数据仓库技术选型主要考虑因素 原创 闭关苦炼内功 2021-10-25 17:03:39 博主文章分类:BigData ©著作权 文章标签 数据仓库 业务需求 成熟度 文章分类 数据仓库 大数据 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者闭关苦炼内功的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 数据量大小业务需求行业内经验技术成熟度开发维护成本总成本预算 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:数仓-用户行为数据-埋点数据日志结构 下一篇:论语(节选) 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 关于数据仓库 一、数据仓库诞生的原因历史数据积存:历史数据使用频率过低,堆积在业务数据库中,会导致查询性能下降企业数据分析需要:各个部门自己建立独立的数据抽取系统,导致数据不一致,资源 浪费严重,数据库权限也会存在风险二、数据仓库的基本概念数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库顾名思义,是一个很大的数据存储集合,出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建,对多样的业务数据 数据 数据仓库 数据库 从数据仓库到数据飞轮:技术进化与实践案例解析 从数据仓库到数据飞轮:技术进化与实践案例解析前言数据技术的发展如同企业发展的脉络,从数据仓库的诞生到数据中台的崛起,再到如今数据飞轮的广泛应用,这一系列技术变革不仅展示了数据管理的演进过程,更反映了企业在应对复杂市场需求时对数据利用的不断深化。每一个技术阶段的出现,都是企业在面对数据量激增、业务流程复杂化以及对实时分析需求提升时的必然选择。数据仓库的出现,最早解决了企业分散在各个业务系统中的数据整 数据 数据仓库 结构化 从数据仓库到数据飞轮:数据技术演进的探索与思考 引言在当今的数字化浪潮中,数据被视为一种极具价值的资源,类似于传统工业时代的石油,它为企业挖掘出深邃的洞察力,并成为决策过程中不可或缺的基石。随着技术的不断演进,数据管理的策略与架构也经历了显著的变革,从早期的数据仓库模式,逐步迈向集成化的数据中台架构,并朝着更加动态灵活的数据飞轮体系迈进。这一系列的技术飞跃,不仅彻底重塑了数据的存储、管理和分析方式,更深远地改变了企业如何利用数据进行业务洞察与战 数据 数据仓库 数据分析 数据飞轮 数据中台 数据仓库技术选型 文章目录数据采集传输数据存储数据计算数据查询数据可视化任务调度集群元数据管理权限管理数据采集传输FlumeKafkaSqoopLogstashDataX数据存储MySQLHDFSHBaseRedisMongoDB数据计算HiveTezSparkFlinkStorm 数据仓库 任务调度 权限管理 数据可视化 数据仓库的设计需要考虑哪些因素? # 数据仓库的设计需要考虑的因素## 1. 整体流程数据仓库的设计需要经历以下几个步骤:| 步骤 | 描述 || --- | --- || 1 | 确定需求 || 2 | 数据源选择 || 3 | 数据抽取与清洗 || 4 | 数据转换与集成 || 5 | 数据存储与索引 || 6 | 数据分析与报告 || 7 | 监控和维护 |下面将详细介绍每个步骤需要做的事情以 数据 数据仓库 数据源 数据仓库粒度级设计需要考虑哪些因素 # 数据仓库粒度级设计需要考虑的因素在数据仓库的设计过程中,粒度是一个至关重要的概念。粒度指的是数据的详细程度,它直接影响存储的数据量、系统的性能以及最终用户的查询体验。在设计数据仓库粒度级时,需要考虑多个因素。本文将详细介绍这些因素,并提供相应的代码示例以及可视化流程图和饼状图,以帮助读者更好地理解这一过程。## 1. 粒度的定义与重要性粒度是指数据的细节水平。例如,在销售数据的仓库 数据 数据仓库 细粒度 大数据 数据仓库 技术选型 美团 # 大数据与数据仓库技术选型:美团的实践在当今大数据时代,企业如何有效地存储、处理和分析海量数据,是需要认真考虑的事情。美团作为一个集餐饮、外卖、旅游等服务于一体的综合性平台,面临着日益增长的数据需求。选择合适的数据仓库技术成为关键。## 大数据与数据仓库的概念### 大数据大数据是指数据量大、类型丰富、生成速度快的信息集合。其特征通常可以用“5V”来概括:Volume(量大)、V 数据仓库 数据 大数据 数据仓库方案选型 总体框架通常采用三层体系结构:前端工具(顶层)-OLAP服务器I工具都是集成了OLAP 数据仓库 Java 数据库 服务器 数据仓库的选型 # 数据仓库的选型在大数据时代,数据仓库(Data Warehouse)作为企业决策的重要支持平台,被越来越多的组织使用。然而,面对众多的数据仓库解决方案,如何选择最适合自己企业的产品,成为了一个关键问题。本文将介绍数据仓库的选型要素,并通过代码示例和可视化工具进行展示。## 数据仓库的定义数据仓库是一种用于数据分析和报告的系统,旨在为决策支持提供历史数据。它常常整合来自不同数据源的信 数据仓库 数据 数据源 数据仓库 bi技术 数据仓库技术选型 数据,对一个企业的重要性不言而喻,如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色,构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则可能使企业陷入无休止的问题之中,并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移,数据仓库是否也需要上云?上云 数据仓库 bi技术 运维 数据库 大数据 数据仓库 数据仓库技术组件 数据仓库主要技术 数据仓库的概念输入数据分类业务数据 客户端交互,一般用关系数据库存储用户行为数据 来自客户端,使用埋点的方式,存储为日志文件: 前端页面,点击network–>筛选log–>URL解析–>一个请求,向后端发送商品名称 特点:点击多次,数量大;写入后台后,客户端不会查–>使用关系型数据库不划算爬虫数据 来自其他平台,尽量少用数据仓库总体介绍Hive数仓(数据的备份、清晰、聚合 数据仓库技术组件 数据仓库 数据 离线 客户端 数据仓库技术架构选型 数据仓库技术包括哪些 数据仓库技术的简单阐述 数据仓库定义: 数据仓库是在企业管理和就决策中 1.面向主题的 2.集成的 3.与时间相关的 4.不可修改的数据集合数据仓库模型三层次 1.概念模型: 概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述 表示概念模型最常用的是:“实体-关系”图 E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。 2.逻辑模型: 逻辑数据模型,反映的是系统分析设计人员对数据存储 数据仓库技术架构选型 数据挖掘 数据仓库 数据 概念模型 数据仓库技术体系结构 数据仓库技术架构选型 目录01. 架构演进02. 逻辑分层03. 数据调研04. 主题域划分05. 数仓规范06. 数据治理07. 数仓理念 01. 架构演进离线数据仓库到实时数据仓库,从lambda架构到kappa架构、再到混合架构。02. 逻辑分层数仓分层,一般按ods->dw->dm整体架构。不同的企业,不同的业务场景,有衍生出不同的分层架构模式。例如经典四层架构:ods->dwd->d 数据仓库技术体系结构 大数据 数据 建模 数据仓库 数据仓库 主流数据架构 数据仓库技术架构选型 技术架构选型在数据模型设计之前,您需要首先完成技术架构的选型。本教程中使用阿里云大数据产品MaxCompute配合DataWorks,完成整体的数据建模和研发流程。完整的技术架构图如下图所示。其中,DataWorks的数据集成负责完成数据的采集和基本的ETL。MaxCompute作为整个大数据开发过程中的离线计算引擎。DataWorks则包括数据开发、数据质量、数据安全、数据管理等在内的一系列功能 数据仓库 主流数据架构 数据仓库 spark hive 数据 数据仓库星型架构 数据仓库技术架构选型 上一篇开了个头,从Kimball数据仓库生命周期方法角度,列出了数据仓库搭建的核心步骤,从这一篇开始将讲述技术路径:技术架构设计和产品选择和安装。首先先以某公司的数据仓库的总体架构图的视角,了解整个数据仓库搭建起来后结构大体的样子。 最底层是数据源,一般是在线的数据库或者是文件系统。对于在线数据库,一般是操作型数据库,比如mysql,oracle等,一般是存在主库和从库,从 数据仓库星型架构 数据 数据仓库 数据库 数据仓库的技术指标有哪些 数据仓库技术选型 简介 目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是 IBM 和 NCR,这两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外,也有各自的针对某个行业的数据模型。例如,在银行业,IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model),而 NCR 有自己的 FS-LDM 模型。在电信业,IBM 有 TDWM(Telecom Data warehouse model),而 NCR 数据仓库的技术指标有哪些 建模 数据仓库 数据模型 数据仓库的设计需要考虑哪些因素? 数据仓库设计方案 问题导读:1、数据仓库的总体架构是怎样的? 2、如何进行数据采集? 3、数据是如何进行加工和处理的?1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据,经过一系列综合诊断分析,以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆的故障根因修复提供必要的支持。根据专家系统数据仓 数据仓库的设计需要考虑哪些因素? 数据仓库 数据仓库建设 数据 数据采集 数据仓库选型doris hive greenplum iceberg 数据仓库选型 分析型数据仓库的选择不同于普通的数据库选型, 它可能需要更多的综合考虑, 而不仅仅是数据库软件本身的选择, 硬件,软件,储存,用户需求, 而其中最大的挑战就是 性能 , 在其他硬件cpu , 内存都循着摩尔定律提升的时候,硬盘却没有明显的速度上的进步, 而大型分析型数据仓库往往又是大容量的同义词,所以性能比功能,管理性等等其他的都要重要. 数据仓库 数据库 测试 文档 扩展 高性能数据仓库 数据仓库选型 author:skatetime:2010-03-11 数据仓库的选择 数据仓库的选择单从技术方面要从服务器硬件,数据库软件,ETL和前端展示软件,存储系统,仓库的架构设计几方面综合考虑。根据数据库的操作类型不同,数据库一般分为OLAP和OLTP,他们分别的操作特点如下: OLAP: 典型的数据仓库环境具有大量复杂的数据处理和综合分析,要求系统具有很高的I/O处理能力 高性能数据仓库 数据仓库 teradata 数据库 存储系统 数据仓库 选型 flink 数据仓库sla 例子就以下面这个航班项目为例,分别进行切片、切块、钻取、旋转、移动和与移动平均值的计算(图中有个错误,事实表没有主键的标识,是我一开始忘了设置组合键)一、切片(Slice)切片如下图所示:1、点它,在excel中进行分析(因为在SSAS的浏览器中,它仅显示单维数据,excel可以显示多维数据)2、拖拽“到达城市”到“行”(这里根据你的需求拖你的属性),左边出现城市的列 3、拖拽“航空公司 数据仓库 选型 flink 西南交通大学 数据仓库 数据挖掘 课程设计 springboot 灵活设置邮件发送人 准备工作(以QQ邮箱为例)SMTP 协议全称为 Simple Mail Transfer Protocol,译作简单邮件传输协议,它定义了邮件客户端软件与 SMTP 服务器之间,以及 SMTP 服务器与 SMTP 服务器之间的通信规则。也就是说 aaa@qq.com 用户先将邮件投递到腾讯的 SMTP 服务器这个过程就使用了 SMTP 协议,然后腾讯的 SMTP 服务器将邮件投递到网易的 SMTP 服务器 java ssl spring PXE装机centos系统原理 51cto pxe优点:统一、高效、标准、安全 下面介绍pxe安装配置的步骤: 1、安装光盘、配置yum源:按照以下命令执行显示结果如下: 执行完成后,安装配置DHCP:执行以下命令执行显示结果如下: 进入配置文件修改: 然后重启服务: 安装tftp-Server与syslinux,并配置:按照下面命令执行: 执行结果如下: 进入配置文件添加: [root@localhost tftpboot]# vim . linux ssh 运维 配置文件 vim python类模式和module 类类的概念在许多语言中出现,很容易理解。它将数据和操作进行封装,以便将来的复用。模块模块,在Python可理解为对应于一个文件。在创建了一个脚本文件后,定义了某些函数和变量。你在其他需要这些功能的文件中,导入这模块,就可重用这些函数和变量。一般用module_name.fun_name,和module_name.var_name进行使用。这样的语义用法使模块看起来很像类或者名字空间,可将modul python类模式和module python模块与类的区别 python Python 符号表 element的元素selenium定位不到 1.动态id定位不到元素 for example: //WebElement xiexin_element = driver.findElement(By.id("_mail_component_82_82")); WebElement xiexin_element = driver.findElement(By.xpath("//span[contains(. 跨域 密码重置 firefox keepalived介绍 一、什么是keep-alive?有时候我们不希望组件被重新渲染影响使用体验;或者处于性能考虑,避免多次重复渲染降低性能。而是希望组件可以缓存下来,维持当前的状态。这时候就可以用到keep-alive组件。官网解释: 包裹动态组件时,会缓存不活动的组件实例,而不是销毁它们。和 相似, 是一个抽象组件:它自身不会渲染一个 DOM 元素,也不会出现在父组件链中。 当组件在 内被切换,它的 activat keepalived介绍 javascript 前端 开发语言 缓存