对于数据仓库体系结构的最佳问题,始终存在许多不同的看法,甚至有人把Inmon和Kimball之争称之为数据仓库界的“宗教战争”,那么本文就通过对两位提倡的数据仓库体系和市场流行的另一种体系做简单描述和比较,不是为了下定义那个好,那个不好,而是让初学者更明白两位数据仓库鼻祖对数据仓库体系的见解而已. 首先,我们谈Inmon的企业信息化工厂. 2000年5月,W.H.Inmon在DM Review杂志上发表一篇文章,里面写到一句话“……如果明天非得设计一个数据集市,我将不考虑使用其他的方法”:正是揭…

Inmon和Kimball是数据仓库领域伟大的开拓者,他们均多年从事数据仓库的研究,Inmon还被称为“数据仓库之父”.Inmon的<数据仓库>和Kimball的<数据仓库工具箱>都是此领域的经典之作.后来人把这两人的数据仓库思想总结为“Inmon理论”和“Kimball理论”.他们的思想有共同点,也有不同点.下面按照我的想法总结一下,理解如有偏颇,还请多多指正. 1. 共同点 (1)均极力推崇数据仓库,认为从OLTP到BI分析之间建立数据仓库是很有必要的: (2)均认为数据仓库的…

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另…

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[SQL系列]深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR…

数仓建模首推书籍<数据仓库工具箱:维度建模权威指南>,本篇文章参考此书而作.文章首发公众号:五分钟学大数据,公众号中发送"维度建模"即可获取此书籍第三版电子书 先来介绍下此书,此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训,为读者提供正式的维度设计和开发技术.面向数仓和BI设计人员,书中涉及到的内容非常广泛,围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织.强烈建议买一本实体书研究,反复通读全书至少三遍以上,你的技术将会有质的飞跃. 数仓工具箱 因为本文是纯理论知识,密密…

转载请把头部出处链接和尾部二维码一起转载,本文出自逆流的鱼,文章链接: http://blog.csdn.net/hejjunlin/article/details/52465168 前面一篇主要介绍c++中MediaPlayer的C/S架构中和Client相关部分,并中间穿插了mediaplayerservice的部分.但是对于这块C/S部分,没有放大去分析.<Android Multimedia框架总结(四)MediaPlayer中从Java层到C++层类关系及prepare及之后其他过程>…

开篇介绍 关于 Slowly Changing Dimension 缓慢渐变维度的理论概念请参看 数据仓库系列 - 缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计 本篇文章总结了实现缓慢渐变维度的几种方式,并且分析了 Changing Attribute 和 Historical Attribute 输出的逻辑过程. 示例一:SSIS 中使用 Slowly Changing Dimension 控件 示例二:使用 SQL 中 Merge 语句实现简…

导读 Phoronix的Linux爱好者报告说,Linux 4.21里包含对AMD Rome处理器中新的Zen 2架构重要的新优化.AMD新推出的7nm EPYC Rome芯片带来了一种全新的独特架构,可以实现前所未有的低价位,最多可配置64个内核和128个线程,但新架构与系统的兼容性并不好因此需要单独优化,特别是考虑到AMD的独特设计. AMD的下一代EPYC Rome处理器在第一季度上市,它们带来了全新的设计,比第一代EPYC Naples芯片有着更强的算力.AMD的第二代Infinity…

观察数据的角度称之为维.决策数据市多为数据,多维数据分析是决策分析的组要内容. OLAP是在OLTP的基础上发展起来的,OLTP是以数据库为基础的,面对的是操作人员和底层管理人员,对基本数据进行查询和增,删,改等处理.OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理,它有两个特点:1.在线性,体现为对用户请求的快速响应和交互式操作,它的实现是由客户/服务器这种体系结构来完成的:2.多维分析,也是OLAP的核心所在.OLAP:一种软件技术,它使分析人员能够迅速.一致.交互地从各个方面观察信息,以达到深入理…

Spring 中基于 AOP 的 XML架构 为了使用 aop 命名空间标签,你需要导入 spring-aop j架构,如下所述: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-ins…