基于搭建的数据仓库是一种数据存储和分析的方法,它可以帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息,以支持决策和优化业务。数据仓库通常包含来自不同来源的数据,这些数据被整合、清洗、转换和存储,以便进行分析和报告。
数据仓库的主要优势包括:
数据仓库的应用场景包括:
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
请注意,这些产品可能会随着时间的推移而发生变化,因此建议您在使用前查看最新的产品介绍。
;(2)提供工具简化Hadoop集群的安装和建立。...Hadoop开源版本的主要挑战在于搞清楚哪些组件的哪些版本是相互兼容的。事实证明,保持Hadoop生态圈开源社区中众多相关项目的版本同步是非常困难的。实际上基于版本的兼容性是会随着版本改变的。...保持对这些依赖性的跟踪并了解哪些版本可以在一起协同工作并不容易。为了使Hadoop的部署更加顺利,许多公司已经把多种兼容的组件打包在一起。 集群的建立和管理是另一个主要挑战。...安装集群并在安装后监控集群的健康状况都比较困难。Hadoop主要分发版本通过提供多种工具,使集群的建立和管理简化了很多。 每种主要分法版本所包含的的组件集合都不尽相同。...在后面的数据仓库实践中会用到Sqoop、Hive、Oozie、Impala、Hue等工具,出于简单部署的原则,这里选择CDH 5.7.0,并启用相关服务。
Hive相关配置 使用Hive作为多维数据仓库的主要挑战是处理渐变维(SCD)和生成代理键。处理渐变维需要配置Hive支持行级更新,并在建表时选择适当的文件格式。...对于多维数据仓库来说,需要处理SCD,必然要用到行级更新,所以所有TDS(转换后的数据存储)里的表,除日期维度表外,其它表都是用ORCFILE格式。...RDS(原始数据存储)里的表使用缺省的TEXTFILE格式。 (2)支持行级更新 在一个典型的星型模式数据仓库中,维度表随时间的变化很缓慢。...RDS存储原始数据,作为源数据到数据仓库的过渡,在CDH2上的Hive中建RDS库表。TDS即为转化后的多维数据仓库,在CDH2上的Hive中建TDS库表。...日期维度包含时间概念,而时间是最重要的,因为数据仓库的主要功能之一就是存储历史数据,所以每个数据仓库里的数据都有一个时间特征。
Tech 导读 本方案以某金融企业大数据平台建设方案为例,面对企业内部的数据现状提出合理化建议,基于商业版Hadoop数据平台搭建数据仓库系统,实现数据资产的充分利用,结合当时现状推荐国产自主研发商业版...为了整合公司各系统数据,搭建一个数据精确、性能高效、方便分析的数据仓库系统。...图1 建设背景 1.2 目标 通过搭建基于商业版Hadoop大数据平台的数据仓库系统,实现对我司数据资产的充分利用。...前期准备:此工作将基于数据源范围中界定的数据源,全面分析评估公司的客户信息现状、数据现状、数据质量状况,确定数据整合的优先顺序,以支持企业级数据仓库建设长远目标。...客户化FS-LDM:概念模型、逻辑模型设计将基行业完整的金融业逻辑数据模型LDM产品,结合数据源分析的结果进行客户化,形成逻辑数据模型(LDM),能够满足未来基于数据仓库的各项分析型业务应用的需要。
CDH安装概述 CDH的全称是Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop,是Cloudera公司的Hadoop分发版本。...使用Cloudera Manager安装程序在集群中的所有主机的/usr/java下安装一个Oracle JDK的支持版本。 ....使用命令行在所有主机上安装一个Oracle JDK的支持版本,并且设置JAVA_HOME环境变量为JDK的安装目录。...使用Cloudera Manager安装程序安装、配置和启动一个内嵌的PostgreSQL数据库。 . 使用诸如yum这样的命令行包安装工具安装、配置和启动数据库。...许多配置是自动的。也可以使用Cloudera Manager API管理一个集群,这对于脚本预配置部署是很有用的。 2.
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的,在企业信息化的过程中,随着信息化工具的升级和新工具的应用,数据量变的越来越大,数据格式越来越多,决策要求越来越苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。...在进行数据仓库搭建介绍之前,先来简单分析一下数据项目和应用项目的区别。 前期调研阶段 应用项目聚焦业务本身,需要梳理具体的业务流程;数据项目聚焦于数据流向,需要梳理数据全景图。...通常搭建一个健康的数据仓库项目,有业务确认、数据收集、数据建模、数据处理、数据可视化/分析五部分。 ?...事实数据质量检查,事实数据的质量检查主要为和主数据是否可以完全关联,如果有关联不上的主数据,需要确认原因。 数据范围确认,基于所提供的demo数据来确认是否和上述确认的业务边界匹配。...ETL流程 通常数仓项目通过基于日志驱动的机制进行ETL的管理,对于每个数据源,每一层的ETL都会有对应的日志信息,日志表主要目的是记录本次ETL是否执行成功,在下一次执行ETL时,需要根据上一层的ETL
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 数据仓库之ODS层搭建 我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分,第一部分是确定都有哪些表,第二部分是确定数据装载的方式。...我们在进行ODS层搭建时,需要明确以下几点: 1)ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构。 2)ODS层要保存全部历史数据,故其压缩格式应选择压缩比较高的,此处选择gzip。...我们在进行数据同步时,同步到的用户行为日志数据当中是json字符串格式;增量表是使用Maxwell进行同步的,也是json字符串格式;全量表使用的是DataX同步的,同步到的数据是tsv格式的。...对于增量表的设计,我们首先查看增量表中数据的格式: 我们可以看到,由于我们使用的是Maxwell进行同步,因此我们同步过来的数据是以json字符串的形式存储的,我们对于增量表,也是建立json表。...: 我们首先判断有没有传参数,第一个参数传的是要进行数据装载的表,可以进行单表数据的装载,也可以使用参数“all“来进行全表数据的装载。
本文目录: 一、指导思想 二、数据调研 三、架构设计 四、指标体系搭建 五、模型设计 六、维度设计 七、事实表设计 八、其他规范 OneData是阿里巴巴内部进行数据整合和管理方法体系和工具。...业务过程与哪些维度相关,并通过总线矩阵定义每个数据域下的业务过程和维度: 四、指标体系搭建 1. 基本概念 数据域:指面向业务分析,将业务过程或者维度进行抽象的集合。...而这些具有差异的数据进入数仓后需要整合在一起: 命名规范的统一。表名、字段名等统一。 字段类型的统一。相同和相似字段的字段类型统一。 公共代码以及代码值的统一。 业务含义相同的表的统一。...在确定好业务过程后,需要基于不同的业务过程确定粒度和维度,当不同业务过程的粒度相同,同时拥有相似维度时,可以考虑采用多事务事实表。如果粒度不同,必定是存存储在不同事务表中的。...周期快照事实表在确定的间隔内对实体的度量进行抽样,以研究实体的度量值,而不需要聚集长期的事务历史。 7.
1.Hive简介 hive是基于Hadoop的一个数据仓库的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。...Hive的优点是学习成本低,可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计,使MapReduce变得更加简单,而不必开发专门MapReduce应用程序。...2.环境Hive安装 1.前置环境 对应的安装包可以再公众号我获取。在安装Hive之前,需要先确保Hadoop与MySQL是正常启动的,Hadoop与MySQL的搭建可以参[环境搭建的系列文章。...包冲突 cd /app/hive-3.1.2/lib mv log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar.bak 5.拷贝MySQL的JDBC...驱动到Hive #没有安装包的可以搜索下载也可以私聊我获取 cp mysql-connector-java-5.1.27.jar /app/hive-3.1.2 6.配置Metastore 在/app/
0x02 基于指标体系搭建数据仓库思考 我们简单回忆下的数据仓库分层问题,做“又宽又薄”的数据仓库分层,让数据能够有序的流转。数据全链路的整个生命周期只有通过层次才能清洗明确的被使用者感知和消费。...那么,从现在开始不妨首先建立指标体系,基于指标体系搭建数据仓库。我们常见的指标体系大致包含以下内容: 产品框架 ? 数据矩阵 ?...0x03 基于指标体系搭建数据仓库 常见的数据仓库搭建,实现数据分层大致分为两种模式: A模式:基于业务实体或者数据的应用场景,从应用层向底层推导过程。...B模式:基于已有的数据,从底层分类整理数据,向应用层逐步搭建。 以底层向应用层搭建数据仓库,侧重在于需求尚且不清晰的情形下开展数据开发工作,首先实现数据预处理,做好数据的采集对接和数据主题分类。...但是这依然有诟病,就是数据建设容易出现“烟囱式”搭建,满足场景有限,复用性差。 基于指标体系搭建数据仓库,主要解决的是“A模式”中的数据场景考虑不全面的问题。
32、点击[mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz]
本期内容主要介绍使用Hive作为数据仓库的应用场景时,相应的库表结构如何设计。 Hive数据仓库 建立用户画像首先需要建立数据仓库,用于存储用户标签数据。...Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,依赖于HDFS存储数据,提供的SQL语言可以查询存储在HDFS中的数据。开发时一般使用Hive作为数据仓库,存储标签和用户特征库等相关数据。...数据仓库中的数据大多表示过去某一时刻的数据,主要用于查询、分析,不像业务系统中的数据库一样经常修改,一般数据仓库构建完成后主要用于访问,不进行修改和删除。...随时间变化:数据仓库关注的是历史数据,按时间顺序定期从业务库和日志库里面载入新的数据进行追加,带有时间属性。 数据抽取到数据仓库的流程如下图所示。...要解决这种ETL花费时间较长的问题,可以从以下几个方面着手: 将数据分区存储,分别执行作业; 标签脚本性能调优; 基于一些标签共同的数据来源开发中间表。
度量/原子指标 原子指标和度量含义相同,基于某一业务事件行为下的度量,是业务定义中不可再拆分的指标,具有明确业务含义的名称,如支付金额。...维度 维度是度量的环境,用来反映业务的一类属性,这类属性的集合构成一个维度,也可以称为实体对象。...指标分类主要分为原子指标、派生指标、衍生指标 原子指标 基于某一业务事件行为下的度量,是业务定义中不可再拆分的指标,具有明确业务含义的名称,如呼单量、交易金额 派生指标 是1个原子指标+...如果维度有维度物理表,则需要和对应的维度物理表绑定,设置code和name对应的字段。如果维度是枚举维,则需要填写对应的code和name。...其中和指标体系方法论强相关产品就是指标字典工具的落地,其产品的定位及价值: 支撑指标管理规范从方法到落地的工具,自动生成规范指标,解决指标名称混乱、指标不唯一的问题,消除数据的二义性 统一对外提供标准的指标口径和元数据信息
比如,支付宝年度账单其本质是基于数据仓库进行数据可视化而成。 数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它决不是所谓的“大型数据库”。...数据仓库分层 按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为三层——源数据(ODS)、数据仓库(DW)、数据应用(APP)。 Hive Hive是一个构建在 Hadoop上的数据仓库框架。...Hive环境搭建 在Hive环境搭建无需配置集群,Hive的安装其实有两部分组成,一个是Server端、一个是客户端,所谓服务端其实就是Hive管理Meta的那个Hive,服务端可以装在任何节点上,可以是...Hive的客户端界面工具早期选择SQuirrel SQL Client,但最近我喜欢上了Apache Zeppelin,Apache Zeppelin是一款基于Web的NoteBook,其实和Juypyter...在 Hive环境搭建,需要搭建Mysql,这里选择节点node02进行Mysql环境搭建。
分享嘉宾:杨雄 网易严选 资深研发工程师 内容来源:《基于Flink的严选实时数仓实践》 出品社区:DataFun ?...基于这样的设计目标,介绍一下整体的设计和实现方案: 实时数仓整体框架依据数据的流向分为不同的层次,接入层会依据各种数据接入工具收集各个业务系统的数据,如买点的业务数据或者业务后台的并购放到消息队列里面。...基于这样的设计方案能整体实现设计目标。 ? 首先通过主体域的模型复用能够提高开发效率,最常用的就是交易域的实时数据。...这两者一致性分为四个方面: 第一,建模方法与分层基本统一,建模基于维度建模,分层也是业内通用方法; 第二,业务上主题域和模型设计同步; 第三,数据接入与源数据统一; 最后,数据产出方面,指标定义和接口都是统一输出...不同模型知识实时和离线标记,调用都是基于同一套接口来调用。 ? 数据监控涉及两个方面,一个是数据平台监控。主要是对任务失败情况监控、异常日志监控、任务失败是RPS异常监控。
本文是来自2019年Apache Flink Meetup深圳站的资料,作者是OPPO的大数据平台负责人,本文主要讲述了OPPO基于Flink如何构建实时数据仓库。...本文从OPPO实时数仓的演进之路,基于Flink SQL的扩展工作,构建实时数仓的应用案例,未来工作的思考和展望4个方面介绍了OPPO基于Flink构建实时数仓的经验和未来的规划。...嘉宾简介:2011年硕士毕业于上海交通大学,曾先后工作于摩根士丹利、腾讯,现为 OPPO 大数据平台研发负责人,主导涵盖“数据接入-数据治理-数据开发-数据应用”全链路的数据中台建设。...具有丰富的数据系统研发经验,目前重点关注数仓建设、实时计算、OLAP 查询等方向,Flink 开源社区贡献者。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51757009 第一部分:概述 一、什么是数据仓库 1....多维数据模型基础 二、在Hadoop上实现数据仓库 1. 大数据的定义 2. 为什么需要分布式计算 3. Hadoop基本组件 4. Hadoop生态圈的其它组件 5....Hadoop生态圈的分布式计算思想 6....与传统数据仓库架构对应的Hadoop生态圈工具 第二部分:环境搭建 一、Hadoop版本选型 二、安装Hadoop及其所需的服务 三、建立数据仓库示例模型 1. ERD 2. 选择文件格式 3....十、杂项维度 十一、多重星型模式 十二、间接数据源 十三、无事实的事实表 十四、迟到的事实 十五、维度合并 十六、累积的度量 十七、分段维度 第五部分:OLAP与数据可视化 一、OLAP与Impala
什么是数据仓库 2.数据仓库与传统数据库的异同 3. 传统数据库存在的缺点 4. 大数据环境下数据仓库的优点 一、数据仓库起因 二、数据仓库的特点 三、数据仓库常见的概念 1.六大概念 2....什么是数据仓库 要想全面的来看待数据仓库,首先要回答的是数据仓库搭建的目的: 百度百科解释:数据仓库,英文名称Data Warehouse,数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合...第二点:基于历史的一些数据,对于未来做一些预测,比如说一些公司经常做的舆情分析,抓去一些市面上的数据,对于风险点这样的一个把控,导致了人们对于数据更多的依赖于思考。...我们是否需要知道整个的关注客户的订单的全生命周期,所以说数据仓库的另一个重要特点是集成的。 3.相对稳定的 整个数据仓库是相对稳定的,数据仓库的模型不能随意改变。...现在的数据中台很多都是基于onedata理论构建的。下图为onedata方法论。
CentOS Description: CentOS release 6.3 (Final) Release: 6.3 Codename: Final 在安装玩系统之后,首先需要搭建...yum源,centos的网络yum源是非常简单的,甚至不需要你修改任何配置,只要安装一个小软件, rpm -ivh epel-release-6-5.noarch.rpm 然后yum就可以使用了 第一部分...的编译安装很简单,但是我们需要安装一些包便于apache功能的扩展 1、apr-1.4.6.tar.gz 的安装 [root@localhost lamp]# tar xf apr-1.4.6.tar.gz...CentOS Description: CentOS release 6.3 (Final) Release: 6.3 Codename: Final 在安装玩系统之后,首先需要搭建...的编译安装很简单,但是我们需要安装一些包便于apache功能的扩展 1、apr-1.4.6.tar.gz 的安装 [root@localhost lamp]# tar xf apr-1.4.6.tar.gz
这篇文章整理了我在搭建我自己的博客网站的时候用到的素材和教程。本文主要分六部分:网页导航、博客功能扩展、常用指令、博客搭建过程一览、遇到的问题、小知识点。...想要尽快开始搭建自己的博客的读者,请移步到博客搭建过程一览。 网页导航 我的博客网址。 Hexo 官方 Github 仓库。 一个比较好的 Hexo theme。 Hexo 官网的安装和部署教程。...博客搭建过程一览 在 Github 上创建一个名为 name.github.io 的仓库,name 是你的用户名。 克隆一份 name.github.io 到本地作为接下来操作的目录。...遇到的问题 利用 OAuth 的 Gitment 无法登录的问题解决,这个在 Github issue 里讨论了很多,是 http 和 https 的差别导致的问题。详情见链接。...Hexo Markdown 插入图片问题,这个已经研究过了,详见我的文章。 小知识点 .ico 结尾的是图标格式的文件。 OAuth 是 Github 的一个小型服务器,免费,但是性能很差。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云