一. 数据库 1. Oracle数据库,视图与表的区别?普通视图与物化视图的区别?物化视图的作用?materialized view 答:a:视图是虚拟表,提高了表的安全性,视图没有实际物理空间,而表有实际存储的物理空间 b:物化视图存储了实实在在的数据,而普通视图之存储了定义 c:物化视图的优点像索引一样,提高查询性能.当基表发生变化时,物化视图也应当刷新. 物化视图是数据库中的一种存储数据的对象,和表一样,存储了数据.用于预先计算并保存表连接或者聚集等耗时较多的操作.这样,在执行查询的时候,

谈起商业智能BI,也许大家并不陌生,但你是否了解国内的各类BI系统架构? 自国内商业智能发展以来,就系统结构方面已经历了多次优化性的变革.目前国内商业智能BI系统的经典架构的模式包括数据层.业务层和应用层三部分.数据层基本上就是ETL过程,即数据仓库技术,是将数据从来源端经过抽取.转换.加载至目标端的过程.业务层主要是OLAP(联机分析处理)和Data Mining(数据挖掘)的过程.在应用层里主要包括数据的展示,结果分析和性能分析等过程. 国内大多BI产品的系统架构都是经典架构的衍生,但表现形

商业智能(BI,Business Intelligence).它是一套完整的解决方式,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,高速准确的提供报表并提出决策根据.帮助企业做出明智的业务经营决策.     商业智能的概念最早在1996年提出. 当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市).查询报表.数据分析.数据挖掘.数据备份和恢复等部分组成的.以帮助企业决策为目的技术及其应用. 眼下,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识.帮助企业做出明智的业务经营决策的工具.商务智能系统中的数据来自

Flume在企业大数据仓库架构中位置及功能 hadoop 数据仓库 flume 数据仓库架构 1.如下图所示,外部数据中,关系型数据库导入到HDFS用sqoop,由Nginx产生的文件实时监控用Flume获得. 在HDFS或Hbase中,如果要进行实时查询用Impala(内存),如果是分析可以用Hive,Mapreduce分析.用Oozie来调用工作流执行任务. 2.左边是数据的来源:系统日志文件,应用文件(应用系统收集APP产生的日志),点击流(点击产生的日志),销售点(订单信息).通过Flu

1. Yahoo数据仓库的整体架构 Yahoo数据仓库在基础架构上由hadoop集群和Oracle集群组成,hadoop集群是一个计算平台,完成所有ETL数据处理过程:Oracle集群只是一个查询环境. 数据通过Data highway从源系统加载进入数据仓库的ODS层,ODS层数据保持与源系统数据结构一样.EDW数据层并没有严格意义的数据层次的逻辑细分,它可能有 多层的ETL加工过程:多层的数据存储.这一个层数据主要采用维度建模的方法,根据应用需求建立数据模型.数据采用列式存储的数据结构存储.

一, 下面一张图为传统架构和Hadoop的区别 主要讲以下横向扩展和扩展横向扩展:(Mpp 是hash分布,具有20节点)添加新的设备和现有的设备一起提供负载能力.Hadoop中系统扩容时,系统平台增加新节点之后,系统自动在所有节点之间均衡数据.纵向扩展:(oracle两个节点)向上扩展,指的是替换掉已经不能满足需求的硬件设备.采购更高性能的硬件设备,从而提升系统的负载能力. 二,Hadoop集群是一种专门为存储和分析海量非结构化数据而设计的特定类型的集群.本质上,它是一种计算集群,即将数据分析

AX系统已有的BI分析架构 对于AX 的BI分析架构,相信大家都了解,可以看Reinhard之前的译文[译]Dynamics AX 2012 R2 BI系列-分析的架构 . AX 的BI分析架构的优势 从图上我们可以看出,AX是弱化了数据仓库的概念,直接用多维数据集作为分析报表的数据源.得益于AX与SSAS的深度集成,并且提供了许多预先定义好的多维数据集,可以很快地制作一个简单的分析报表. Dynamics 365技术架构的优势 在新出的Dynamics 365里,提出了Common Data

一.数据仓库架构 二.flume收集数据存储到hdfs 文档:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 三.监控日志目录日志数据,实时抽取之hdfs系统上-实验 1.Source:Spooling Directory 在使用exec来监听数据源虽然实时性较高,但是可靠性较差,当source程序运行异常或者Linux命令中断都会造成数据丢失, 在恢复正常运行之前数据的完整性无法得到保障.

BI建模的质量直接影响数据仓库项目的质量,所以在建模前,要对数据仓库的架构组成.大小以及模型功能有明确的定义. 影响BI数据仓库建模的因素众多,往往会随着项目的具体情况不同而变化.但有些原则是相通的,各种项目的实施过程都需要考虑,而一些常见的.项目人员容易不解的问题也同样需要重视.       BI建模原则 1.  围绕业务情况建模:业务需求是基础,数据仓库的数据组织是面向主题的,而不是面向报表的,是面向业务分析的主题领域的,比如常见的销售分析.合同尾款分析.客户关系分析等等. 2.  保证数据

什么是BI? Business Intelligence(BI) = Data Warehouse(DW) + OLAP + Data Mining(DM) 商业智能=数据仓库+联机分析+数据挖掘 做BI的目的是帮助用户进行决策分析,从多维的角度来分析现状,给决策者做出正确的决策提供可靠的数据基础与背景,为企业的发展做出正确的导向.然而在国内做BI确走入了一个误区,通常客户拿BI当报表系统来用,这有点大才小用的感觉,还有就是各个公司水平不同,常常有个别公司拿着拿着非BI系统来欺骗客户给BI蒙上了

在这篇文章中, 将讨论EDW on Hadoop 有哪些备选方案, 以及我个人的倾向性, 最后是建构方法.  欢迎转载, 但必须注明原贴(刘忠武,  http://www.cnblogs.com/harrychinese/p/edw_on_hadoop.html). 数据仓库发展已经有二十多年了, 我们先看看数据仓库发展的趋势: 在数据规模小的时候, 采用单节点RDBMS作为存储和执行引擎, 比如Oracle/PostgreSQL/MySQL都行; 当数据规模大了后, 或者时间窗口很紧时, 多采

介绍: 大数据是不是海市蜃楼,来自小橡子只是意淫奥克斯,大数据的发展,而且要从头开始,基于大数据建设国家.项目-level数据中心行业将越来越多,大数据仅供技术,而非溶液,临数据组织模式,数据逻辑模式的问题. 它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉.希望可以给大家以启迪.參与交流请加群:347018601 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方式,它是指导数据仓库进

摘自http://articles.e-works.net.cn/bi/Article126429.htm 1.前言 互联网时代企业数据呈现爆发式增长,全面考验着企业的数据处理和分析能力.面对大容量.多样性.高增长的数据很多企业往往无所适从,除了耗费大量管理和存储成本外并没有给企业带来真正的价值,大量的数据堆积给企业带来了巨大的挑战.然而数据已经渗透到了企业内外各个层面,因此想要从庞大的企业数据中"掘金"就必须有信息化应用强有力的支撑. 近年来大数据.云计算.移动应用.社交等新兴技术风

微软 BI ETL 架构设计 如何在 ETL 项目中统一管理上百个 SSIS 包的日志和包配置框架 如何管理和记录 SSIS 各个 Task 的开始执行时间和结束时间以及 Task 中添加|删除|修改的记录数 微软 BI SSIS 系列 微软BI 之SSIS 系列 - 在 SSIS 中读取 SharePoint List 微软BI 之SSIS 系列 - 利用 SSIS 模板快速开发 SSIS Package 微软BI 之SSIS 系列 - Lookup 组件的使用与它的几种缓存模式 - Full

引言: 大数据不是海市蜃楼,万丈高楼平地起只是意淫,大数据发展还要从点滴做起,基于大数据构建国家级.行业级数据中心的项目会越来越多,大数据只是技术,而非解决方案,同样面临数据组织模式,数据逻辑模式的问题.它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉,希望能够给大家以启迪.参与交流请加群: 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案,它是指导数据仓库进行数据存放.数据组织.以

早在今年的上半年我应邀参加了由 Smartbi 主办的一个小型数据分析交流活动,在活动现场第一次了解到了民生银行的阿拉丁项目.由于时间关系,嘉宾现场分享的内容非常有限.凭着多年对行业研究和对解决方案的嗅觉与敏感性,意识到这个阿拉丁项目的完整性和独特性超出了以往我所接触过的所有 BI 领域的项目案例,很值得再次深入的探讨.学习与研究.对于很多公司在建设自身的 BI 或者大数据平台体系上,这个项目案例有很好的参考与借鉴意义.(另外一个我个人比较推崇的大数据建设的案例是美的的大数据平台建设案例.) 在

BI的定义 商务智能BI (Business Intellignece) 商务智能是涵盖性术语,包含框架.工具.数据库.分析工具.应用和方法.商务智能的主要目标是实现数据的交互,实现对数据的操作,供管理人员和分析人员能够进行合理的分析.通过对历史和现有数据.情景.性能的分析,决策者得到有价值的洞察力,使他们能够做出更优的决策.BI过程就是将数据转化为信息,然后供决策使用,最终开始行动. BI的演变 上图描述了BI的演变过程 BI的架构 BI系统通常有4部分组成: 数据仓库 业务分析(用于数据挖掘

理解现在--挖掘规律--预测未来------------------------------------------------------精准营销智能风控运营优化 多维分析挖掘预测敏捷BI 分析展示数据挖掘语音识别人脸识别 数据仓库Hadoop数据集市 数据采集-数据存储-数据查询-数据分析 ------------------------------------------------------ 大数据建模:-风险建模能力:理赔欺诈-用户画像能力:精准营销-疾病预测能力:病历分析 保险社交

企业信息化之路 问题   互联互通   统一访问 统一身份管理 数据管理模型 企业数据集成业务架构 业务流程框架 业务流程模型 个性流程支持 跨业务的业务流程组合 EBS总线 ] SOA架构上视图 BI商业智能架构 技术服务架构 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

截至2015年年底,我国三大运营商的移动用户数达到13.1亿户,4G /3G用户累计达到8.09亿户,再次创下新高.从三大运营商的年度财报来看,在具体业务方面,三大运营商的数据流量业务带来的收入均已超过语音业务,成为拉动收入增长的主要动力.此外,移动互联网时代的背景之下,大量新型应用不断涌现,这又促使电信运营商从以语音收入为主的业务模式转变进入语音和流量双经营的业务模式,甚至有将语音通话费用降免的趋势. 中国电信市场的数据量巨大,产生的数据基本在TB,PB级别,如何从数以万计的数据中挖取可靠信息

Hive 是一个基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上的数据仓库架构,同时依赖于MapReduce.适用于大数据集的批处理,而不适用于低延迟快速查询. Hive将用户的HiveQL语句转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群上,监控执行过程,最后返回结果给用户.由于Hive的元数据(Hive仓库本身的数据信息)需要不断更新.修改.读取,而由于Hadoop存在较高的延时以及作业调度的开销,因此将Hive元数据存在关系型数据库Mysql.derby中.