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…

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…

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…

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…

ETL讲解(很详细!!!)   ETL讲解(很详细!!!) ETL是将业务系统的数据经过抽取.清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的分散.零乱.标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据. ETL是BI项目重要的一个环节. 通常情况下,在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候我们也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS(O…

但是,在实施数据集成的过程中,由于不同用户提供的数据可能来自不同的途径,其数据内容.数据格式和数据质量千差万别,有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换格式后丢失信息等棘手问题,严重阻碍了数据在各部门和各应用系统中的流动与共享.因此,如何对数据进行有效的集成管理已成为增强企业商业竞争力的必然选择. 数据仓库的自动ETL研究 下载PDF阅读器 数据仓库的建设是为了能支持决策分析.数据质量是数据仓库项目的生命线所在,也关系到数据分析.数据挖掘的质量.在进行决策分析或数据挖掘时,需要全面.正确地集成数…

这两天接触到ODS,开始很纳闷,有了DW(Data Warehouse)干嘛还要ODS(Operational Data Store),于是不查不知道,一查吓一跳,这里面还有这么多道道,这里总结一下,当作学习了. 简单说: DW 数据仓库存储是一个面向主题的,反映历史变化数据,用于支撑管理决策. ODS 操作型数据存储,存储的是当前的数据情况,给使用者提供当前的状态,提供即时性的.操作性的.集成的全体信息的需求. ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式,与数据仓库在物理结构上不同,能提供高性能…

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…

为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理,今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式.增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取(extraction).转换(transformation)和装载(loading))实施过程中需要重点考虑的问题.ETL抽取数据的过程中,增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求.今天我们只重点对各种方法进行对比分析,从而总结各种机…

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…

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…

Guide to Giving Effective Feedback 前文卓越管理的秘密(Behind Closed Doors)最后一部分提到了总结的13条卓越管理的实践技巧并列出了所有实践技巧名称的索引,这篇文章主要写卓越管理的实践技巧的第(4)条:如何才能给予有效的反馈: 管理者需要知道下属在做些什么,每个员工更需要知道他们自己在做什么.更进一步的说,每个人除了知道自己在做什么之外,还需要知道如何改变才能更好的工作!下面会给出具体做法让每个人都能给出积极的反馈可响应. 下图主要提供了处理反…

Facilitation Essentials for Managers 前文卓越管理的秘密(Behind Closed Doors)最后一部分提到了总结的13条卓越管理的实践技巧并列出了所有实践技巧名称的索引,这篇文章主要写卓越管理的实践技巧的第(3)条:推动团队管理的要点: 推动(Facilitation)意味着通过提供一个过程和结构来帮助团队一起思考问题,一起解决问题.作为管理者,还需要帮助团队拓展新的的思路,考虑可选项,选定解决方案等(develop ideas, consider op…

Setup for Successful Delegation 前文卓越管理的秘密(Behind Closed Doors)最后一部分提到了总结的13条卓越管理的实践技巧并列出了所有实践技巧名称的索引,这篇文章主要写卓越管理的实践技巧的第(2)条:成功的委派任务: 任何人也无法一个人把所有事情都做完(You can’t do everything by yourself).管理者无法事事亲力亲为,一旦坐到管理的岗位上,首先考虑的是将管理琐事或是技术任务委派给其他人去共同完成(delegate m…

Guidelines for Effective Coaching 前文卓越管理的秘密(Behind Closed Doors)最后一部分提到了总结的13条卓越管理的实践技巧并列出了所有实践技巧名称的索引,这篇文章主要写卓越管理的实践技巧的第(1)条:如何进行有效的指导: 管理者的一部分工作就是通过指导下属直接汇报,以提高员工的自身能力和其工作的效率.指导的内容可以专注于人际关系的处理技能,也可以是与研发技术相关的工作. 指导不同于反馈(feedback)和教导(mentoring).反馈是当下…

有时,KingbaseES数据库需要在单个或最少的步骤中导入大量数据,这通常称为批量数据导入.其中数据源通常是一个或多个大文件,这个过程有时可能非常慢. 造成性能不佳的原因有很多:索引.触发器.外键.GUID 主键,甚至预写日志 (WAL) 都可能导致延迟. 在本文中,我们将介绍一些将数据大容量导入KingbaseES数据库的最佳实践技巧.但是,在某些情况下,这些可能都不是有效的解决方案.我们建议读者在应用之前考虑任何方法的优缺点. 技巧 1:将目标表更改为UNLOGGED模式 在Kingbas…

摘要: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,项目实践中有哪些技巧. 一.数据仓库的“心脏” 首先来谈谈数据模型.模型是现实世界特征的模拟和抽象,比如地图.建筑设计沙盘,飞机模型等等. 而数据模型DataModel是现实世界数据特征的抽象. 在数据仓库项目建设中,数据模型的建立具有重要的意义,客户的业务场景,流程规则,行业知识都体现在通过数据模型表现出来,在业务人员和技术人员之间搭建起来了一个沟通的桥梁,所以在国外一些数据仓库的文献中,把数据模型称之为数据仓库的心脏“TheHea…

在做项目时是不是时常让客户有这样的困扰: 1.开发时间太长 2.花费太多 3.需要太多资源 4.集成多个事务系统数据总是需要大量人力成本 5.找不到合适的技能和经验的人 6.一旦建立,数据仓库无法足够迅速地应对变化 7.一直达不到客户的期望 8.业务人员很难获得数据仓库的数据 9.传统构建数据仓库费用极其可怕地保持运行后建立架构和设计不足,缺乏项目文档和团队支持 10.数据仓库有太多太复杂的工具和技术,不好分辨那个工具是实用的 11.构建数据仓库一直以来是一个高风险的任务 选择ETL工具的维度有…

转载自http://www.csdn.net/article/2015-06-08/2824889 http://www.zhihu.com/question/26568496 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL…

上周因为在处理很多数据源集成的事情一直没有更新系列文章,在这周后开始规律更新.在维度建模中我们已经了解数据仓库中的维度建模方法以及基本要素,在这篇文章中我们将学习了解数据仓库的ETL过程以及实用的ETL工具. 一.什么是ETL? 构建数据仓库的核心是建模,在数据仓库的构建中,ETL贯穿于项目始终,它是整个数据仓库的生命线.从数据源中抽取数据,然后对这些数据进行转化,最终加载到目标数据库或者数据仓库中去,这也就是我们通常所说的 ETL 过程(Extract,Transform,Load). 通常数…

https://blog.csdn.net/bjweimengshu/article/details/79256504 from Wikipedia 在计算机科学中,数据仓库(data warehouse,简称DW或DWH)也叫做企业数据仓库(EDW),是一种对数据进行分析和报表的系统,是商业智能(business intellgence简称BI)的核心组件.数仓是数据从一个或多个不同的源集成过程中的中心仓库.数仓从一个地方储存实时和历史数据,为所有企业的员工生成数据报表. 上传到数仓的数据来源…

目录 1 什么是数据建模? 2 如何对 ES 中的数据进行建模 2.1 字段类型的建模方案 2.2 检索.聚合及排序的建模方案 2.3 额外存储的建模方案 3 ES 数据建模实例演示 3.1 动态创建映射关系 3.2 手动创建映射关系 3.3 新增需求 - 添加大字段 3.4 解决大字段带来的性能问题 3.5 mapping中字段的常用参数 3.6 mapping 设置小结 4 ES 数据建模最佳实践 4.1 如何处理关联关系 4.2 避免太多的字段 4.3 避免正则查询 4.4 避免空值引起的…

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…

内容来源:2017年6月10日,优维科技高级解决方案架构师黄星玲在“DevOps&SRE 超越传统运维之道”进行<DevOps在传统企业的落地实践及案例分享>演讲分享.IT 大咖说作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布. 摘要在传统支撑模式无法满足业务价值快速交付要求的情况下,传统企业应该如何引入DevOps能力进行突破创新,本次分享将从以下几个方面具体探讨DevOps如何与传统融合进而落地:1.DevOps的整体框架及落地方法探讨:2.DevOps落地关键点之一:IT元数据平…

2013-07-15 21:41:04   #本文的目的在于介绍回归建模时变量选择和正则化所用的R包,如glmnet,ridge,lars等.算法的细节尽量给文献,这个坑太大,hold不住啊. 1.变量选择问题:从普通线性回归到lasso 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法.其建模要点在于误差项一般要求独立同分布(常假定为正态)零均值.t检验用来检验拟合的模型系数的显著性,F检验用来检验模型的显著性(方差分析).如果正态性不成立,t检验和F检验就没有意义. 对较复杂的数据建模(…

原文地址: https://www.cnblogs.com/chaosyang/p/code-review-wrong-practices.html ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 从刚开始工作时到现在,已经写了7年的代码,大部分代码都被人review过,自己也review了很多人的代码.在上一家公司的时…

来源于:http://blog.csdn.net/zhubaitian/article/details/39803857 1. 背景 为保持这个系列的一致性,我们继续用SDK自带的NotePad实例应用作为我们的试验目标应用,但是这次不仅仅是像以前一样主要围绕Menu Option里面的那个"Add note”控件进行定位,而是会设计到NotePad上的多个不同的控件定位.但主要围绕的还是Notepad的NotesList这个Launchable activity了,下面先看下UIAutomat…

本文转自 http://blog.oneapm.com/apm-tech/426.html [编者按]本文作者在和同事的一次讨论中发现,对 IntelliJ IDEA 内存采用不同的设置方案,会对 IDE 的速度和响应能力产生不同的影响. Don’t be a Scrooge and give your IDE some more memory 不要做守财奴,给IDE多留点内存吧. 昨天,大家就是否自定义 IntelliJ IDEA 的内存设置进行了讨论,有些人选择默认设置,有些人会对默认的设置…

自己的代码 import unittest # import HTMLTestRunner_cn as HTMLTestRunner import xmlrunner import sys sys.path.append("..") from testcase.test_01_login import TestLogin login_tests = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestLogin) suite=unittest…

最近辞职了,准备北上.期待有个好结果~   本文以<Javascript高级程序设计>为基础,结合自身经验来总结下Javascript实际工作方面的知识.   一.可维护性 1.代码约定 1.1: 可读性 这里面主要包括 缩进和注释 缩进:使用统一的缩进(推荐4个空格)  注释: 在下面情况中,应该包含注释 1.函数和方法都应该包含注释,这里面包括函数的目的和可能使用的算法.如果还包括参数是什么,返回值是什么就更好. 2.对于完成单个任务的大段的代码需要在前面放一个注释来解释代码的作用. 3.…