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我簡單的做一個(gè)比喻，數(shù)據(jù)倉庫就是可以理解就是一個(gè)使用倉庫，數(shù)據(jù)就是這個(gè)倉庫的貨物，而數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)人員就是這個(gè)倉庫的管理員，所以數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)怎么管理好數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)規(guī)范的放在倉庫中，便于BI、AI等其他的使用數(shù)據(jù)的方面可以更好的使用倉庫里面的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)發(fā)揮出更好的價(jià)值，顯
常規(guī)表是我們需要固化的表，是正式使用的表，是目前一段時(shí)間內(nèi)需要去維護(hù)去完善的表。 規(guī)范：分層前綴[dwd|dws|ads|bi]_業(yè)務(wù)域_主題域_XXX_更新評率|全量/增量。 業(yè)務(wù)域、主題域我們都可以用詞根的方式枚舉清楚，不斷完善，粒度也是同樣的，主要的是時(shí)間粒度、日、月、年、周等，使用詞根定義好簡稱。
文章目錄 數(shù)據(jù)倉庫 什么是數(shù)據(jù)倉庫？ 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別？ 事實(shí)表和維度表 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型： 為什么數(shù)據(jù)倉庫要分層？ 數(shù)據(jù)倉庫模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩門） 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)——Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu)
業(yè)務(wù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)- – -對應(yīng)，是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)域，數(shù)據(jù)在其中只作暫時(shí)性保存，當(dāng)新的數(shù)據(jù)到達(dá)緩儲(chǔ)區(qū)時(shí)，現(xiàn)有數(shù)據(jù)被刪除或覆蓋。 主題劃分 面向主題域管理 為了提高指標(biāo)管理的效率，你需要按照業(yè)務(wù)線，主題域，和業(yè)務(wù)過程三級目錄方式來進(jìn)行指標(biāo)管理 劃分原子指標(biāo)和派生指標(biāo) 原子指標(biāo)+原子指標(biāo)=派生指標(biāo)
Database，即數(shù)據(jù)庫，用于管理各類數(shù)據(jù)對象，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。
想問下現(xiàn)在論壇主題帖的審核標(biāo)準(zhǔn)是什么？發(fā)了個(gè)帖子一直沒通過審核
Support)。 一、行為域ODS層詳細(xì)設(shè)計(jì) 1 ODS層功能 ODS：操作數(shù)據(jù)層 主要作用：直接映射操作數(shù)據(jù)（原始數(shù)據(jù)），數(shù)據(jù)備份； 建模方法：與原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保持完全一致 存儲(chǔ)周期：相對來說，存儲(chǔ)周期較短；視數(shù)據(jù)規(guī)模，增長速度，以及業(yè)務(wù)的需求而定；對于埋點(diǎn)日志數(shù)據(jù)ODS層存儲(chǔ)，通常可以選擇3個(gè)月或者半年；
根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)，提煉出若干“主題”(電商系統(tǒng)可以劃分：活動(dòng)主題、訂單主題、用戶主題、商品主題) 然后，區(qū)分每一個(gè)主題中的事實(shí)表[由用戶的某個(gè)行動(dòng)不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的表]、維度表[是對事實(shí)的一種描述] 張三是一個(gè)河南省鄭州人，在京東平臺(tái)上購買了一部華為手機(jī) [維度建模] 按照維度建模的思想，按各主題，將核心事實(shí)表關(guān)聯(lián)需要的維度表，得到寬表
業(yè)務(wù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)- – -對應(yīng)，是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)域，數(shù)據(jù)在其中只作暫時(shí)性保存，當(dāng)新的數(shù)據(jù)到達(dá)緩儲(chǔ)區(qū)時(shí)，現(xiàn)有數(shù)據(jù)被刪除或覆蓋。 主題劃分 面向主題域管理 為了提高指標(biāo)管理的效率，你需要按照業(yè)務(wù)線，主題域，和業(yè)務(wù)過程三級目錄方式來進(jìn)行指標(biāo)管理 劃分原子指標(biāo)和派生指標(biāo) 原子指標(biāo)+原子指標(biāo)=派生指標(biāo)
- 維度層 存儲(chǔ)維度數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)立方體的構(gòu)建。在數(shù)據(jù)立方體中，維度用于切片、切塊和匯總數(shù)據(jù)。比如在維度層存儲(chǔ)代碼表，公共代碼、業(yè)務(wù)代碼等。 ERR (Error Handling) - 錯(cuò)誤處理層 用于識別、記錄和處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的部分。 數(shù)據(jù)流向是這樣的，數(shù)據(jù)抽取到ODS層，然
易懂的查詢結(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（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
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)是建立在主題設(shè)計(jì)的基本上么？是等l1到l3到業(yè)務(wù)對象梳理完，掛到業(yè)務(wù)對象下的么？還是說兩個(gè)沒有什么關(guān)聯(lián)關(guān)系，相互獨(dú)立的。那如果是這樣的話，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的目錄劃分有什么方法論或者說最佳實(shí)踐尼
在介紹Lambda和Kappa架構(gòu)之前，我們先回顧一下數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展歷程： 傳送門-數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展歷程 寫在前面 咳，隨著數(shù)據(jù)量的暴增和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求越來越高，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展驅(qū)動(dòng)企業(yè)不斷升級迭代，數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)方面也在不斷演進(jìn)，分別經(jīng)歷了以下過程：早期經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu) > 離線大數(shù)據(jù)架構(gòu) > Lambda
件）匯總數(shù)據(jù)。反饋數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析在做完整個(gè)分析方案后，可以和數(shù)據(jù)放倉庫小伙伴一起分享成果，讓數(shù)據(jù)倉庫同事學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析思路的同時(shí)，也可以更好地規(guī)劃模型，從而進(jìn)入良性循環(huán)。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)分析都存在的組織架構(gòu)在很多大團(tuán)隊(duì)會(huì)有，很多小團(tuán)隊(duì)是沒有專門的數(shù)據(jù)分析人員或者數(shù)據(jù)倉庫人員的，二者是合為一體的。
過清理和組織的數(shù)據(jù)。它包含元數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫是高級分析、報(bào)告和決策的基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的一個(gè)子集，用于存儲(chǔ)特定團(tuán)隊(duì)或用途（如銷售或營銷）的數(shù)據(jù)。它可以幫助用戶快速訪問他們工作所需的信息。 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是分析存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中的大型數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)有意義的
在數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)建設(shè)過程中，數(shù)據(jù)的加載、卸載，各層數(shù)據(jù)模型之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，業(yè)務(wù)規(guī)則的實(shí)現(xiàn)等等數(shù)據(jù)加工過程都會(huì)以ETL任務(wù)的方式實(shí)現(xiàn)。 構(gòu)建ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)實(shí)施的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，在倉庫平臺(tái)建設(shè)過程中搭建一個(gè)完整、標(biāo)準(zhǔn)的ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)建設(shè)的基礎(chǔ)性目標(biāo)之一。ET
數(shù)據(jù)倉庫是信息（對其進(jìn)行分析可做出更明智的決策）的中央存儲(chǔ)庫。通常，數(shù)據(jù)定期從事務(wù)系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫和其他來源流入數(shù)據(jù)倉庫。業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和決策者通過商業(yè)智能 (BI) 工具、SQL 客戶端和其他分析應(yīng)用程序訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)和分析已然成為
地區(qū)部空運(yùn)成本，再匯總看季度全球空運(yùn)成本）數(shù)據(jù)倉庫跟業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)的不同點(diǎn)業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)OLTP數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫OLAP數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù)綜合性和提煉性數(shù)據(jù)當(dāng)前值數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)可更新不可更新，但周期性刷新一次處理的數(shù)據(jù)量小一次處理的數(shù)據(jù)量大面向應(yīng)用，事務(wù)驅(qū)動(dòng)面向分析，分析驅(qū)動(dòng)?
Hive 用作數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)庫。只是需要做一些工作和利用一些解決辦法將 Hive 打造成這樣的系統(tǒng)。為什么您要再次經(jīng)歷這一過程？因?yàn)槟仨毷褂檬诸^的工具并讓它們發(fā)揮作用。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫此數(shù)據(jù)對一個(gè)數(shù)據(jù)庫而言是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對于數(shù)據(jù)倉庫，您需要找出事實(shí)和維度。數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)很簡單：您對
臨時(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉庫
