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今天看了一些专业的解释,还是对ODS.DW和DM认识不深刻,下班后花时间分别查了查它们的概念. ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 1.数据中心整体架构   数据中心整体架构 数据仓库的整理架构,各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表. 2.数据仓库的ODS.DW和DM概念   ods.dw.dm区分 3.ODS.DW.DM协作层次图

原文链接:https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 今天看了一些专业的解释,还是对ODS.DW和DM认识不深刻,下班后花时间分别查了查它们的概念. ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 1.数据中心整体架构 数据中心整体架构 数据仓库的整理架构,各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表. 2.数据仓库的O

参考资料: 数据仓库ODS.DW和DM概念区分:https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33

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

面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(DW)的思考 基于 IBM 产品体系搭建基于 SOA 和 DW 的企业基础架构平台 当前业界对面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(Data Warehouse,DW)都介绍的很多,提出了很多优秀的解决方案,但是一般是把 SOA 和 DW 单独考虑, SOA 和 DW 有着共同的目标—系统整合,由于基于不同的技术思路,提出了不同的方案.本文将围绕 SOA 和 DW 相结合的思路,基于 IBM 的产品,规划统一的数据库,搭建企业级的技术架构. 0 评论: 肖

摘要: 当前业界对面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(Data Warehouse,DW)都介绍的很多,提出了很多优秀的解决方案,但是一般是把 SOA 和 DW 单独考虑,SOA 和 DW 有着共同的目标——系统整合,由于基于不同的技术思路,提出了不同的方案.本文将围绕 SOA 和 DW 相结合的思路,基于 IBM 的产品,规划统一的数据库,搭建企业级的技术架构. SOA 和 DW 概念 随着 IT 技术的发展,SOA 和企业架构(Enterprise Architechture,EA)逐步融

数据仓库和Hive的基本概念 数据仓库 概述 数据仓库英文全称为 Data Warehouse,一般简称为DW.主要目的是构建面向分析的集成化数据环境,主要职责是对仓库中的数据进行分析,支持我们做决策. 主要特征 面向主题(Subject-Oriented):数据分析有一定的范围,需要选取一定的主题进行分析. 集成性(Integrated):集成各个其他方面关联的数据,比如分析订单购买人的情况,就涉及到用户信息的数据. 非易失性(Non-Volatile):数据分析主要是分析过去已经发生的数据,

DW组成部分简介 DW的组成部分有:针对数据源的分析.数据的ETL.数据的存储结构,元数据管理等. 数据源分析 主要是分析要抽取哪些数据,如何抽取(全量还是增量)?它的更新周期是怎么样的?它的数据质量如何? 确定数据的格式,数据的域. ETL ETL之前需要知道以下内容,数据源有哪些系统,各个业务系统的RDBMS是什么?是否存在手工维护的数据? 数据抽取分为直接抽取和间接抽取两种 . 直接抽取:直接从业务数据库到DW,中间没有任何过渡,需要你知道业务系统的授权,表名等信息. 间接抽取:采用文件交

Android中build target,minSdkVersion,targetSdkVersion,maxSdkVersion概念区分 标签: build targetminSdkVersiontargetSdkVersionmaxSdkVersionuses-sdk 2014-01-23 13:14 10937人阅读 评论(16) 收藏 举报 分类: Android(22) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 目录(?)[+] 本文参考了谷歌开发者文档:http://de

整体结构 在具体分析数据仓库之前先看下一下数据中心的整体架构以及数据流向   数据中心整体架构.png DB 是现有的数据来源,可以为mysql.SQLserver.文件日志等,为数据仓库提供数据来源的一般存在于现有的业务系统之中. ETL的是 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源迁移到目标的几个过程: Extract,数据抽取,也就是把数据从数据源读出来. Transform,数据转换,把原始数据转换成期望的格式和维度.如果用在数据仓库的场景下,Trans

本文参考了谷歌开发者文档:http://developer.android.com/guide/topics/manifest/uses-sdk-element.html#provisional 如果开发的应用用户较多,那么必须保证应用在多个版本不同的设备上能够正确的运行.这就要求对各个版本比较熟悉,知道在什么版本中加入了什么新的功能或特性.但是Android的版本太多了,是个令人头疼的问题.如果想了解Android的版本差异,建议读一下Android开发者文档上相关的章节. 为了让你的应用程序

(1)View:最基本的UI组件,表示屏幕上的一个矩形区域. (2)Window: 表示一个窗口,不一定有屏幕那么大,可以很大也可以很小:它包含一个View tree和窗口的layout 参数.View tree的root View可以通过getDecorView得到.还可以设置Window的Content View. (3)Activity:Activity包含一个Window,该Window在Activity的attach方法中通过调用PolicyManager.makeNewWindo创建

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程,QQ:231469242) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50763648 1.

inode简单理解 本文来源自网络文章,并针对文章内容加以批注和修改.希望能帮到你! 一. 磁盘设备 说到inode,首先必须要提及下<操作系统>中磁盘存储器的管理一节.磁盘设备是一种相当复杂的机电设备(比较详细的介绍可以参考blog硬盘内部硬件结构和工作原理详解 ). 磁盘设备可以包括一个或多个物理盘片,每个磁盘片分一个或两个存储面(如图(a)所示).每个磁盘面被组织成若干个同心环,这种环称为磁道track,各磁道之间留有必要的间隙.每条磁道又被逻辑上划分成若干个扇区sectors(批注:s

1. Precision和Recall Precision,准确率/查准率.Recall,召回率/查全率.这两个指标分别以两个角度衡量分类系统的准确率. 例如,有一个池塘,里面共有1000条鱼,含100条鲫鱼.机器学习分类系统将这1000条鱼全部分类为“不是鲫鱼”,那么准确率也有90%(显然这样的分类系统是失败的),然而查全率为0%,因为没有鲫鱼样本被分对.这个例子显示出一个成功的分类系统必须同时考虑Precision和Recall,尤其是面对一个不平衡分类问题. 下图为混淆矩阵,摘自wiki百

问题引入:   有一个下载功能,在Android 5.x设备上运行正常,Android 6.x上运行异常,现象是下载进度卡在0%.   问题排查发现,是sdk的target设置为23导致,修改为21则恢复正常. 这就引出了今天讨论的问题:Android中build target,minSdkVersion,targetSdkVersion,maxSdkVersion有什么区别? project.properties中的target--即build target,APK编译版本,会引入到APK项目

http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 ================================================================ GBDT与xgboost区别 GBDT XGBOOST的区别与联系 Xgboost是GB算法的高效实现,xgboost中的基学习器除了可以是CART(gbtree)也可以是线性分类器(gblinear). 传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支

1.使用Number()和parseInt() parseFloat()转换区别. 详见<JavaScript高级程序设计>P30 Number()可以针对任何类型. parseInt()和parseFloat()都只针对字符串 1.转换空字符串 Number("");//0 parseInt("");//NaN 2.转换包含数字的字符串 console.log(parseInt("1234Blue"));//1234 console

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