背景与目标 在数据仓库建设过程中，数据安全扮演着重要角色，因为隐私或敏感数据的泄露，会对数据主体（客户，员工和公司）的财产、名誉、人身安全、以及合法利益造成严重损害。因此我们需要严格控制对仓库中的数据访问，即什么样的人员或者需求才可以访问到相关的数据。这就要求对数据本身的
美团数据仓库，在过去的两年中，与我们的业务一起高速发展。在这一演进过程中，有很多值得总结和沉淀的内容。这篇文档回顾下美团数据仓库这两年发展过程中遇到的各种问题，为什么选择了现在的技术方案，每一个功能和模块是在什么情况下产生的，解决的是什么问题，中间有过哪些弯路。既可以作为
简介： 阿里云在最新发布的 The Forrester Wave™: Cloud Data Warehouse, Q1 2021 全球云数据仓库技术评比中进入卓越表现者象限，成为国内唯一入选厂商。本文针对 Forrester 的报告，结合阿里云的以 MaxCompute 为核心的云数仓产品，做一个详细的技术解读。 概述： 2021年3月25日，
一、数据仓库的概念 数据仓库（Data Warehouse）简称DW或者DWH，顾名思义，就是储存数据的仓库，一般用于对过去的以及既定发生过的数据进行储存和分析。 数据仓库有个最大的特性：本身不产生数据也不会消耗数据，数据来源于各个数据源。 二、数据仓库的特征 数据仓库的特征总
摘要：在数据仓库平台建设过程中，数据的加载、卸载，各层数据模型之间的数据流转，业务规则的实现等等数据加工过程都会以ETL任务的方式实现。 一、前言 在数据仓库平台建设过程中，数据的加载、卸载，各层数据模型之间的数据流转，业务规则的实现等等数据加工过程都会以ETL任务的方式实现。 构
转： 美团DB数据同步到数据仓库的架构与实践背景在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后
本文主要的主线就是回答下面三个问题： 什么是数据模型 为什么需要数据模型 如何建设数据模型 最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大家来了解整个数据建模的过程。 一、 什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实
数据仓库 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。可以理解为： 面向分析的存储系统
学习笔记 学习渠道：https://www.bilibili.com/video/BV1qv411y7Wv?p=1 1.1 数据仓库诞生原因 历史数据积存 历史数据使用频率低，堆积在业务库中，导致性能下降 随着业务的进行，会源源不断的产生数据，这些业务数据都会存储在业务数据库中，如 MySQL、Oracle 当中，支持业务系统的运行
1、数据仓库的发展趋势 1.1数据仓库的趋势 关于数据仓库的概念就不多介绍了。 数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。 数据仓库的趋势：
数据湖是非结构化和结构化数据池，按原样存储，没有特定的目的，可以建立在多种技术上，如Hadoop，NoSQL，Amazon Simple Storage Service，关系数据库或各种组合根据一份名为“什么是数据湖”的白皮书，为什么它变得流行？Data Lake允许多点采集和多个数据访问点。Pentaho公司的创始人詹姆斯·迪克森
杀手级特性 今年Power BI的几大杀手级特性的GA，可以让其构建完整的数据仓库/数据湖和BI分析一站式方案。 Power BI Premium Per User-超低的价格 Large datasets in Power BI Premium-内置完整的SSAS引擎 Dataflows and Azure Data Lake Gen 2-与Azure数据湖集成，数据共享 XMLA end
拉链表 概述 什么是拉链表? 拉链表，其实是数仓工程师针对变化数据的修改问题的一种解决方案下的某一类同一性质的表。 拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。 拉链表的好处？ 既可
本章的内容是数据整合工作的起点，本章将详细解释3种主要的数据整合方式不同点和相似点。这3种数据的整合方式分别是etl,elt和eii。为了能够全面理解数据仓库和数据整合，我们先来看看事务数据库系统和分析型系统不同不处。1.1 OLTP和数据仓库对比人们通常的第一个问题是事务系统和
数据仓库 之 数据建模理论 数据仓库建模理论就像大厦的地基，只有把建模理论理解清楚，在数据建模时才能有理有据。作为一个数据仓库开发人员，数据建模理论是我们必须要掌握和理解的一部分，只要充分理解了数据建模理论知识，在建设数据仓库时我们就可轻松上手。 数据建模理论 数据仓
由于公司的数据体量在逐步增大，日常的可视化过程中，和查询效率极其低下； 忍不住向大佬们咨询之后，发现了数据仓库和Hive这两个概念； 这就，打开了新世界的大门； 1. 是什么 经过观看小破站的几集教程后，发现，整个是说如何管理数据。即，数据治理； 载自百度百科：数据治理（Data Governance） 是
数据仓库-分层模型阿里5层模型HIVE应用-模型分层分布式任务调度传统数据仓库分层模型介绍阿里大数据实践分享hive原理介绍hive组件架构hive应用场景离线大数据量的批处理场景查询响应慢实时查询缓慢，引入Impala
数据仓库概念：数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 那么数据仓库有什么作用呢？1、提供加强的商业智能B
文章目录 架构演化内驱业务数据库中间库数据仓库数仓与集市区别数据集市 架构演化内驱 系统架构是一个产品的基石，它的扎实是产品成长性的保障。但是架构永远与产品是共同成长的。新产品刚推出时，快速、可用即行，不可能构造一个复杂、庞大的基础架构。随着产品的热火，压力
为什么要元数据管理 数据的参考框架 解决数据模糊性 可视化数据流动 影响和血缘分析 推进标准化建设 规范化数据审计 普通应用系统为什么不需要元数据管理? 表的数量少 数据加工简单 数据来源单一 访问方式单一 交钥匙的应用 数据仓库为什么必须元数据管理? 上下
1. 数据仓库五层架构规范 1.1 数据仓库为什么要分层 把复杂问题简单化，每一层只处理简单的任务，方便定位问题；减少重复开发，规范数据分层，通过中间层数据能够减少重复计算，且增加计算结果的复用性；隔离原始数据，不论是数据的异常还是数据的敏感性，使真实数据与统计数据解耦开。 1.2 DW
数据仓库的MPP架构 1.MPP架构的大数据计算引擎 Impala、ClickHouse、Druid、Doris，采用MPP架构的很多OLAP引擎号称：亿级秒开 2.MPP架构 MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 目前服务器分类大概有三种： SMP(对称多处理器结构)NUMA（非一致存储访问结构）MPP（大规模并行处理结
为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理，今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式。增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取（extraction）、转换（transformation）和装载（loading）)实施过程中需要重点考虑的问题。ETL抽取数据的过程中，增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键
数据仓库缓慢变化维度SCD？你想知道的都在这里 群主 大数据技术与架构 大家知道平时我对SQL Boy & Girl 有很深的成见，原因在于数据仓库本身博大精深，但是很多开发人员在用数据分析师的角色要求自己的开发能力。就像王者荣耀你本身是个刺客，输出连个肉坦都比不过，怎么好讲自己是个刺客呢
数据仓库主要工作就是模型设计； 1、维度建模的三种方式：星型模式、雪花模式、星座模式 2、分层架构：ODS、DW（DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS）、ADS 3、缓慢变化维与退化维；处理缓慢变化维的方式（拉链表，拉链表能实现保存历史快照，去除重复数据，节约空间） 参考https://blog.csdn.net/liu_ch
