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體化混合架構(gòu)的大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kāi)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(kù)化 1) 外部的離線文檔，僅作為編輯的介質(zhì)；
體化混合架構(gòu)的大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kāi)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(kù)化 1) 外部的離線文檔，僅作為編輯的介質(zhì)；
Hive是Apache開(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，基于Hadoop構(gòu)建，用于處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Hive 是 Apache 開(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，基于 Hadoop 構(gòu)建，主要用于處理和分析大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為數(shù)據(jù)庫(kù)表，并通過(guò)類 SQL 的查詢語(yǔ)言（HiveQL）簡(jiǎn)
Hive是Apache開(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，基于Hadoop構(gòu)建，用于處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Hive 是 Apache 開(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，基于 Hadoop 構(gòu)建，主要用于處理和分析大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為數(shù)據(jù)庫(kù)表，并通過(guò)類 SQL 的查詢語(yǔ)言（HiveQL）簡(jiǎn)
s_auction_auctions 是與前臺(tái)商品中心 系統(tǒng)同步的商品表，此表即是主維表。第三步：確定相關(guān)維表。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是業(yè)務(wù)源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)或者同 一業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的表之間存在 關(guān)聯(lián)性。根據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)的梳 理，確定哪些表和主維表存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，并選擇其中的某些表用于生成維度屬性。第四步 ：確定維度屬性
中間表一般出現(xiàn)在Job中，是Job中臨時(shí)存儲(chǔ)的中間數(shù)據(jù)的表，中間表的作用域只限于當(dāng)前Job執(zhí)行過(guò)程中，Job一旦執(zhí)行完成，該中間表的使命就完成了，是可以刪除的（按照自己公司的場(chǎng)景自由選擇，以前公司會(huì)保留幾天的中間表數(shù)據(jù)，用來(lái)排查問(wèn)題）。 規(guī)范：mid_table_name_[0~9|dim] t
客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，如果數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的不好，需要延時(shí)一-到兩天才能顯示數(shù)據(jù)，這顯然是不能出現(xiàn)這種事情的。高質(zhì)量:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所提供的各種信息，肯定要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常要經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個(gè)流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會(huì)有更多層
客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，如果數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的不好，需要延時(shí)一-到兩天才能顯示數(shù)據(jù)，這顯然是不能出現(xiàn)這種事情的。高質(zhì)量:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所提供的各種信息，肯定要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常要經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個(gè)流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會(huì)有更多層
備注1：存算分離表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS上，無(wú)需重分布，但是元數(shù)據(jù)和索引存儲(chǔ)在本地，仍然需要進(jìn)行重分布。存算分離表在重分布時(shí)，表只支持讀，元數(shù)據(jù)的重分布時(shí)間一般比較短，但是，如果表上創(chuàng)建了索引，索引會(huì)影響重分布的性能，重分布完成時(shí)間與索引的數(shù)據(jù)量成正比關(guān)系，在此期間，表只支持讀。 存算分離集群僅9
詳情請(qǐng)參見(jiàn)表4。 存算分離本地盤(pán)規(guī)格，該規(guī)格存儲(chǔ)容量固定，不能夠進(jìn)行磁盤(pán)擴(kuò)容和規(guī)格變更，只能進(jìn)行節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容，規(guī)格詳情請(qǐng)參見(jiàn)表5。 創(chuàng)建存算分離集群時(shí)規(guī)格僅顯示后半部分（例如4U16G.4DPU），下列規(guī)格列表中前綴（dwsx3/dwsax3/dwsk3）代表存算分離對(duì)應(yīng)的CPU架構(gòu)。
息系統(tǒng)相關(guān)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)有來(lái)自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來(lái)的數(shù)據(jù)中抽取出來(lái)，進(jìn)行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)； 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是在對(duì)原有分散的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保
文章目錄 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別？ 事實(shí)表和維度表 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型： 為什么數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)要分層？ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩門(mén)） 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)——Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu)
性能，以便比較不同的設(shè)計(jì)對(duì)表的加載性能、存儲(chǔ)空間和查詢性能的影響。 在進(jìn)行調(diào)優(yōu)表實(shí)踐之前，需要先了解表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)相關(guān)的內(nèi)容。因?yàn)檫M(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)，表設(shè)計(jì)上的一些關(guān)鍵項(xiàng)將嚴(yán)重影響后續(xù)整庫(kù)的查詢性能。表設(shè)計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)也有影響：好的表設(shè)計(jì)能夠減少I/O操作及最小化內(nèi)存使用，進(jìn)而提升查詢性能。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS 參見(jiàn)“創(chuàng)建集群”章節(jié)創(chuàng)建DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。創(chuàng)建成功后，記錄集群的內(nèi)網(wǎng)IP。 為確保ECS與DWS網(wǎng)絡(luò)互通，DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要與ECS在同一個(gè)區(qū)域，同一個(gè)虛擬私有云和子網(wǎng)下。 表1 DWS規(guī)格 參數(shù)項(xiàng) 參數(shù)取值 區(qū)域 華北-北京4 可用區(qū) 可用區(qū)1 產(chǎn)品類型 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉(cāng)
的產(chǎn)生。由于企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)、實(shí)施很困難，使得最早吃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)者和分析師開(kāi)始考慮只建設(shè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一部分，然后再逐步添加，但是這有背于BillInmon的原則：各個(gè)實(shí)施部分的數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和加載是獨(dú)立，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的混亂與不
了華為云混合負(fù)載數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS。DWS采用“一庫(kù)兩用”的設(shè)計(jì)理念，一套數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群既可以支持超高并發(fā)、低時(shí)延的業(yè)務(wù)交易請(qǐng)求，同時(shí)可支撐復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)分析和BI應(yīng)用，減少開(kāi)發(fā)和運(yùn)維成本。相比于原系統(tǒng)，BI系統(tǒng)時(shí)效性大大提高，且數(shù)據(jù)分析性能提升3倍。做到數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)一致的同時(shí)，DWS也確
DWS數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象設(shè)計(jì)規(guī)則 DWS Database和Schema設(shè)計(jì)規(guī)則 DWS表設(shè)計(jì)規(guī)則 DWS字段設(shè)計(jì)規(guī)則 DWS約束設(shè)計(jì)規(guī)則 DWS視圖和關(guān)聯(lián)表設(shè)計(jì)規(guī)則 父主題： DWS各對(duì)象設(shè)計(jì)詳細(xì)規(guī)則
從數(shù)據(jù)源的采集到多層清洗加工的過(guò)程中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)邏輯分層一般分為4層。 分層的核心思想就是解耦。 ODS Operation Data Store 原始數(shù)據(jù)層，也有叫貼源層，該層對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行原樣存儲(chǔ)。 DWD Data Warehouse Detail 明細(xì)數(shù)據(jù)層，對(duì)ODS進(jìn)行清洗，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。
interface，應(yīng)用程序編程接口）中對(duì)同樣的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行兩次編程：一次為批量計(jì)算的ETL系統(tǒng)，一次為流式計(jì)算的Streaming系統(tǒng)。針對(duì)同一個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題產(chǎn)生了兩個(gè)代碼庫(kù)，各有不同的漏洞。這種系統(tǒng)實(shí)際上非常難維護(hù)服務(wù)器存儲(chǔ)大：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的典型設(shè)計(jì)，會(huì)產(chǎn)生大量的中間結(jié)果表，造成數(shù)據(jù)急速膨脹，加大服務(wù)器存儲(chǔ)壓力。
-成長(zhǎng)地圖 | 華為云
設(shè)計(jì)原則 大數(shù)據(jù)的部署架構(gòu)設(shè)計(jì)包括大數(shù)據(jù)集群、大數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度平臺(tái)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，其中大數(shù)據(jù)應(yīng)用的部署架構(gòu)請(qǐng)參考應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)。 圖1 大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)分類 大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)同樣要考慮架構(gòu)設(shè)計(jì)的6要素: 成本 可用性 安全性 可擴(kuò)展性 可運(yùn)維性 性能 圖2 架構(gòu)設(shè)計(jì)6要素 父主題： 大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)
無(wú)狀態(tài)性每個(gè)請(qǐng)求必須包含服務(wù)器必須理解的所有信息，而不是依賴于服務(wù)器記住先前的請(qǐng)求。服務(wù)端不能保存除了單次請(qǐng)求之外的，任何與其通信的客戶端的狀態(tài)?？蛻舳?span id="hutaadz" class='cur'>的所有請(qǐng)求必須包括服務(wù)端完成請(qǐng)求所需的所有信息（認(rèn)證，授權(quán)，表單）。 冪等性冪等性指的是一次和多次請(qǐng)求某一個(gè)資源應(yīng)該具有相同的作用。冪等的方法意味著
