1 .为什么要分层?数据仓库为什么要进行分层呢? 当然肯定是有好处的把复杂的任务进行简单化, 拆分为一个一个的小任务,方便错的时候进行定位通过中间的分层数据,能极大的提高一次性结果的复用性,减少数据的重复性计算
隔离开原始数据, 与原始数据解耦开来,提高数据的安全性2. 数据集市与数据仓库的区别(面试)?数据集市其实就是一种微型的数据仓库, 不管是主题,还是历史数据,都要小于数据仓库,是部门级的
文章目录MysqlMySQL安装安装包准备安装MySQL配置MySQL业务数据生成连接MySQL生成业务数据sqoopsqoop使用场景Sqoop安装Mysql-hdfs 传输应用同步策略（mysql—数据仓库 导数据）全量同步策略增量同步策略新增及变化策略特殊策略业务数据导入HDFS分析表同步策略脚本编写项目经验HiveHive安装部署Hive元数据配置到MySQL启动Hive初始化元数据库启
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2023-09-04 09:29:15
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# 构建Hive数仓DM和DW层教程
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Hive数仓数据库 |
| 2 | 创建数仓DM层表 |
| 3 | 创建数仓DW层表 |
| 4 | 导入数据到DM层表 |
| 5 | 将DM层数据处理后导入DW层表 |
## 2. 每一步的操作
### 步骤 1: 创建Hive数仓数据库
```markd
## Hive数据仓库DM和DW层设计与原则
### 1. 什么是Hive数据仓库DM和DW层？
Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库工具，可以对大数据进行存储和查询。在Hive中，通常会划分为数据仓库(DW)层和数据模型(DM)层。数据仓库(DW)层用于存储原始数据，数据模型(DM)层则是对原始数据进行加工处理，提供给用户使用。
### 2. DM和DW层的设计原则
- **数据
# Hive视图的数仓
## 介绍
在数据仓库中，视图是一种虚拟的数据表，由一个或多个基础表的查询结果组成。Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库基础设施，它提供了一个用于查询和分析大规模数据集的SQL接口。本文将介绍如何在Hive中创建和使用视图来构建数仓。
## Hive视图的优势
Hive视图具有以下优势：
- 简化复杂的查询：通过将复杂的查询逻辑封装在视图中，可以简化查询操作
原创
2023-11-27 04:30:10
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# 为什么Hive用于数仓建设
在数据仓库的建设中，Apache Hive作为一种灵活的构建工具，提供了数据分析与处理的能力。作为一名新手，了解并掌握Hive的应用非常重要。本文将为你详细讲解Hive在数仓建设中的应用，流程以及代码实现。
## 流程概述
在使用Hive进行数仓建设时，我们可以将整个过程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
如何实现“Hive数仓DW层”
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Hive数仓DW层。在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程，并使用表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Hive数据库 |
| 2 | 创建DW层的数据表 |
| 3 | 导入数据到DW层的数据表 |
| 4 | 对数据表进行清洗和转换 |
| 5 | 创
（图片于网络，侵删）一、数据采集模块【1】Linux环境搭建Linux配置请看这篇?Linux基本配置【2】Hadoop环境搭建1）基础环境创建[node01]
cd ~
mkdir bin
cd bin
vim xsync
=======================如下========================
#!/bin/bash
#1 获取输入参数个数，如果没有参数，
我们每天的生活，无处不在的数据，我们无时不刻的在与数据打交道，同时也产生数据，慢慢人们意识到了数据的价值，在我们的生活中，我们进行网购时，在找自己想要购买的物品时候，发现有各种类似商品推荐，这就是大数据的魔力，在这背后，企业所搜集的数据发挥着巨大的价值。那么数据的存储应该怎么解决呢，可能对于数据库大家并不陌生，但是今天我们开始了解的是数据仓库，它与数据库有着异同，接下来我们来看看数据仓库到底是什么
1、hive环境搭建1.1、hive引擎简介Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。1.2、hi
数据仓库 数据仓库是企业发展到一定的阶段，现有的发展状况不能满足企业的需求，需要基于企业和行业历史数据来进行智能化的统计分析，通过分析挖掘出有价值的东西，为决策者或领导层提供科学的决策支持，用于改善企业的业务流程，运行成本，企业效益，提高客户的体验度。 数仓中的数据是来自各种各样的数据源，为
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2023-10-09 16:21:02
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目录一、为什么要分层二、数据集市和数据仓库区别三、数仓命名规范1. 表命名2. 脚本命名3. 表字段类型 一、为什么要分层分层说明：ODS 层：原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理。DWD 层：对 ODS 层数据进行清洗 (去除空值，脏数据，超过极限范围的数据)、脱敏等。保存业务事实明细，一行信息代表一次业务行为，例如一次下单。DIM 层：维度层，保存维度数据，
一篇比较全面介绍数据仓库建模方法的普及文章，主要包括了四个方面的内容：1、什么是数据模型：简而言之就是对现实世界业务对象及关系的抽象。2、为什么需要数据模型：数据模型不是必需的，建模的目的是为了改进业务流程、消灭信息孤岛和数据差异及提升业务支撑的灵活性。3、如何建设数据模型：介绍了数据模型的架构的五大部分、数据建模四个阶段及三大建模方法。4、数据仓库建模的样例：举了社保的案例。本文是自己在写一个中
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2023-08-03 22:58:19
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# Hive数仓DWD层同步策略
随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始建立自己的数据仓库，其中Hive因其优秀的性能和灵活性受到了广泛的欢迎。本文将探讨Hive数仓的DWD（数据仓库层次模型中的数据仓库数据层）层同步策略，并通过代码示例加以说明。
## DWD层简介
在数据仓库的建模中，DWD层位于ODS层（操作数据存储层）和DWS层（数据仓库汇总层）之间。DWD层的主要功能是通过对数据
数据仓库架构分层1. 数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。1）ODS层：为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加
# 离线数仓为什么不能直接用 MySQL
在数据分析和业务决策中，离线数据仓库（Data Warehouse, DW）是一个非常重要的角色。它通常用于汇总和分析大量、复杂的数据，帮助企业做出更好的决策。然而，许多人可能会问：为什么离线数仓不能直接使用 MySQL 呢？
## 1. 数据量和性能问题
MySQL 是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），虽然在小型和中型应用中表现良好，但在面对
架构图： 组成：SQL语句到任务执行需要经过解释器，编译器，优化器，执行器 解释器：调用语法解释器和语义分析器将SQL语句转换成对应的可执行的java代码或业务代码 编译器：将对应的java代码转换成字节码文件或jar包 优化器：从SQL语句到java代码的解析转化过程中需要调用优化器，进行相关策略优化 执行器：当业务代码转换完成之后上传到集群中执行职责：元数据管理
目录1.简介2.方案架构3.离线还原数据3.1.数据落盘至hdfs3.2 Merge操作3.3 Merge sql 代码3.3.1 首先创建一个快照表来存放test库的binlog日志3.3.2 创建一个待还原的ods层hive表3.3.3 在hive中还原出与mysql相同的数据(binlog+历史数据)3.3.3.1 binlog demo3.3.3.2 全量数据合并3.3.3.3 写入数据
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2023-07-20 20:07:15
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Hive环境搭建数仓中所有数据交给hive管理，所以数仓环境其实就是Hive环境计算交给SparkSQL1. 两种计算模式比较Hive on Spark：Hive既作为存储元数据Hive负责SQL的解析优化语法是HQL语法执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive :SparkSQL对接Hive数据源Hive只作为存储元数据Spark负责SQL解析优化语法是
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2023-07-20 20:08:19
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文章目录1.双流join的实现思路1.1 使用滑动window完成join1.2 使用缓存实现2.升级BaseApp——多个topic多个流3.代码实现3.1 将dwd层中order_info和order_detail的两个流的数据进行双流join方法一、使用滑动窗口方法二、使用缓存 1.双流join的实现思路1.1 使用滑动window完成join 由于各种原因，两张表同时产生的时候，不能同批
