1.数据仓库DW 1.1简介 Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源.为了决策需要而产生的,它是一整套包括了etl.调度.建模在内的完整的理论体系.数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,主要应用于OLAP(on-line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,听且提供直观易懂的查询结果.比较流行的有:AWS Redshift,Greenplum,Hive等.

本文目录: 一.数据流向 二.应用示例 三.何为数仓DW 四.为何要分层 五.数据分层 六.数据集市 七.问题总结 导读 数仓在建设过程中,对数据的组织管理上,不仅要根据业务进行纵向的主题域划分,还需要横向的数仓分层规范.本文作者围绕企业数仓分层展开分析,希望对你有帮助. 因文章太长,本文不是完结版,文末可获取完整PDF版 从事数仓相关工作的人员都知道数仓模型设计的首要工作之一就是进行模型分层,可见模型分层在模型设计过程中的重要性,确实优秀的分层设计是一个数仓项目能否建设成功的核心要素,让数据易

@ 目录 数据流向 何为数仓DW 主要特点 与数据库的对比 为何要分层 数据分层 数据运营层ODS 数据仓库层 数据细节层DWD 数据中间层DWM 数据服务层DWS(DWT) 数据应用层ADS 事实表 Fact Table 维表层Dimension(DIM) 临时表TMP 数据集市 区别数据仓库 问题总结 ODS与DWD区别? APP层干什么的? 附录 ETL 宽表 主题(Subject) 数据流向 应用示例 何为数仓DW Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据

转载http://bigdata.51cto.com/art/201710/554810.htm 一.文章主题 本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章. 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景,超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了. 数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务. 数据建设发展到一定阶段,发现数据的使用杂乱无章,各种业务都是从原始数据直接计算而得. 各种重复计算,严重浪费了计算资源,需

摘要  :随着社会消费模式以及经济形态的发展变化,将催生新的商业模式.腾讯新闻作为一款集游戏.教育.电商等一体的新闻资讯平台.服务亿万用户,业务应用多.数据量大.加之业务增长.场景更加复杂,业务对实时计算高可靠.可监控.低延时.数据可回溯的要求也越来越迫切.比如新闻广告投放.停单.在线推荐.电商搜索中,更快的响应用户需求.精准计费停单,意味着着更好的用户体验和更多的收入. 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台.PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想.该方案

导读: 本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践.主要内容包括: 什么是湖仓一体架构 哔哩哔哩目前的湖仓一体架构 湖仓一体架构下,数据的排序组织优化 湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索 -- 01 什么是湖仓一体 当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数据仓库两个概念. 什么是数据湖?通常来说,它有以下几个特点: 有一个统一的存储系统,所有的数据都放到这个统一的存储系统里,没有数据孤岛. 支持任意数据类型,比较自由,包括结构化.半结构化和非结构化的数

背景 随着大数据业务的发展,基于 Hive 的数仓体系逐渐难以满足日益增长的业务需求,一方面已有很大体量的用户,但是在实时性,功能性上严重缺失:另一方面 Hudi,Iceberg 这类系统在事务性,快照管理上带来巨大提升,但是对已经存在的 Hive 用户有较大的迁移成本,并且难以满足流式计算毫秒级延迟的需求.为了满足网易内外部客户对于流批一体业务的需求,网易数帆基于 Apache Iceberg 研发了新一代流式湖仓,相较于 Hudi,Iceberg 等传统湖仓,它提供了流式更新,维表 Join

hive在大数据套件中占很的地位,分享下个人经验. 1.在hive日常开发中,我们首先面对的就是hive的表和库,因此我要先了解库,表的命名规范和原则 如 dwd_whct_xmxx_m 第1部分为表数据仓库分层:可能取值为ods,dwd(dw明细层),dws(dw汇总层),ads(应用层)等. 第2部分为业务领域 可能为whct(文化传统),whcp文化产品等. 第3层为用户自定义标签 比如项目信息为xmxx,用户可以可以自己定义业务,项目和产品标签 第4层为时间标签:比如d为天,m为月,y为

IT管理:变更管理:1/ 简单版,效率高类似数仓拉一个相关群,先和业务确定时间,然后在群里发通知.通知模板:@所有人 通知 :hive 计算集群停30分钟 原因: 当前数据量增多,hue 查询内存不足 影响: hive 无法使用 调整时间: 今天21:20,调整时间30分钟 运维: @所有人 通知:数据权限本周日上线 上线时间: 暂定本周日,如有调整,及时告知 背景: 当前数仓的基础结构正趋于完整,数仓后续规范建设会持续遵循以下原则: 1.数据安全性 2.敏感数据管理 3.数据源唯一入口 4.需

一.概述 Hive由Facebook开源,是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具 将结构化的数据映射成表 支持类SQL查询,Hive中称为HQL 1.读模式 2.Hive架构 3.使用Hive的原因 Hadoop数据分析的问题: MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度大,周期长 开发速度无法快速满足业务发展 使用Hive原因 类似SQL语法,使用灵活方便,开发速度快 统一的元数据管理 易扩展 人员培养容易.学习成本低 4.数据模型 二.Hive配置安装 1.创建HDFS数据仓库目录 ha

使用 MaxCompute之前,唱吧使用自建体系来存储处理各端收集来的日志数据,包括请求访问记录.埋点数据.服务器业务数据等.初期这套基于开源组件的体系有力支撑了数据统计.业务报表.风控等业务需求.但随着每天处理数据量的增长,积累的历史数据越来越多,来自其他部门同事的需求越来越复杂,自建体系逐渐暴露出了能力上的短板.同时期,唱吧开始尝试阿里云提供的ECS.OSS等云服务,大数据部门也开始使用 MaxCompute来弥补自建体系的不足. 在内部ELK实现的基础上,从自建机房向MaxCompute进

数仓分层 ODS:Operation Data Store原始数据 DWD(数据清洗/DWI) data warehouse detail数据明细详情,去除空值,脏数据,超过极限范围的明细解析具体表 DWS(宽表-用户行为,轻度聚合) data warehouse service ----->有多少个宽表?多少个字段服务层--留存-转化-GMV-复购率-日活点赞.评论.收藏; 轻度聚合对DWD ADS(APP/DAL/DF)-出报表结果 Application Data Store做分析处理同步

目录 实时数仓(二):DWD层-数据处理 1.数据源 2.用户行为日志 2.1开发环境搭建 1)包结构 2)pom.xml 3)MykafkaUtil.java 4)log4j.properties 2.2 实现功能 1)代码实现 2)部署运行 3.业务数据 3.1 实现功能 3.2 动态分流 1)建配置表:create.sql 2)配置类:TableProcess.java 3)MysqlUtil.java 4)常量类:GmallConfig.java 5)主程序:BaseDBApp.java

什么是ODS表? 在ETL架构中,源数据很少会直接抽取加载到数据仓库EDW,二者之间往往会设置一个源数据的临时存储区域,存储数据在清洗转换前的原始形态,通常被大家称做操作型数据存储,简称ODS,在Kimball维度建模理论中,将其称之为Staging Area(意为部队从一个战场转往另一个战场的集结地),翻译过来称之为数据登台区,如图所示: 上图摘自Ralph Kimball的<数据仓库生命周期工具箱> 为什么需要ODS? ODS在整个数据中心体系架构中的具有非常重要的作用,体现在以下几点:

什么是ODS? 信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB-DW的中间层ODS(操作型数据存储)的出现.ODS是“面向主题的.集成的.当前或接近当前的.不断变化的”数据.通过统一规划,规范框架和数据,ODS可以实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换,能够提供实时的操作型报表,减轻数据仓库的负担.建设ODS还可以为后期数据仓库建设做好准备. 什么是ODS? ODS全称为Operational Data Store,即操作型数据存储,是“面向主题的.集成的.可变的.反映当前数据值的和详细

核心提示:今天为大家简单介绍下如何使用原始数据绘制风向玫瑰图.本例以Origin 9.1进行演示.1.本例所用数据截图如下,列A为风向,列B为风速.2.选中两列数据,进入Plot下的Specialized菜单,... 今天为大家简单介绍下如何使用原始数据绘制风向玫瑰图.本例以Origin 9.1进行演示. 1.本例所用数据截图如下,列A为风向,列B为风速. 2.选中两列数据,进入Plot下的Specialized菜单,  点击Wind Rose-Raw Data. 3.Origin 9.1会弹出

我在公司的数据部门工作,每天的订单类数据处理流程大致如下: 删除分析数据库的历史订单数据 全量更新订单数据到分析数据库.(由于订单核心数据不大,所以经受得起这么折腾) 将数据简单清洗,并生成数据集市层 分析处理,产出报表.当然还有其他的数据也是这么处理的(比如产品的数据.景区的数据.票种的数据.供应商的数据等等) 还有日志类的数据,这里不是重点,就不介绍了!这么干了一年,发现有如下问题: 业务变化很快,比如业务数据表经常变化字段含义.增加各种逻辑数据等 业务数据源越来越多,随着品类越来越多,新部

app.use(bodyParser.json());客户端请求接口时如果指名请求头类型 为Content-Type=application/jsonbodyParser 会自动将 body 里的 json 格式数据正确解析, // bodyParser 依赖 raw-body 库,raw-body库里面有这样一段代码 function cleanup() { received = buffer = null stream.removeListener('data', onData) strea

ODS和DW 根据Bill.Inmon的定义,“数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的.随时间变化的,主要用于决策支持的数据库系统”  : ODS (Operational Data Store)操作型数据存储,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“集成的.当前或接近当前的.不断变化的”数据,一般不保留数据的变动轨迹,是数据仓库体系结构中的一个可选部分: ODS DW 主要是和源系统表结构相同,表结构随着源系统变化 面向主题的表模型,模型相对稳定 一般只保留最新数据或较短时间

浅析ODS与EDW 关系 刘智琼 (中国电信集团广州研究院广州510630) 摘要 本文重点介绍了企业运营数据仓储(ODS)和企业数据仓库(EDW )的概念,并对ODS与EDW 之间的关系,包括两者相同点与不同点进行了详尽的对比与阐述,文章还对业界公认的ODS和EDW 两种不同建设方法也分别进行了说明,并给出了作者认为合理的建设方法. 1 前言 ODS(运营数据仓储)与EDW(企业数据仓储)都是中国电信企业数据架构的重要组成部分,它们一起构成企业统一数据平台.2007年大多数省级电信公司都陆续启