东软跨境电商数仓项目技术选型、框架版本选型、服务器选型、集群规划 文章目录东软跨境电商数仓项目技术选型、框架版本选型、服务器选型、集群规划1.数据采集传输技术选型1.1 DataX和Sqoop比较1.2 Maxwell和Canal的比较1.3 使用flume作为非结构化日志数据采集工具2.数据存储技术选型3.数据计算技术选型4.数据查询技术选型5.数据可视化技术选型6.任务调度技术选型7.元数据管
1. 数据仓库的实现1.1 数据仓库的基本内容 数据仓库包含海量数据。OLAP服务器要在数秒内回答决策支持查询。因此，至关重要的是，数据仓库系统要支持高校的数据立方体技术、存取方法和处理技术。本节，我们主要关注的是数据仓库的有效实现方法。数据立方体的有效计算索引OLAP数据：位图索引和链接索引OLAP查询的有效处理OPAP的服务器结构2 数据立方体的有效计算2.1 compute cube操作与维
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2023-11-14 02:39:06
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当初为了在SS中设置数据仓库这个功能, 团队中有一些争议. 主要是集中在为啥要提供这个功能, 到底有没有必要等问题上, 但最终这个功能还是上了. 相信初用者也会有同样的疑问, 我想介绍一下数据仓库的一些妙用, 也顺便为大家解析一下这个疑惑.用处1, 临时保存中间数据:以采集网易国际新闻为例. 打开http://news.163.com/world/, 可以看到这是一个列表页面, 每页有几十条新闻,
目录一、数据仓库、数据集市概述 1. 数据仓库特点 2.数据仓库组件 3. 数据集市二、数据仓库、数据集市建模 1. 维度建模的基本概念 2. 维度建模的三种模式 3. 三种模式对比 4. 实例：零售公司销售主题的维度建模三、数据仓库分层1. 数据运营层（ODS
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2023-10-25 21:55:22
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老规矩，先看是什么，再说怎么做。一、什么是数据仓库？其实很多企业做数据仓库的时候，都忽略了数仓与BI、数据库的差异，只去搞底层数据，不去做数据服务和应用，其实就是把数据仓库给狭义化了。其实数据仓库可以看成是BI的基础版本、数据库的升级版本，我们可以把公司里的数据都想象成一个个文件夹，数据库就是这一个个文件柜，这个文件柜存放着非常多的数据，无论这个数据是什么、或者是如何组织的。而当我们的文件非常多
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2023-09-25 10:17:16
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1 准备1.1 本地虚拟机器准备使用本地搭建三台机器，搭建数仓，模拟实际平台数据仓库的搭建。具体的搭建框架如下安装软件角色主机1主机2主机3HadoopNameNode√SecondaryNameNode√DataNode√√√NodeManager√√√ResourceManager√√Zookeeperzk server√√√Flumeflume√Kafkakafka√√√Hivehive√M
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2023-12-17 11:44:16
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每个公司的数仓分层各有不同，根据具体业务进行划分，但是万变不离其宗，数仓分层无外乎就几大类。在阿里巴巴的数据体系中，将数据仓库分为三大层（五小层），自下而上为：数据引入层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）数据仓库的分层和各层级用途如下图所示。数据引入层
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2023-10-18 08:39:26
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为把Bill Inmon和Kimball 两种不同的思路统一起来，Bill Inmon提出了CIF（Corporation Information Factory）架构，核心是把数据仓库分为不同的层次以满足不同场景的需求；每层根据不同的场景采用不同的方案。传统数据仓库1.0的分层：数据源->数据集成平台->数据交换平台->数据集市（数据应用
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2023-08-20 10:20:12
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为了方便公司的数据分析平台的独立运行和数据挖掘的探索，今年上半年在公司搭建了支持数据平台和数据挖掘的数据仓库；现就数据仓库的创建工作总结如下，供大家参考： 首先介绍下数据仓库搭建的缘由： 公司创建两年，用户量不多，也有几十万吧，就我来的时候，公司功能性平台基本上都有，例如：用户
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2023-10-10 20:56:19
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一、数据仓库概述前言 阅读本文前，请先回答下面两个问题： 1. 数据库和数据仓库有什么区别？ 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束，也不完全满足范式要求，甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗？ 
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2023-12-05 17:09:48
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数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。 为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信
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2023-08-21 09:46:39
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第一章 数据仓库Data Warehouse1.1 数据仓库概念1. 数据仓库（Data Warehouse）:是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。为企业决策提供数据支撑
2. 通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业改进业务流程，控制成本，提高产品质量等。
3. 数据仓库不是数据的最终目的地，而是为数据最终目的地做好准备：对数据进行 清晰->转义 ->分类
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2023-08-26 11:20:43
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本文主要的主线就是回答下面三个问题：什么是数据模型？为什么需要数据模型？如何建设数据模型？最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大家来了解整个数据建模的过程。一、 什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体
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2023-08-21 16:12:27
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从0到1构建数据仓库什么是数据仓库?一、建模理论的选择1.ER模型2.维度建模二、维度建模理论1.事实表事务型事实表周期型快照事实表累积型快照事实表2.维度表三、数据仓库的分层规划ODS层-Operational Data SourceDIM层-Dimensional Model LayerDWD-Data Warehouse DetailDWS-Data Warehouse SummaryAD
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2023-08-10 11:54:31
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今天突发奇想，题目很大，其实估计没有人能准确说出数据库的未来是什么，未来的事情的留到未来去验证，姑且现在说的都是瞎想，虽然是瞎想，但也要有底线不能天马行空。以下信息是结合网上信息以及掺杂自身观点的表述观点1 是从目前企业使用基础数据库运营服务的角度来看的更多的企业，尤其中小型企业将更多的数据库及其他服务迁移至云上，主要的原因有以下几点1 人工成本的日益增加，以及云服务成本的降低，资本对
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2024-01-15 16:58:24
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# 实现数据仓库源代码的步骤和指导
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现数据仓库源代码。首先，让我们看一下整个流程的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(建立数据库连接)
B --> C(创建数据仓库表)
C --> D(导入数据)
D --> E(编写ETL脚本)
E --> F(加载数据)
```
数据仓库-实施步骤定义范围项目范围定义了一个数据仓库项目的边界。典型的范围定义是组织、地区、应用、业务功能的联合表示。定义范围时通常需要权衡考虑资源(人员、系统、预算等)、进度(项目的时间和里程碑要求)、功能(数据仓库承诺达到的能力)三方面的因素。定义好清晰明确的范围，并得到所有项目干系人的一致认可，对项目的成功非常重要。项目范围时设定正确的期望值、评估成本、评估风险、指定开发优先级的依据。确定需
# MySQL实现数据仓库
## 引言
数据仓库是一个用于存储和分析大量数据的系统，它可以支持商业智能、数据挖掘以及复杂的查询操作。在这个信息数据爆炸的时代，企业需要通过数据仓库来获取更深层次的商业洞察。MySQL作为一个开源关系数据库管理系统，虽然主要用于在线事务处理（OLTP），但其强大的功能同样能够用于构建数据仓库。本文将介绍如何用MySQL来实现数据仓库，并提供相应的代码示例。
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据挖掘技术是基于已有的数据之上，以帮助企业或个人了解现有的数据或信息，并在此基础上对企业的未来发展状况做出预测。这个基础数据就储存于数据仓库中，基于数据仓库进行数据挖掘，还能够辅助管理层对未来行业发展前景做出更科学、更合理地数据分析与预测。
熟悉数据挖掘技术的小伙伴，对数据仓库这一概念应该都不会感到陌生。数据挖掘技术是基于已有的数据之上，以帮助企业或个人
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2023-05-23 14:00:22
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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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