1. 引言 本篇主要讲述操作数据存储(ODS)系统产生的背景.定义.特点,以及它与数据仓库的区别. 在前两篇,笔者介绍了什么是数据仓库?为什么需要数据仓库?数据仓库系统的体系结构是什么?因此可能在读者心里已经形成了企业数据存储的DB~DW两层体 系结构的概念,但在实际应用中,并不总是这样,有时候我们可能需要ODS这一系统来搭建DB~ODS~DW三层数据体系,那么什么是ODS?为什么需要 ODS?ODS与DW的区别又是什么?下面将在第2-6节介绍ODS的理论知识,在第7节以电信运营商为例介绍ODS

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

1. 引言 本篇主要讲述操作数据存储(ODS)系统产生的背景.定义.特点,以及它与数据仓库的区别.在前两篇,笔者介绍了什么是数据仓库?为什么需要数据仓库?数据仓库系统的体系结构是什么?因此可能在读者心里已经形成了企业数据存储的DB~DW两层体系结构的概念,但在实际应用中,并不总是这样,有时候我们可能需要ODS这一系统来搭建DB~ODS~DW三层数据体系,那么什么是ODS?为什么需要ODS?ODS与DW的区别又是什么?下面将在第2-6节介绍ODS的理论知识,在第7节以电信运营商为例介绍ODS的实际

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.

虽然,只是个普通玩家,虽然带了一点青春,一点爱.虽然,有那么些怀念 ~ 好吧,不浪费篇幅伪伪的煽情,直插主题.(很长且多图,更多讲述的是实况FIFA间的你来我往,互相赶超的故事.本想全面展开描述细节,但无奈FIFA玩得不多,只能管中窥豹,抛砖引玉,望能博得更多交流) 追溯到最早期的时候 其实1.2版本之前没怎么接触过,考究下材料应该是KCEO在SFC上出过的两代,与PS版本的J联赛1代:后来的KCET出的就开始叫"胜利十一人"了,1.2代出版之后,这哥俩开始合力了.借用一下这个帖子里的

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

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把

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:

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把

http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51013474 根据自己的理解与实际项目经验,说说ODS与EDW的异同.如果有不对的地方,欢迎大家批评指正. 维基百科对于ODS的定义为”An operational data store (or “ODS”) is a database designed to integrate data from multiple sources for additional operations on t

日常使用各大系统过程中,数据录入的规范性一般做得都很不错,本来系统的存在很大范畴就是为了数据和管理的规范性.在Excel环境中,想得到规范性的数据录入,除非是自行对数据有很深的认识,知道哪些数据是脏乱数据,不轻易在Excel内生成,有意识地去规避它,不然极大灵活性的Excel,在数据录入的操作上简单是一场数据灾难.前面介绍过单级数据有效性增强功能,已经极大地改善了数据录入不规范的局面,今天Excel再来一波同样无限期待的多级数据联动功能,对类似省市区的数据结构的数据录入尤为管用.好用. 数据录入

文章背景: 相信大部分刚接触上面三个概念的同学,都多多少少会有些迷惑,现在我就给大家简单分析下这三者的关系,希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧. 本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系: 数据库(DB)和数据仓库(DW)的区别与联系 操作数据存储(ODS)和数据仓库(DW)的区别与联系 数据库与数据仓库的区别与联系 数据库与数据仓库基础概念: 数据库:传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的.日常的事务处理,例如银行交易. 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line

做Data Mining,其实大部分时间都花在清洗数据 时间 2016-12-12 18:45:50  51CTO 原文  http://bigdata.51cto.com/art/201612/524771.htm 主题 数据挖掘 前言:很多初学的朋友对大数据挖掘第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理.往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的特征数据清洗.可谓是平平无奇,却又一掌定乾坤,稍有闪失,足以功亏一篑. 大数据圈里的一位扫地僧 说明:这篇文章很

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

声明 本文中介绍的非功能性规范均为建议性规范,产品功能无强制,仅供指导. 参考文献 <大数据之路——阿里巴巴大数据实践>——阿里巴巴数据技术及产品部 著. 背景及目的 数据对一个企业来说已经是一项重要的资产,既然是资产,肯定需要管理.随着业务的增加,数据的应用越来越多,企业在创建的数仓过程中对数据的管理也提出了更高的要求,而数据质量也是数仓建设过程不容忽视的环节.本文针对MaxCompute数仓建设过程中如何做数据质量给出规范建议,为实际数据治理提供依据及指导. 数据质量保障原则 评估数据质量

文章转载自公众号  美团技术团队 , 作者 萌萌 背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Selec

本文为微众银行大数据平台:周可在 nMeetup 深圳场的演讲这里文字稿,演讲视频参见:B站 自我介绍下,我是微众银行大数据平台的工程师:周可,今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况. 先来说下图数据库应用背景. WeDataSphere 图数据库架构是基于 JanusGraph 搭建,正如邸帅在演讲<NebulaGraph - WeDataSphere 开源介绍>中提及的那样,主要用于解决微众银行数据治理中的数据血缘问题.在使用 Jan

今天为大家分享下 Asp.net MVC 将数据从前台传递到后台的几种方式. 环境:VS2013,MVC5.0框架 1.基本数据类型 我们常见有传递 int, string, bool, double, decimal 等类型. 需要注意的是前台传递的参数和后台Action 中的参数名称需要保证一致,否则 MVC 无法完成值的绑定. 前台代码: //传递基本的数据类型 $('#btn1').on('click', function () { var obj = { parm1: , parm2:

自助式BI工具,可以帮助业务人员充分了解和利用企业数据,通过可视化操作,拖拖拽拽来新建分析,生成可视化的报表,帮助企业决策.但近几年的调查研究发现,拥有强大分析策略和模型的产品,比如Tableau.qlikview.congos等BI工具,并不能完全满足用户的需求,因为当前的大多数BI工具还缺少一些功能盲区. 自助式BI工具,也被称为敏捷BI工具,其最大的特点是改变了IT人员和业务人员的需求响应模式.只要IT人员将数据准备好,业务人员就可以自由地.自助地进行各种数据分析,制作各类报表,不需要IT

写在前面:过狗相关的资料网上也是有很多,所以在我接下来的文章中,可能观点或者举例可能会与网上部分雷同,或者表述不够全面.但是我只能说,我所传达给大家的信息,是我目前所掌握或者了解的,不能保证所有人都会有收获,但是个人水平有限,可能您觉得文章水平过低,或者并无太大营养.但是跳出文章本身,无论何种技术,重在交流,分享与总结.另外,希望年轻人不要有太多戾气,更多的是需要保持一个谦逊态度对待技术,尤其是这个浮躁的安全界.以上是我的开场白(没办法,这是我的一贯风格)写php后门连载的目的.希望大家能够暂缓