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

数据仓库知识之ODS/DW/DM - xingchaojun的专栏 - CSDN博客 数据仓库为什么要分层 - 晨柳溪 - 博客园 数据仓库的架构与设计 - Trigl的博客 - CSDN博客 数据仓库主题设计及元数据设计 - 数据库其他综合 - 红黑联盟 数据仓库 主题 标签 设计_百度搜索 数据仓库的模型设计 - zhaojike - CSDN博客 [漫谈数据仓库] 如何优雅地设计数据分层 - 51CTO.COM ODS DW DM 规范_百度搜索 数据仓库规范 数据仓库 规范_百度搜索 [

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

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

数据仓库的重要应用是将不同来源的数据和异构数据通过ETL整合在一起,为决策分析提供支撑,若在同一个数据库中分不同用户,此意义不大:假设所有有用户都在一个数据库里,如果因为某个原因数据库重启,那么会影响所有的应用,这违背了 SOA 设计理念中低耦合的思路,当然建在不同的库也是不好的,比如我们要有下钻操作,需要从DW层下钻到ODS层,多个库不方便查询和关联. 在当今这样一个信息技术发展迅速的时代,数据量也在不断的增长,面临这样的压力,总是会有大神提出一些解决方案.比如高层管理人员希望能查看整个公司的

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

ODS: 操作数据存储ODS(Operational Data Store),操作型数据仓库,最早的数据仓库模型,是数据仓库体系结构中的一个可选部分,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征.特点是数据模型采取了贴源设计,业务系统数据库数据结构是怎样的,ODS数据库的结构就是怎样的.所不同的是ODS数据库可以提供数据变化的历史,所以ODS数据库中每张表都会增加一个日期类型,表示数据的时点,将每天数据的变化情况都存下来,这样有利于数据的分析. 一般在带有ODS的系统体系结构中,ODS都

前言 datalake架构 离线数据 ODS -> DW -> DM https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 https://www.cnblogs.com/wang3680/p/11538451.html https://blog.csdn.net/hello_java_lcl/article/details/107025192 ODS层的逻辑主要是做隔离和部分清洗 实时数据 名词解释 名词 描述 源表 数据清洗之前的原始数据表 目标表 数据清洗之后的表

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

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. 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

这两天看书,发现了和数据仓库相关的还有一个叫ODS的概念,它是企业级的全局数据库,用于提供集成的,企业级一致的数据,包含如何从各个子系统中向ODS抽取数据以及面向主题的角度存储数据. 它和数据仓库的主要区别: 数据仓库是面向主题的.集成的.随时间变化的.非易失的.用于进行战略型决策的数据集合. ODS是一个面向主题的.集成的.可变的.当前的细节数据集合,用于支持企业对于即时性的.操作性的.集成的全体信息的需求.常常被作为数据仓库的过渡,也是数据仓库项目的可选项之一. 在Kimball的<<数据

用户管理的备份与恢复也称 OS物理备份,是指通过数据库命令设置数据库为备份 状态,然后用操作系统命令,拷贝需要备份或恢复的文件.这种备份与恢复需要用户的 参与手工或自动完成. 对于使用 OS拷贝备份的数据文件,可以使用 DBVERTIFY  进行检验.DBVERTIFY是一个外部工具,主要用于校验数据文件或备份的数据文件的数据块是否正确. 例: dbv /u01/oradata/oracle/users01.dbf BLOCKSIZE=8192 参数说明: 关键字                

关于创建视图遇到ORA-01031错误信息,请参考我以前整理的一篇文章Create view failed with ORA-01031:insufficient privileges,本来以为我那篇文章已经已经囊括了很多案例,但是今天遇到一个特殊案例,折腾了我比较久.下面通过几个例子来演示一下遭遇ORA-01031的来龙去脉. 在测试环境准备两个用户dm.ods并授予一定的权限,准备好我们演示的案例. SQL> show user; USER is "SYS"   SQL>

一.引言: 快下班的时候我开发同事问能不能将hive中drop掉的数据恢复过来,我记得是有开回收站的,当时我回答说可以恢复的. 二.恢复过程: 在之前我有对hadoop的回收站有过了解,就是将hdfs dfs -rm删除掉的文件进行恢复,只需要hdfs dfs -mv将文件从回收站中搬过来就行,我就先使用这个方法,但是效果不佳,执行select count(*) from table_name,得到的结果为0.这个时候我想到这个表被drop掉以后在mysql的元数据库中已经没有数据了,那就得需要

updated 2015.8.27 updated 2015.8.26 updated 2015.8.23 0. 说明 <数据仓库原理>系列博文,是笔者在学习数据仓库与商业智能时的读书笔记,现重新梳理思路,分享在这里,希望读者批评指正. 本系列主要包括以下几部分内容: [1].数据库与数据仓库 为什么有了数据库还需要数据仓库?什么又是数据仓库? [2].数据仓库系统的体系结构 数据仓库系统的体系结构包括哪些组成要素?各自的作用又是什么? [3].数据仓库与ODS 什么是ODS?为什么需要ODS

linux/windows系统oracle数据库简单冷备同步 我们有一个财务系统比较看重财务数据的安全性,同时我们拥有两套系统,一个生产环境(linux),一个应急备份环境(windows).备份环境对生产环境实行实时备份同步,备份方式也有两种:热备冷备.oracle热备一般用oracle DG服务即可,但oracle DG服务是要另行收费的,这对于客户来说也是一笔不小的开支.于是我们采用oracle冷备的方式,基本流程是:数据库定时通过expdp方式导出,然后通过ftp传到应急备份环境,应急备

在我们学习的这个项目中,模型主要分为两种状态,即进行推断用的inference模式和进行训练用的training模式.所谓推断模式就是已经训练好的的模型,我们传入一张图片,网络将其分析结果计算出来的模式. 本节我们从demo.ipynb入手,一窥已经训练好的Mask-RCNN模型如何根据一张输入图片进行推断,得到相关信息,即inference模式的工作原理. 一.调用推断网络 网络配置 首先进行配置设定,设定项都被集成进class config中了,自建新的设定只要基础改class并更新属性即可

我是一个从农村出来的学生,家里的情况和大多数的农村同学是一样的,家里算不上有钱,父母供我读书,也已经是做到仁至义尽了. 我现在选了,一个和计算机有关的专业---计算机应用技术.就是希望毕业后,可以找到一个工资比较高的工作. 其实,我在高中的时候,对计算机是不太了解的,最多的也是用电脑玩游戏. IT到底是什么? 以下是引用内容 < 第一层是硬件,主要指数据存储.处理和传输的主机和网络通信设备: 第二层是指软件,包括可用来搜集.存储.检索.分析.应用.评估信息的各种软件,它包括我们通常所指的ERP(

kettle介绍 PDI(Kettle)是一种开源的 ETL 解决方案,书中介绍了如何使用PDI来实现数据的剖析.清洗.校验.抽取.转换.加载等各类常见的ETL类工作. 除了ODS/DW类比较大型的应用外,Kettle实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能. Kettle除了支持各种关系型数据库.HBase.MongoDB这样的NoSQL数据源外,它还支持Excel.Access这类小型的数据源. 并且通过插件扩展,Kettle 可以支持各类数据源.本书详细介绍了Kettle可以

不多说,直接上干货! PDI(Kettle) 都能做什么? 可以说凡是有数据整合.转换.迁移的场景都可以使用PDI,他代替了完成数据转换任务的手工编码,降低了开发难度. 同时,我们可以在自己实际业务里,使用它来实现数据的剖析.清洗.校验.抽取.转换和加载等各类常见的ETL类工作. 比如,除了ODS/DW类比较大型的应用外,Kettle实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能.Kettle除了支持各种关系型数据库,HBase MongoDB这样的NoSQL数据源外,它还支持Excel