[点击了解更多大数据知识] 市场的变幻,政策的完善,技术的革新--种种因素让我们面对太多的挑战,这仍需我们不断探索.克服. 今年,网易数帆将持续推出新栏目「金融专家说」「技术专家说」「产品专家说」等,聚集数帆及合作伙伴的数字化转型专家天团,聚焦大数据.云原生.人工智能等科创领域,带来深度技术解读及其在各行业落地应用等一系列知识分享,为企业数字化转型成功提供有价值的参考. 今天由网易数帆大数据离线技术专家尤夕多带来能帮助标准化企业级离线数仓优化存储,提高性能,且已在网易内部实践验证过的成熟技术方案…

〇.概述 1.实现内容 使用Hive SQL编程,构造分层离线数仓 并可以通过Quick Bi进行展示 2.过程 (1)数据接⼊到ODS层 (2)进⾏ODS到DWD层数据开发 (3)进⾏ODS到DIM层数据开发 a.创建 [电商_商家维度表_⽇]表 b.创建[电商_商品维度表_⽇]表 c.创建[电商_⽤⼾维度表_⽇]表 (4)进⾏DWS层数据开发 (5)进⾏ADS应⽤层的数据开发 a.看板_总指标看板统计 b.看板_商品销售地域分析 c.看板_商品销量排行 3.逻辑模型 4.示例数据 一.数据导…

一.数仓分层概念 1.为什么要分层 ODS:原始数据层 DWD层:明细数据层 DWS:服务数据层 ADS:数据应用层 2.数仓分层 3.数据集市与数据仓库概念 4.数仓命名规范 ODS层命名为odsDWD层命名为dwdDWS层命名为dwsADS层命名为ads临时表数据库命名为xxx_tmp备份数据数据库命名为xxx_bak 二.数仓环境搭建 1.Hive&MySQL安装 修改hive-site.xml,关闭元数据检查 设置元数据备份:每日零点之后备份到其它服务器两个 2.Hive运行引擎Tez…

一.电商业务与数据结构简介 1.业务流程 2.常识:SKU/SPU SKU=Stock Keeping Unit(库存量基本单位).现在已经被引申为产品统一编号的简称,每种产品均对应有唯一的SKU号.SPU(Standard Product Unit):是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用.易检索的标准化信息集合. 3.电商表结构 二.数仓理论 1.表的分类 实体表 维度表:对应一些业务状态,编号的解释表.也可以称之为码表,比如地区表,订单状态,支付方式,审批状态,商品分类等等 事务型事实表:…

一.内容介绍 昨日福利:大数据反杀熟 今日:数据看板 离线分析及DW数据仓库 明日:实时计算框架及全流程 一.数仓定义及演进史 1.概念 生活中解答 2.数据仓库的理解 对比商品仓库 3.数仓分层内容 (1)层数不要过多,会冗余 (2)好处 提高效率,便于复用 4.数仓的演进过程 (1)演进 OLTP->OLAP维度建模,冗余 关系建模:高度结构化,易于扩展 (2)对比 OLTP善于交易 OLAP善于检索 5.数据仓库架构 实时计算,杀熟,比你更懂你 例如拼多多,游戏让你消费 二.具体了解 1.…

1.即席查询 一.Presto 大数据量.秒级.多数据源的查询引擎[支持各种数据源work的内存级查询] 由coordinator和多个work构成,work对应不同数据源Catalog 特点:基于内存运算,无需map reduce,但连查表可能会产生大量临时数据 安装:server.client.可视化client 优化:列式.Snappy压缩.SQL优化 二.Druid 适用于:按照时间作为索引分片.单表的实时查询与存储系统[按时间和不同维度对各种指标聚合,segment存] 包含:时间列.…

一.数据仓库概念 二.项目需求及架构设计 1.需求分析 2.项目框架 3.框架版本选型 服务器选型:云主机 服务器规划 三.数据生成模块 1.数据基本格式 公共字段:所有手机都包含 业务字段:埋点上报的字段,有具体的业务类型 "et": [ //事件 { "ett": "1506047605364", //客户端事件产生时间 "en": "display", //事件名称 "kv": {…

一.Presto 1.简介 概念:大数据量.秒级.分布式SQL查询engine[解析SQL但不是数据库] 架构 不同worker对应不同的数据源(各数据源有对应的connector连接适配器) 优缺点 缺点:读数据连查表会产生大量临时数据 与impala比较 Impala性能稍领先于Presto,但是Presto在数据源支持上非常丰富,如redis 2.安装 server安装 配置一个Hive的catalog 在hadoop102上配置成coordinator,在hadoop103.hadoop…

前几天建了一个数据仓库方向的小群,收集了大家的一些问题,其中有个问题,一哥很想去谈一谈--现在做传统数仓,如何快速转到大数据数据呢?其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的,今天就结合身边的同事经历来一起分享一下. 数据仓库 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果.也就是说,数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果,取百家之长(各个数据源的数据),…

企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性.生态.解耦程度.性能. 安全这几个纬度思考.本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队 前言 Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念.Hive 有 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在…