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素。1）多種數(shù)據(jù)集成方式將數(shù)據(jù)放入倉(cāng)庫(kù)并正確格式化通常是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)面臨的最大挑戰(zhàn)之一。傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)依賴于批處理提取轉(zhuǎn)換加載作業(yè)-ETL。ETL作業(yè)仍然很重要，但現(xiàn)在也有從流式攝取數(shù)據(jù)，甚至允許你直接對(duì)不在倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)執(zhí)行查詢的能力。2）支持數(shù)據(jù)多元查詢現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，除了要支持典
ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過程，是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的重要一環(huán)，用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。目的是將企業(yè)中的分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析依據(jù)。1
包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過程，可以分為三層——源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用： 從圖中可以看出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)來源于不同的源數(shù)據(jù)，并提供多樣的數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)自上而下流入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)后向上層開放應(yīng)用，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個(gè)平臺(tái)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)倉(cāng)
org)。 hive是一個(gè)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DataWareHouse)技術(shù)，主要是通過將用戶(程序員)書寫的SQL語(yǔ)句翻譯成MapReduce代碼，然后發(fā)布任務(wù)給Yarn執(zhí)行，完成SQL 到 MapReduce的轉(zhuǎn)換?？梢詫⒔Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供類SQL查詢功能。
04 導(dǎo)入數(shù)據(jù) 支持多種數(shù)據(jù)源和導(dǎo)入工具完成數(shù)據(jù)入庫(kù)：支持OBS外表、GDS外表導(dǎo)入；支持CDM、DRS、DLI實(shí)時(shí)入庫(kù)；支持訪問遠(yuǎn)端MRS數(shù)據(jù)源；支持元數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出；支持DSC進(jìn)行SQL腳本遷移等等。 05 數(shù)據(jù)分析 導(dǎo)入數(shù)據(jù)后，通過SQL命令完成各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析。 了解更多入門指引
MetaStore組件: 該組件是Hive用來負(fù)責(zé)管理元數(shù)據(jù)的組件。Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，其支持的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有Derby和Mysql，其中Derby是Hive默認(rèn)情況下使用的數(shù)據(jù)庫(kù)，它內(nèi)嵌在Hive中，但是該數(shù)據(jù)庫(kù)只支持單會(huì)話，在生產(chǎn)中并不適用，在我們?nèi)粘５拈_發(fā)中，
Worker2就是任務(wù)樹中的葉節(jié)點(diǎn)就是數(shù)據(jù)的掃描任務(wù)，接受下級(jí)任務(wù)的數(shù)據(jù)輸入，向上級(jí)任務(wù)輸出數(shù)據(jù)。Crew2 Worker1和Crew2 Worker2中間的節(jié)點(diǎn)就是各種數(shù)據(jù)運(yùn)算任務(wù),如Hash計(jì)算，Join操作，聚集操作和排序操作。接受下級(jí)任務(wù)的數(shù)據(jù)輸入，向上級(jí)任務(wù)輸出數(shù)據(jù)。在非阻塞的任務(wù)流程中
Hive 是基于Hadoop構(gòu)建的一套數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析系統(tǒng)，用來進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具能將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供SQL查詢功能，能將SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)變成MapRe
大：強(qiáng)大、靈活的數(shù)據(jù)集成能力，支持云上構(gòu)建園區(qū)運(yùn)營(yíng)，支持支持跨地域、多園區(qū)統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)。咨詢實(shí)施：懂園區(qū)、有經(jīng)驗(yàn)的園區(qū)數(shù)據(jù)治理咨詢服務(wù)與實(shí)施服務(wù)，結(jié)合園區(qū)特色管理要求，快速輔助園區(qū)管理方案構(gòu)建園區(qū)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)工具易用：方便、易用的一站式智能數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)工具，園區(qū)數(shù)據(jù)管理人員經(jīng)過簡(jiǎn)單培訓(xùn)，即可長(zhǎng)期維護(hù)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)工作。
實(shí)現(xiàn)涵蓋產(chǎn)業(yè)、地產(chǎn)、商業(yè)、物業(yè)等多業(yè)務(wù)板塊的統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理，規(guī)范項(xiàng)目、客戶等數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)全生命周期管理，實(shí)現(xiàn)“數(shù)出一孔” ，為企業(yè)流程效率分析、營(yíng)銷優(yōu)化等提供可信基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。 實(shí)現(xiàn)涵蓋產(chǎn)業(yè)、地產(chǎn)、商業(yè)、物業(yè)等多業(yè)務(wù)板塊的統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理，規(guī)范項(xiàng)目、客戶等數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)全生命周期管理，實(shí)現(xiàn)“數(shù)出一孔”
文章目錄 一、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的 數(shù)據(jù)組織級(jí)別二、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的 元數(shù)據(jù)三、粒度 ( 根據(jù) 數(shù)據(jù)綜合程度 劃分粒度 )四、粒度 ( 根據(jù) 樣本采樣率 劃分粒度 )五、分割六、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)組織形式 一、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的 數(shù)據(jù)組織級(jí)別 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)組織 級(jí)別 : 下面
<align=left>是否支持批量創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？</align>
在下新接觸華為云，請(qǐng)問一下各位專家，我這邊的需求是現(xiàn)有傳統(tǒng)的OA，HR,ERP系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)在華為云RDS上，我們想搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽到數(shù)據(jù)庫(kù)倉(cāng)庫(kù)形成大寬表，后面提供給BI進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和展示。。請(qǐng)問下我需要用到華為云的哪些服務(wù)，購(gòu)買哪些產(chǎn)品，哪些是必須的，哪些是可選的。。有沒有實(shí)踐案例可參考。謝謝
數(shù)據(jù)能被更新，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)僅僅是一系列某個(gè)時(shí)刻生成的快照。 一個(gè)經(jīng)典的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)模型通常劃分為3層，操作數(shù)據(jù)層ODS、中間數(shù)據(jù)層 dw層、應(yīng)用數(shù)據(jù)層ADS。 操作數(shù)據(jù)層ODS存儲(chǔ)了用于分析當(dāng)前和集成后的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，它的結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)來源一般都與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相
屏展示的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)推送，有用于部門應(yīng)用的數(shù)據(jù)集市，也有用于分析師的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室...對(duì)于不同的數(shù)據(jù)消費(fèi)途徑，數(shù)據(jù)需要從高度一致性的基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向便于數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的維度模型。不同階段的數(shù)據(jù)因此需要使用不同架構(gòu)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)模型與之相匹配，這也就是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里面進(jìn)行數(shù)據(jù)分層的原因。
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01 元數(shù)據(jù)的定義 按照傳統(tǒng)的定義，元數(shù)據(jù)（Metadata）是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中，元數(shù)據(jù)可以幫助數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理員和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開發(fā)人員非常方便地找到他們所關(guān)心的數(shù)據(jù)；元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)，可將其按用途的不同分為兩類：技術(shù)元數(shù)據(jù)（Technical
數(shù)據(jù)脫敏函數(shù)，是否可根據(jù)不同用戶查詢條件，對(duì)行脫敏、行濾除，也是這些脫敏函數(shù)么？and，or，in我們?cè)谟脩舨樵儠r(shí)會(huì)用到，多條件間沖突時(shí)，是如何處置，是否有相應(yīng)處置方案，目前我們也不知哪種處置比較好。
“主題”。 進(jìn)入主題頁(yè)面。 在主題列表中，選擇您要向其添加訂閱者的主題，在右側(cè)“操作”欄單擊“添加訂閱”。 或者單擊“主題名稱”，在主題詳情頁(yè)的右上角選擇“添加訂閱”。 此時(shí)將顯示“添加訂閱”對(duì)話框。 圖1 添加訂閱 在“協(xié)議”下拉框中選擇您需要的協(xié)議，在“訂閱終端”輸入框中輸入對(duì)應(yīng)的訂閱終端，填寫說明如表1所示。
常包含多個(gè)數(shù)據(jù)源，并將這些數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合和組織。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要目的是為了支持決策支持和數(shù)據(jù)分析，因此它需要具備數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析等功能。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)區(qū)別與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相比，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要面向數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析，而非事務(wù)處理。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)主要是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，如
