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關(guān)于數(shù)據(jù)環(huán)境： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)最好是以反復(fù)的方式進(jìn)行。首先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一部分，然后再建立另一部分。即出現(xiàn)所謂的CLDS的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)生命周期，區(qū)別于傳統(tǒng)的需求驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)生命周期(SDLC)。 粒度的選擇： 一般采用雙重粒度或建立活樣本數(shù)據(jù)庫(kù)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中分區(qū)是在應(yīng)用層而非系統(tǒng)層進(jìn)行；
臨時(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
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。
得洞察力、監(jiān)控企業(yè)績(jī)效以及更明智地決策。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過(guò)高效地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以便最大限度地減少數(shù)據(jù)輸入和輸出 (I/O)，并快速地同時(shí)向成千上萬(wàn)的用戶(hù)提供查詢(xún)結(jié)果，為這些報(bào)告、控制面板和分析工具 由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供支持。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Se
I系統(tǒng)，無(wú)法做到實(shí)時(shí)分析，銷(xiāo)售及運(yùn)營(yíng)主管無(wú)法實(shí)時(shí)掌握經(jīng)營(yíng)情況。為了解決這個(gè)問(wèn)題，他們后來(lái)采用了華為云混合負(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
by小AA 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)知多少 首先，來(lái)了解一下數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)吧！數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反應(yīng)歷史變化的數(shù)據(jù)集合。 我們來(lái)看這幾個(gè)詞： 面向主題，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)會(huì)規(guī)劃各種業(yè)務(wù)主題，所以我們需要理解各大主題的范疇以及之間的關(guān)系，這樣就了解了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本架構(gòu)。集成，
企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（EDW，1991）1991年，BillInmon出版了其有關(guān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的第一本書(shū)，這本書(shū)不僅僅說(shuō)明為什么要建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能給你帶來(lái)什么，更重要的是，Inmon第一次提供了如何建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的指導(dǎo)性意見(jiàn)，該書(shū)定義了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)非常具體的原則，包括：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的（Subject-Oriente
合作，但不同于 Hadoop，他不希望將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)拋在路邊。Hive 擁有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)功能，但在商業(yè)智能 (BI) 和分析上有一些限制。它具有數(shù)據(jù)庫(kù)的潛力，但也具有關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (RDBMS) 和結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言 (SQL) 方面的限制。它更加開(kāi)放和誠(chéng)實(shí)。它與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)密切相關(guān)，與 RDBMS 也
項(xiàng)目背景比如：XX銀行基于Teradata一體機(jī)構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，存在成本高、可替換性差、在線升級(jí)能力弱等問(wèn)題，希望引入擴(kuò)展性更強(qiáng)、具有成本競(jìng)爭(zhēng)力、在線升級(jí)能力強(qiáng)的產(chǎn)品替代。1.2. 項(xiàng)目目標(biāo)比如項(xiàng)目總體目標(biāo)：替換的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品能力要不低于現(xiàn)網(wǎng)Teradata的整體能力，而且要滿(mǎn)
1、新版本的cube方案中為什么使用gaussdb100 OLTP的庫(kù)作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？怎么不繼續(xù)使用早期私有云方案的gaussdb 200 （好像現(xiàn)在叫g(shù)aussdb A)？2、Flink 為什么采用了邊緣Flink的形式，不用FusionInsight HD 安裝flink？3、Datatool
簡(jiǎn)稱(chēng)數(shù)倉(cāng)、DW)，是一個(gè)用于存儲(chǔ)，分析，報(bào)告的數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，分析結(jié)構(gòu)為企業(yè)提供決策支持 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)不同，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)注分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)來(lái)源于不同外部系統(tǒng) 同時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)自身不需要“消費(fèi)”任何數(shù)據(jù)，其結(jié)果開(kāi)放給各個(gè)外部應(yīng)用使用
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱(chēng)DWS)是一種基于云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 200
gn> <b>數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案</b><align=left>上面的問(wèn)題，都可以通過(guò)一個(gè)建設(shè)良好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)解決。</align><align=left>業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)是面向操作的，主要服務(wù)于業(yè)務(wù)產(chǎn)品和開(kāi)發(fā)。而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則是面向分析的，主要服務(wù)于我們分析人員。評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)做的好不好，就
句，實(shí)現(xiàn)對(duì)象動(dòng)態(tài)注冊(cè)；通過(guò)命令行指令實(shí)現(xiàn)對(duì)象注冊(cè)；適當(dāng)增加對(duì)象索引、約束索引的注冊(cè)信息，用于擴(kuò)展細(xì)粒度對(duì)象鎖能力，提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL SQL并發(fā)能力；*數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境下，只需要考慮到表級(jí)雙活的能力，不建議實(shí)施字段級(jí)、記錄級(jí)雙活；vi. 對(duì)象鎖能力根據(jù)SQL指令給相應(yīng)對(duì)象動(dòng)態(tài)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 表1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)權(quán)限 權(quán)限 對(duì)應(yīng)API接口 授權(quán)項(xiàng)（Action） IAM項(xiàng)目 (Project) 企業(yè)項(xiàng)目 (Enterprise Project) 獲取數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list
鍵)來(lái)查詢(xún)用戶(hù)都存儲(chǔ)的什么信息。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的主要應(yīng)用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢(xún)結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果
8）常見(jiàn)選型：MySQL、PostgreSQL、Oracle 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 1）用于OLAP 2）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的，數(shù)據(jù)相對(duì)穩(wěn)定，來(lái)源多樣，經(jīng)過(guò)ETL得到，用來(lái)分析，決策支撐 3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù) 4）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)一般不符合三范式，并且反規(guī)劃范，有利于查詢(xún) 5）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)“通常”采用分布式架構(gòu)，數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)服務(wù)器上，以列存居多
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高級(jí)工程師培訓(xùn) 父主題： 培訓(xùn)服務(wù)
優(yōu)，語(yǔ)句變化必須重新調(diào)優(yōu)，無(wú)法回答創(chuàng)造性的問(wèn)題復(fù)雜可擴(kuò)展性Multiplex方式，不需要額外軟件支持，簡(jiǎn)單安全高可用性RAC、網(wǎng)格，基于OLTP的擴(kuò)展，需要單獨(dú)購(gòu)買(mǎi)操作系統(tǒng)級(jí)、數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)軟件，昂貴，性能差采用分區(qū)技術(shù)的IMB DB2 UDB ESE（以前稱(chēng)EEE）設(shè)計(jì)的MPP 平臺(tái)
產(chǎn)生告警的主機(jī)名。 對(duì)系統(tǒng)的影響 Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)被刪除，會(huì)導(dǎo)致在默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中創(chuàng)建庫(kù)、創(chuàng)建表失敗，影響業(yè)務(wù)正常使用。 可能原因 Hive定時(shí)查看默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)被刪除。 處理步驟 檢查Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 以root用戶(hù)登錄客戶(hù)端所在節(jié)點(diǎn)，用戶(hù)密
