Oracle数据仓库创建教程。如何创建一个数据仓库，创建实例，以为毕业设计要求，最近开始Oracle的数仓建模实践，详细记录了图形界面下的 Oracle database 12C 数据仓库创建过程。...本教程在Linux环境和Windows环境均可成功创建。 注意：不论是Linux下还是Windows下，前提是你已经正确安装了Oracle database 12C。...1.0 选择创建数据库 ? 2.0 创建模式选择高级模式 ? 3.1 选择数据仓库 ? 3.2 查看参数 ? 4.0 数据库标识 ? 5.0管理选项 ? 6.0数据库身份证明 ?...11.0 创建选项 ? 12.0 先决条件检测 13.0 概览，检查配置参数 ? 14.0 开始创建 ? 15.0 完成，成功创建 ?...至此完成数据库实例创建，已经完成了数据仓库创建，接下来开始SQL、建模之旅吧。
构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。...通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。...大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...您可以选择基于Hadoop或Greenplum之类的东西创建自己的大数据仓库选项。这些系统确实需要大量的安装、维护工程资源和熟练的人员。...因为这个存储层被设计成完全独立于计算资源的可伸缩性，它确保了可以毫不费力地为大数据仓库和分析实现最大的可伸缩性。
进入WTM官网： WTM — Rapid development framework based on dotnet core 进入项目创建向导： mysql字符串： server=localhost
email` string COMMENT '邮箱', `user_level` string COMMENT '用户等级', `create_time` string COMMENT '创建时间...99' from ods_user_info oi where oi.dt='2020-03-10'; 步骤1：制作当日变动数据（包括新增，修改）每日执行 （1）如何获得每日变动表 a.最好表内有创建时间和变动时间...email` string COMMENT '邮箱', `user_level` string COMMENT '用户等级', `create_time` string COMMENT '创建时间
，所以，请跟随小编一起了解下怎么创建域名？...域名该怎么选择？ image.png 怎么创建域名？ 首先，想要创建域名，先要找到域名代理商，现在域名代理商一般都有自己域名注册网站，通过浏览器搜索都可以搜到，挑选排行前五其中一个网站，开始注册。...最后，当我们把几个主流域名选择后，点击付费按钮，付给域名代理商使用费，就可以在域名管理后台看到自己购买域名了，这时候域名就成功创建了。题外话，域名后期还需要续费。 域名该怎么选择？...相信经过以上的了解，大家至少清楚怎么创建域名和域名该怎么选择，最重要的是，随着企业越来越多，好的域名越来越少，对此，我们可以先注册域名，不要等到需要时候才急忙去注册。...还有些人对怎么创建域名，觉得很麻烦，其实，现在很多域名注册平台，已经简化了很多步骤，简单操作即可完成域名创建。
很早便开始推动有关数据湖的技术演进，2009 年 AWS 推出了 Amazon Elastic MapReduce（EMR）数据湖架构，以跨 EC2 实例集群自动配置 HDFS；2012 年又继续推出了云端 MPP...值得一提的是，Athena 可与 AWS Glue 数据目录进行集成，实现开箱即用，帮助开发者能够跨各种服务创建统一的元数据存储库、抓取数据源以发现架构，并使用新的和修改后的表与分区定义填充数据目录，以及维护架构版本控制...面对解决此类难题，开发者可使用 AWS Lake Formation 服务，它简化了数据湖的创建和管理工作，缩短了数据湖的构建时间，可在几天内实现建立安全的数据湖。...2湖仓新模式：数据湖 + 数据仓库 =Lake House 综上所述，大数据的时代，开源技术体系的设计确实让云端产品或开源组件构成大数据整体解决方案逐渐兴起，比如数据湖，但并不代表着数据仓库会被淘汰，双方存在必要的联系...一方面，通过上云的方式，持续增强数据仓库的核心能力，将数据仓库实现现代化。另一方面，数据仓库和数据湖，是大数据架构的两种设计方式，两者功能可以相互补充，这意味着双方需要实现交互和共享数据。
直接定义法： 1.直接定义matrix=[0,1,2,3] 2.间接定义matrix=[0 for i in range(4)] print(matrix) 二 Numpy方法： Numpy内置了从头开始创建数组的函数...： zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。...下面是几种常用的创建方法：#coding=utf-8import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5])print a b = np.zeros((2,3))print
2、右边会弹出一个窗口，我们以可视化方式来创建一个Table。如下图所示，在“一般”选项卡中，所有者：选择能查询该表的用户名；输入“名称”即表名；其他的可以默认，也可以手动设置。...4、在“键”选项卡中创建表的主键，这个是必须有的。 5、在“索引”选项卡中创建表的索引，索引类型众多，我们根据自己需要来创建，最后点击窗口中的“应用”按钮即可。...6、我们可以点击右下角的“查看SQL”，查看到创建表时的SQL语句。...7、我们创建好表后，我们可以打开SQL窗口用SQL语句查询出来 8、在SQL窗口中写查询刚才创建的表的SQL语句，然后点击左上角的齿轮（或者F8键）执行SQL语句 9、我们可以SQL语句对该表进行增删查改
0x00 前言 本篇聊一聊在做数据仓库的时候该如何确定 KPI。 0x01 思考角度 首先，要明确的一点是数据最终是要服务于业务的！...但是，数据仓库一般又不直接对接于业务，而更多地对接数据分析系统、用户画像系统和推荐或广告系统等。因此不容易用业务指标来衡量数据仓库的效果。 那么我们可以换一个角度，从数据仓库要解决的问题来考虑。...简单地讲，数据仓库要做的是提高数据能力、提高数据分析效率、提高数据质量的。 那么，怎样既体现了服务业务，又体现了提高了整体的数据服务能力呢？这就是下面要讨论的 KPI 怎么定。...大致解释一下，根据上面的栗子，在半年后做工作汇报的时候可以大致这样写： 已完成数据仓库设计相关文档的编写，总计25篇 Wiki，总阅读量10w。...0xFF 总结 上面就是数据仓库相关的 KPI 该怎么定的内容，具体的内容要和现实的业务情况相结合，因此本文仅起到抛砖引玉的作用，希望读者朋友们看后能有一些启发。不足之处多多指出，一起交流进步。
MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序，如数据仓库、商业智能和大数据分析。 MPP常见的发力场景是数据仓库。...在数据仓库中，MPP架构意味着数据库服务被部署在多个节点中，共同完成存储、分析计算任务。 常见的开源MPP数据仓库包括： 1. Apache HAWQ 2. Apache MADlib 3....它主要的优势在于： MPP数据仓库通常能够提供更高的性能和较低的查询延迟，可以在更短的时间内处理大量数据。 MPP数据仓库对于结构化数据的支持更加成熟，适用于需要对事务性数据进行复杂分析的场景。...MPP数据仓库通常拥有更完整、更可靠的数据管理和安全性能，可以保证数据的一致性和可靠性。...那么MPP的常见的缺陷就能推出： MPP数据仓库通常需要更多的硬件资源和投资，价格较高，不适合所有的企业规模和预算。 MPP数据仓库的部署和维护需要更专业的技术人员，技术门槛相对较高。
你们数据仓库都是怎么设计的，数据怎么抽象？ 关于这个问题，我说一说我的想法，不一定是正确的，但希望能给你提供一些思路 1、数据仓库是怎么设计的？ 如果真的要完全回答这个问题，真的太大了。 ?...可以按照自己的习惯，把数仓怎么设计的分成几个模块，比如： 技术架构 数据流转 分层建模 然后，询问一下，面试官重点想要听哪一块？...技术架构方面： 可以从数据采集到数据进入数仓后的etl，再到数据怎么做成数据服务提供给业务方，整个流程的核心技术节点划一遍。 然后，再重点讲一下自己做的模块（做数据治理 or 数据开发 or...)...不好的地方，需要怎么改进。 现在的仓库怎么通过建模来收敛口径，减少代码重复开发，要有实际例子。....等等 维度建模，星型模型，这么多年了，都是这些，也没什么创新，如果只讲这些，会让人觉得耳朵都起茧子了，可以把这些融合到实际案例中，多讲自己的思考和感悟，平时工作中也要细心观察，现在没有任何一家公司的数据仓库是完美的
1、在创建代码仓库之前需要有github相关的账号，登录到github的官网中，点击sign in?2、输入github账号和密码，然后点击sign in?...5、这样一个项目的仓库就创建完成了，就可以进行上传相关的代码的项目。?6、可以进行点击账号的昵称后，可以查看到账号所有仓库的昵称。?
2006年之前：ETL，数据仓库和OLAP多维数据集 数据平台最常用的方法是使用 ETL 进程将传入数据转换为现成的块，这些块将被批量加载到数据仓库中。...OLAP多维数据集是一个多维数据库，针对数据仓库和联机分析处理（OLAP）应用程序进行了优化。...2006-2009：MPP救场 从2006年到2009年，多并行处理器（MPP）数据库为数据仓库带来了可扩展性和荒谬的速度，并使OLAP多维数据集过时，从而实现了堆栈的整合。...Nathan Marz 基于他在Twitter上的工作创建了Lambda架构的概念。...OLAP多维数据集在Hadoop生态系统中卷土重来，创建了推入HBase的聚合，以及像Kylin和Platfora等商业产品的项目。
Greenplum是老牌的MPP数据仓库，查询稳定性很强，SQL支持非常全面（支持ANSI SQL 2008和SQL OLAP 2003扩展；支持ODBC和JDBC应用编程接口。...所以SQL支持是它的优势，查询稳定性强，整体比较均衡，在6.0版本之后整体成为OTAP数据仓库（Hybrid Transactional/Analytical Processing），对接大数据场景更加方便...--使用案例 --创建表格 CREATE TABLE sales ( id INT, product VARCHAR(50), amount NUMERIC(10,2),...其实运维问题，是MPP数据仓库常见的问题，Greenplum相对明显。...所以总结起来，Greenplum是一个老牌MPP数据仓库，整体比较均衡，适合中小规模数据的OLAP分析（MPP数据库在架构上注定会有扩展上限），在6.0版本之后，能够同时支持OLTP处理，成为OTAP数据仓库
3、数据仓库由原来的Oracle换到大数据平台Hive或Spark SQL后，查询起来变慢这么多？ 大数据数据仓库，比如Hive、Spark SQL，它们的场景主要是集中在跑批分析。...4、那原来架构中的OLAP任务，应该怎么处理？ 可以使用MPP架构的数据库，如Clickhouse、Droid、GreenPlum等产品。或者使用MOLAP工具，进行预计算处理。...5、既然能够使用MPP架构的数据库处理，为什么还要使用大数据产品？ MPP架构有扩展性问题，以及热点问题。在一定数据规模下，问题不明显，一旦数据量达到海量，问题就会非常严重。...所以中大型规模数据，可以使用MPP架构，超大规模数据的处理必须走大数据。 MPP架构目前会和大数据架构并存，主要解决中等规模数据的OLAP分析。...一般有两种思路，目前像Hudi、Iceberg这些产品主要在不同计算引擎层面，如Hive、Spark、Flink，添加hudi、iceberg的依赖，这样不同计算引擎就可以在存储系统中创建一个统一类型的
2021年8月17日，天津农商银行发布《数据仓库Netezza替换项目-国产化数据库软件项目》单一来源采购的公示： 拟采购内容：采购数据库集群系统 GBase 8a MPP Cluster软件 拟采购供应商名称...2021年8月10日，天津农商银行发布《数据仓库迁移项目》单一来源采购的公示： 拟采购内容：数据仓库迁移 拟采购供应商名称：中电金信软件有限公司 申请理由：我行数据仓库系统初期建设、后期维护、系统优化等...为保证系统架构、数据架构、模型设计、实施工艺等一致性，减少数据仓库迁移项目风险、时间投入，我行将与中电金信软件有限公司进行单一来源采购。
2 Greenplum数据库常用知识 2.1 Greenplum 概念 Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。在 MPP 系统中，每个 SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。...与传统的SMP架构明显不同，通常情况下，MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点，但是这也不是绝对的，因为 MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时...，MPP的效率要比SMP好。...这就是看通信时间占用计算时间的比例而定，如果通信时间比较多，那MPP系统就不占优势了，相反，如果通信时间比较少，那MPP系统可以充分发挥资源的优势，达到高效率。...它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
大家不再大谈几个v了，落地到企业会发现，大部分场景还是传统的数据仓库的替换。今天梳理下数据仓库的使用场景，以及需要的技术。 1，先谈下数据仓库准确的概念是什么？...，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯...对于小于100T的结构化数据处理时，往往会发现MPP架构的数据仓库反而性能更高。但是数据仓库有非常明显的扩展瓶颈，目前已知的，最大生产数据仓库节点数据大概是几百个节点。...传统数据仓库，还停留在统计，钻取这些传统的BI分析方法。大数据技术衍生出非常多的交互式，BI工具等。 相比传统数据仓库，大数据也有很多劣势：1）小数量下面，比传统的mpp差。...本文先介绍数据仓库的基本概念，下一篇介绍大数据数据仓库的应用场景。
可以看作为用户编程接口，本身不存储和处理数据 依赖HDFS作为存储 我们看到Hive支持类SQL语法，我们可以很容易的把传统关系型数据库建立的数据仓库任务迁移到Hadoop平台上。...那么我们以前使用Oracle的存储过程怎么迁移到Hive中呢？...用过Hive的同学可能都知道，Hive是没有想Oracle那样的游标循环呀，所以我们必须借助其他语言来配合hive一起完成数据仓库的ETL过程。...列存储，很多MPP支持列存储架构，能够更高效的访问需要的数据 支持标准SQL，MPP比SparkSQL、HiveSQL对标准SQL支持的更好 从以上MPP的特点和上面我们介绍的Hadoop的特点，会发现...可以直接使用CDH搭建起来你的大数据平台，选用Hive作为数据仓库的计算引擎。为什么这样选择呢？
从我们现在整个系统架构来说，大概包括几块内容，一块是传统的数据仓库的部分。我们现在又引入了MPP，MPP是和传统的数据仓库作为一个有效的互补，好处是它是用X86，原来我们用的小型机，成本比较高。...既有原来传统的数据仓库，也有刚才提到的MPP，也有Hadoop，还有实时计算，之所以出现这种混搭，我个人认为应该是暂时的，因为现在Hadoop的发展速度很快，但实际上它的处理能力现在有很多方面还需要完善...你怎么去证明你的数据质量，困惑很多，而且以我们的经验来看，真的是在做大数据，我们原来做数据仓库的情况下，60%左右的精力是放在数据质量上，在数据运营保障方面积累了一些经验，这是业界在大数据领域还没怎么触及的...还有MPP，MPP主要站在运营商角度，主要想降低成本，因为从小型机到X86，也是从原来的库里面移出来，性能提高了，效果是8倍，数据的压缩率是6倍左右。...这是个人出版的一些书，这是05年的时候当时写的一个数据仓库在电信领域的应用，当年为了解决中国移动怎么去建数据仓库，写了两本书，现在为了怎么建大数据系统，我们总结了15年的经验，写了两本书，一个是大数据和大分析
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