中台是聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念. 数据中台是一套可持续"让企业的数据用起来"的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制. 数据中台连接数据前台和后台,突破数据局限,为企业提供更灵活.高效.低成本的数据分析挖掘服务,避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高…