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混合架構(gòu)。 架構(gòu)組成特點(diǎn)經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（mysql、oracle）為主數(shù)據(jù)量小，實(shí)時(shí)性要求低離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)hive，spark為主數(shù)據(jù)量大，實(shí)時(shí)性要求低Lambdahive，spark負(fù)責(zé)存量，strom/Flink負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)量大，實(shí)時(shí)性要求高Kappakafka、str
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)倉庫分層: stg(數(shù)據(jù)緩沖層)， ods (數(shù)據(jù)貼源層)，dw:dwd dws dwt (數(shù)據(jù)倉庫 層)，ads (數(shù)據(jù)集市層)，app (應(yīng)用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構(gòu)的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細(xì)的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務(wù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-
在短時(shí)間內(nèi)返回結(jié)果。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)加載：GaussDB(DWS)支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)加載，可以將實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉庫中。這使得企業(yè)可以及時(shí)地獲取最新的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步：GaussDB(DWS)支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步，可以與其他系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的同步和交互。這使得企業(yè)
沒有進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊?guī)避數(shù)據(jù)傾斜語句13Where條件中is null語句有沒有進(jìn)行空字符串處理 五、流程規(guī)范 根據(jù)阿里流程規(guī)范，本文將數(shù)據(jù)倉庫研發(fā)流程抽象為如下幾點(diǎn)： 需求階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)如何應(yīng)對(duì)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。設(shè)計(jì)階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)開發(fā)者應(yīng)如何綜合性能、成本、效率
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)倉庫分層: stg(數(shù)據(jù)緩沖層)， ods (數(shù)據(jù)貼源層)，dw:dwd dws dwt (數(shù)據(jù)倉庫 層)，ads (數(shù)據(jù)集市層)，app (應(yīng)用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構(gòu)的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細(xì)的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務(wù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-
快速使用Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 Hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫工具，可將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射成一張數(shù)據(jù)庫表，并提供類SQL的功能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，通過類SQL語句快速實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，不必開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。 背景信息
將揭示如何構(gòu)建一個(gè)讓你的數(shù)據(jù)倉庫在實(shí)時(shí)世界中游刃有余的架構(gòu)。 架構(gòu)設(shè)計(jì)： 構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵之一就是設(shè)計(jì)一個(gè)可靠而強(qiáng)大的架構(gòu)。這就像在峽谷中建造一座堅(jiān)固的橋梁，讓你的數(shù)據(jù)可以安全地流動(dòng)。GaussDB（DWS）提供了分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，讓你可以輕松應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理
對(duì)系統(tǒng)的影響 Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉庫的權(quán)限被修改，會(huì)影響當(dāng)前用戶，用戶組，其他用戶在默認(rèn)數(shù)據(jù)倉庫中創(chuàng)建庫、創(chuàng)建表等操作的操作權(quán)限范圍；會(huì)擴(kuò)大或縮小權(quán)限。 可能原因 Hive定時(shí)查看默認(rèn)數(shù)據(jù)倉庫的狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉庫權(quán)限發(fā)生更改。 處理步驟 檢查Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉庫權(quán)限情況。
Hive 配置 設(shè)置HiveSQL配置參數(shù)可在遷移HiveSQL數(shù)據(jù)庫腳本時(shí)自定義遷移工具的行為。 打開config文件夾中的features-hive.properties文件，并根據(jù)實(shí)際需要設(shè)置表1中的參數(shù)。 表1 features-hive.properties文件中的配置參數(shù)
Database，即數(shù)據(jù)庫，用于管理各類數(shù)據(jù)對(duì)象，各數(shù)據(jù)庫間相互隔離。 Datafile Segment，即數(shù)據(jù)文件，通常每張表只對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)文件。如果某張表的數(shù)據(jù)大于1GB，則會(huì)分為多個(gè)數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)。 Table，即表，每張表只能屬于一個(gè)數(shù)據(jù)庫。 Block，即數(shù)據(jù)塊，是數(shù)據(jù)庫管理的基本單位，默認(rèn)大小為8KB。
的工具就是Hadoop大數(shù)據(jù)倉庫Hive。 Hive的架構(gòu) Hive能夠直接處理我們輸入的SQL語句（Hive的SQL語法和數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)SQL略有不同），調(diào)用MapReduce計(jì)算框架完成數(shù)據(jù)分析操作。下面是它的架構(gòu)圖，我們結(jié)合架構(gòu)圖來看看Hive是如何實(shí)現(xiàn)將SQL生成MapReduce可執(zhí)行代碼的。
數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)易查詢。 立即體驗(yàn) 使用GaussDB(DWS)導(dǎo)入Hive數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的融合分析 指導(dǎo)用戶創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫集群GaussDB(DWS)，并將Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫，實(shí)現(xiàn)跨集群大數(shù)據(jù)的融合分析。 立即體驗(yàn) 使用GaussDB(DWS)實(shí)現(xiàn)零售業(yè)經(jīng)營狀況的多維度查詢分析
數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)會(huì)來自各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)或者外部爬取數(shù)據(jù)，所以需要我們知道每個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的模型字段都是來自哪個(gè)源，這樣我們就能快速全面的了解相關(guān)業(yè)務(wù)。相對(duì)穩(wěn)定，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)一般不會(huì)實(shí)時(shí)變化，所以我們今天看去年的數(shù)據(jù)和明天看去年的數(shù)據(jù)是一樣的，如果我們發(fā)現(xiàn)某一個(gè)月度數(shù)據(jù)不對(duì)，就可能需要
界面來與 Hive 進(jìn)行交互，提交查詢請(qǐng)求和管理任務(wù)。 元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：就像是機(jī)器的記憶庫，記錄著各種數(shù)據(jù)的信息。它存儲(chǔ)了表的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)類型、分區(qū)信息等元數(shù)據(jù)，這些信息對(duì)于 Hive 正確地執(zhí)行查詢和管理數(shù)據(jù)至關(guān)重要。Hive 默認(rèn)使用 MySQL 等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)，但也可以配置為使用其他數(shù)據(jù)庫或內(nèi)置的
Default數(shù)據(jù)倉庫的最原始位置是在hdfs上的：/user/hive/warehouse路徑下。 2. 在倉庫目錄下，沒有對(duì)默認(rèn)的數(shù)據(jù)庫default創(chuàng)建文件夾。如果某張表屬于default數(shù)據(jù)庫，直接在數(shù)據(jù)倉庫目錄下創(chuàng)建一個(gè)文件夾。 3. 修改default數(shù)據(jù)倉庫原始位置（將hive-default
利用Hive組件創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，實(shí)現(xiàn)Hive數(shù)據(jù)倉庫加載。具體來說，首先在Hive中創(chuàng)建Database，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。
跨集群訪問Hive Metastore 大數(shù)據(jù)融合分析時(shí)代，存算分離數(shù)倉如需遠(yuǎn)端訪問MRS的Hive數(shù)據(jù)源（包括Hive對(duì)接HDFS和Hive對(duì)接OBS兩種場(chǎng)景），可通過建立EXTERNAL SCHEMA實(shí)現(xiàn)。該功能僅9.1.0及以上版本支持。 準(zhǔn)備環(huán)境 已創(chuàng)建存算分離集群和MR
分布式中間件+單機(jī)版數(shù)據(jù)庫搭建。由于該方案不具備數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性能力，在同一時(shí)刻系統(tǒng)中數(shù)據(jù)可能是不完整、不準(zhǔn)確的，為銷售對(duì)單帶來極大困難。為保證數(shù)據(jù)的最終一致性，交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)需要通過ETL工具時(shí)隔數(shù)小時(shí)后同步到BI系統(tǒng)，無法做到實(shí)時(shí)分析，銷售及運(yùn)營主管無法實(shí)時(shí)掌握經(jīng)營情況。為了解決
化混合架構(gòu)的大數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)，保護(hù)舊有IT資產(chǎn)。支持客戶在大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)上，搭建全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、交換、分析服務(wù)平臺(tái)及計(jì)劃調(diào)度平臺(tái)。 協(xié)助客戶建設(shè)數(shù)據(jù)開發(fā)體系、數(shù)據(jù)運(yùn)維體系、數(shù)據(jù)治理體系、數(shù)據(jù)加工體系，幫助銀行客戶打通數(shù)據(jù)生產(chǎn)、加工、分析、利用的全鏈條。 完全數(shù)據(jù)庫化 1) 外部的離線文檔，僅作為編輯的介質(zhì)；
結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉庫匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，取百家之長(zhǎng)（各個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)），成就自己的一方天地（規(guī)劃各種業(yè)務(wù)域的模型，指標(biāo)）。 舉個(gè)栗子~ 車聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉庫的，剛開始啟動(dòng)階段就是車上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲(chǔ)什么數(shù)據(jù)，比如出現(xiàn)告警，就實(shí)時(shí)展示出來給用戶
