数据源.数据集.同步任务.数据仓库.元数据.数据目录.主题.来源系统.标签. 增量识别字段.修改同步.ES索引.HBase列族.元数据同步.DS.ODS.DW.DM.zk集群地址 == 数据源 数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器. 数据源(Data Source)顾名思义,数据的来源, 是提供某种所需要数据的器件或原始媒体. 在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息.就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样, 通过提供正确的数据源名称,你可以找到相应的数据库连接. 1

hive数据仓库建设 1.设计原生日志表 原生日志表用来存放上报的原始日志,数据经过清洗加工后会进入到各个日志表中. 1.1 创建数据库 #创建数据库 $hive>create database umeng_big11 ; 1.2 创建原生日志表 原生表使用分区表设计,分区字段为ym/d/hm,hive使用动态分区表,分区采用非严格模式,即所有分区都可以是动态分区.hive命令行终端打开显式表头设置: #临时设置,只在当前回话有效 $hive>set hive.cli.print.header

一.数据仓库安装 安装ORACLE DATABASE 10g Release 2 ORACLE数据库版本是:10.2.0.1.0(服务器).执行基本安装(安装全部的组件)并创建示例数据库. 安装ORACLE Workflow Server 2.6.4 这个软件没有单独的下载,它位于ORACLE DATABASE 10g Release 2 Companion CD中,Companion CD需要到ORACLE网站下载对应的10g Release 2版本.ORACLE Workflow Serve

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

摘要: Hive灵活易用且易于维护,十分适合数据仓库的统计分析,什么样的结构让它具备这些特性?我们如何才能灵活操作hive呢? 博主福利 给大家推荐一套hadoop视频课程 [百度hadoop核心架构师,首次内部分享的企业级项目视频,价值3980元] 免费赠送100份,先到先得.联系老师微信ganshiyu1026,备注OSchina. 部分视频截图展示 Hive hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,Hive 定义了

一.电商分类(平台+自营+复合) (1)平台型电商:淘宝+天猫+百度Mall等: (2)自营型电商: 2.1 综合型:京东(早期)+当当(早期): 2.2 垂直型:好像这种类型越来越少了: (3)复合型电商(平台+自营):京东+当当+亚马逊等:  二.平台型电商特点(三无+两有+一核心) (1)三无:无商品.无库存.无物流: (2)两有:有钱+有人: (3)一核心:数据 三.主题域模型-L0级:v.1

一.前言 四步过程维度建模由Kimball提出,可以做为业务梳理.数据梳理后进行多维数据模型设计的指导流程,但是不能作为数据仓库系统建设的指导流程.本文就相关流程及核心问题进行解读. 二.数据仓库建设流程 以下流程是根据业务系统.组织结构.团队结构现状设定的数据仓库系统建设流程,适合系统结构复杂,团队协作复杂,人员结构复杂的情况,并且数据仓库建设团队和业务系统建设团队不同的情况.具体流程如下图所示: 图1 数据仓库系统建设流程 三.四步维度建模 Kimball四步建模流程适合上述数据仓库系统建设

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

1        引言数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取.转换和装载到模型的过程,整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作,SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能. 目前,国内的大中型企业基本都具有四年以上计算机信息系统应用经验,积累了大量可分析的业务数据,这些信息系统中的数据需要通过搭建数据仓库平台才能得到科学的分析,这也是近几年数据仓库系统建设成为IT领域热门话题的原因. 2        优

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

什么是数据仓库 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH.数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合.它出于分析性报告和决策支持目的而创建. 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进.监视时间.成本.质量以及控制. 数据仓库的特点 1．数据仓库的数据是面向主题的 与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应,数据仓库中的数据是面向主题进行组织的.什么是主题呢?首先,主题是一个抽象的概念,是较高层次上企业信息系统中的数据综合.归类并进行

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

在数据仓库建设中,概念数据模型设计与逻辑数据模型设计.物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤. conceptual data model 概念数据模型是最终用户对数据存储的看法,反映了最终用户综合性的信息需求,它以数据类的方式描述企业级的数据需求,数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据. 概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系.在概念数据模型中不包括实体的属性,也不用定义实体的主键.这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别. 概念数据模型的目标是统一业

大数据的仓库Hive学习  10期-崔晓光 2016-06-20  大数据   hadoop   10原文链接 我们接着之前学习的大数据来学习.之前说到了NoSql的HBase数据库以及Hadoop中的HDFS存储系统,可是我们发现这跟我们平时常用的关系型数据库有很大区别,为了使用方便,产生了针对大数据存储的数据仓库Hive. 一.是什么 1.概念 Hive 是一个基于 Hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据. 它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但

关于数据仓库的数据,指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义,目标定义,转换规则等相关的关键数据.同时元数据还包含关于数据含义的商业信息,所有这些信息都应当妥善保存,并很好地管理.为数据仓库的发展和使用提供方便.关于数据的数据,用于构造.维持.管理.和使用数据仓库,在数据仓库中尤为重要.不同 OLAP 组件中的数据和应用程序的结构模型.元数据描述 OLTP 数据库中的表.数据仓库和数据集市中的多维数据集这类对象,还记录哪些应用程序引用不同的记录块. 当需要了解某地企业及其提供的服务时,电话黄

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

目录 目录 ...................................................................................................................................................................2 一. 前言 .........................................................................

在数据处理及数据仓库建设中,元数据管理是必不可少的,OEMM可以解决元数据管理过程中各种关键业务问题和技术挑战,其中包括如何元数据的统计信息,了解变更数据之后对下游的影响范围,而且OEMM站在业务的角度在浏览器中进行展现,并且可以在报表中展现企业内完整的元数据信息,用于分析和改进元数据管理.OEMM针对客户迫切的需求建立一个轻量级的基于浏览器的管理工具,当前的版本是12.1.3.0.1. 使用OEMM 12.1.3.0.1,你会发现业务术语表的更新等功能,为用户界面带来更好的体验,同时对元数据改

缓慢变化维(Slowly changing Dimensions)指的是维表中的维度字段值会随着时间或业务调整,而在后续的分析中,历史数据仍然要使用旧的维度值,新的数据会使用当前维度值.在数据仓库建设过程中,ODI提供有专门的SCD 集成模块,更方便的对维表进行更新. 源和目标模型定义 本示例基于src_customer表,下面是目标维表的定义:

前言 上一篇重点讲解了数据仓库建模,它是数据仓库开发中最核心的部分.然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发,其中最主要的是ETL工程,在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等. 本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP),旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度. 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据库类似,也是通过编写DDL语句来实现.在过去,数据仓库系统大都建立在RDBMS上,因为维度建模其实也可以看做是关系建模的一种.但如今随着开源分布式数据仓库工