数据仓库 四

对于企图走出舒适区的企业而言，人性是最大的阻碍。为开始一项新计划而需要的最初痛苦的精神障碍，使许多企业无论其规模有多大，都无法获得最终可能带来的收益。到目前为止，采用基于云计算的数据仓库策略的商业案例非常引人注目。但是，尽管人工编程可以帮助企业并成功迁移到

随着企业的发展，各业务线、产品线、部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务。随着信息化建设的不断深入，由于业务系统之间各自为政、相互独立造成的数据孤岛”现象尤为普遍，业务不集成、流程不互通、数据不共享。这给企业进行数据的分析利用、报表开发、分析挖掘等带

数据仓库就是数据通常从事务系统中提取，在将数据加载到数据仓库之前，会对数据进行清理与转换。而数据仓库则是捕获结构化数据并将其按模式组织。在数据仓库中存储数据之前定义schema，这需要你清理和规范化数据，这意味着schema的灵活性要低不少。

①ODS层存放的是原始数据，因此只需要一个字段就行。②ODS层的数据来源于HDFS，里面存储的文件带有压缩，因此需要指明相应的压缩方式。③在多人操作一张Hive表时，最好建立外部表，防止删表时将其中的数据也删掉了。2 编写将数据导入上述表中的脚本。④hiv

6月9日， 在2020阿里云峰会上，阿里巴巴副总裁、阿里云计算平台事业部高级研究员贾扬清宣布推出新一代云原生数据仓库和数据湖解决方案。基于创新的技术架构，新一代云原生数据仓库可支持PB级数据关联分析和实时查询，实现离线、实时、分析、服务的四位一体。同时推出

为了将数据仓库设计过程中excel中设计的物理模型高效转换成标准的Hive建表语句，我用 python开发了如下的工具。-- V1.0 guominghuang 2020-5-15 新增上线。sql =

　　一个简单的理解：把SQL的一些操作应用在hadoop的HDFS上面。　　数据库里面有个范式的概念，也就是说数据库中的数据是没有冗余的，用于企业的一些应用。数据仓库是存在冗余数据的，主要用来对大规模的数据及进行数据分析，用户数据挖掘、数据分析。

在实践数据仓库的建设中，越发感受到规范的重要性，总结出以下几点。

数据中台是 2015 年阿里提出来的双中台的概念其中的一个重要组成，阿里作为先驱者，提供了数据中台架构、以及非常多的建设思路供大家参考，但是一千人眼里有一千个数据中台，到底什么是数据中台?我个人认为数据中台的核心组成，以及一些技术选型参考。其中 Hado

一个数据仓库是一个统一的架构下组织不同数据源的异类集合。有两种构建数据仓库的方法：解释自上而下的方法和自下而上的方法。外部源–外部源是从中收集数据的源，与数据类型无关。为此，建议使用ETL工具。此外，该模型被认为是业务变更的最强模型。设计的成本，时间及其维

如果要问最近几年，IT行业哪个技术方向最火?一定属于ABC，即AI + Big Data + Cloud，也就是人工智能、大数据和云计算。在这种趋势下，大数据技术越来越重要。相比较AI和云计算，大数据的技术门槛更低一些，而且跟业务的相关性更大。我个人感觉再

日前，阿里云正式发布云原生数据仓库AnalyticDB基础版，极大降低了用户构建数据仓库的门槛，每月可低至860元。高度兼容MySQL，极低的使用成本和极高的性能，使中小企业也可以轻松的搭建一套实时数据仓库，实现企业数据价值在线化。

如果您接触过数据仓库, 您可能会使用 ETL 或 ELT 将您的数据从不同的来源提取到数据仓库中。这些是移动数据或集成数据的常用方法, 以便您可以关联来自不同来源的信息, 将数据安全地存储在一个位置, 并使公司的成员能够从不同业务部门查看综合数据。ET

在Databricks的过去几年中，我们看到了一种新的数据管理范式，该范式出现在许多客户和案例中：LakeHouse。在这篇文章中，我们将描述这种新范式及其相对于先前方案的优势。数据仓库不适用于许多此类场景，并且也不是最具成本效益的。由于这些原因，数据湖之

从1990年数据仓库之父比尔·恩门提出数据仓库的概念，ETL作为数据仓库的核心组件，在传统的数据仓库中是服务于数据采集，数据处理，大数据时代来临，对ETL的理解也由升级到这个层面。如果你也考虑建设企业级数据仓库可以作为参考。建设数据仓库的模式有由上而下以及

最佳实践概述应用场景客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群，数据集中保存在HDFS文件系统，同时借助Hive进行常见的ETL任务。注册阿里云账号，并完成实名认证。阿里云账户余额大于100元。您可以登录阿里云控制台，并前往账户总览页面查看账户余额。开

操作型 - 原子/数据仓库 - 数据集市 - 个体。CLDS 是DDS系统，数据驱动开发，由数据开始做集成，再进行数据检验和分析。SDLC 是传统的需求驱动开发。对硬件使用比较稳定，有波峰波谷。数据仓库则有时间上的间断，利用或不利用

SQL Server 2008提供了一个全面的和可扩展的数据仓库平台，它可以用一个单独的分析存储进行强大的分析，以满足成千上万的用户在几兆字节的数据中的需求。数据仓库中的数据容量随着操作系统数目的快速增加而在持续增长。内嵌在SQL Server 2008中

2018 年起，马蜂窝也开始了自己的数据中台探索之路。在这样的思想下，我们结合自身业务特点建设了马蜂窝的数据中台，核心架构如下：。作为中台的另一大核心部分，马蜂窝数据仓库主要承担数据统一化建设的工作，包括统一数据模型，统一指标体系等。下面介绍马蜂窝在数据仓

一个交易流程包括多个事务，比如定单 ，支付 等，比如购物篮的分析 ，比如做了一次活动后的分析，比如拉新转换率有多高， 这些都是面向场景的分析。还有支持决策的分析，如BI

企业数据是指整个企业的信息全景。在企业中有很多种不同类型的数据。本书展示了一种数据视角，并且在很高的层次上阐述了如何在企业决策过程中使用数据。大数据最明显却并未被技术供应商所提起的-个特征是重复型大数据和非重复型大数据之间的差异性。重复型大数据和非重复型大

很长一段时间，BI和数据仓库几乎都是如影随形、难舍难分。企业如果想要实行“数据驱动决策-决策推动业务发展”的机制，就必须先有数据仓库充当中央存储库，供BI查询和调取，然后再在BI上进行数据的分析与可视化。在现代商业环境中重新定义BI和数据仓库，我们又能不能

数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。数据仓库是面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。每个主题基本上对应一个相应的分析领域。

我们做大数据很早，2011年、2012年就开始了，到现在基本形成了一整套完整的数据中台体系。大数据基本为这三件事服务：。首先，我们把大数据技术领域划分为六块，如下图所示。业务元数据从商业和业务的角度描述数据仓库中的数据，使业务人员更好地、全面地理解数据仓库

传统RDBMS人员的需要。Facebook开源 用于解决海量结构化日志的数据统计问题。构建在hadoop之上的数据仓库。Hive底层执行引擎支持:MR/Tez/SparkHive体系架构:. 只有一个MySQL也可以。Hive指向VIP的虚拟地址，所以My

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数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据和业务DB数据两类。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，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环

今年有个现象，实时数仓建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库的文章和方案。但是对于实时数仓的狂热追求大可不必。在整个实时数仓的建设中，OLAP数据库的选型直接制约实时数仓的可用性和功能性。本文从业内几个典型的数仓建设和发展

数据湖是数据仓库的补充,是为了解决数据仓库漫长的开发周期，高昂的开发、维护成本，细节数据丢失等问题出现的。数据湖大多是相对于传统基于RDBMS的数据仓库，而从2011年前后，也就是数据湖概念出现的时候，很多数据仓库逐渐迁移到以Hadoop为基础的技术栈上，

技术升级快于我们的想象，今天的故事在明天来看就是一种常识。对于数仓而言，又何尝不是？互联网的发展，导致大数据的人才缺口。互联网公司雨后春笋，传统行业机巧转身。短短几年，数据行业已沧海桑田。今天谈大数据已不复当年雾里看花的景象，它像一列更高速的快车，和老前辈

这样的数据仓库，已经具有了数据湖的部分功能。

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本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享。链家网自2014年成立后，全面推进020战略，打造线上线下房产服务闭环，公司业务迅速增长，覆盖全国28个地区，门店数量超过8000家。

数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别。用户较为关心操作的响应时间，数据的安全性，完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作性处理。分析性处理，叫联机分析处理OLAP，一般针对某些主题的历史数据进

项目教程以国内电商巨头实际业务应用场景为依托，以阿里云ECS服务器为技术支持，紧跟大数据主流场景，对接企业实际需求，对电商数仓的常见实战指标进行了详尽讲解，让你获取最前沿的技术经验！

数据源一般是业务库和埋点，当然也会有第三方购买数据等多种数据来源方式。业务库的存储一般是Mysql 和 PostgreSql。ODS 的数据量一般非常大，所以大多数公司会选择存在HDFS上，即Hive或者Hbase，Hive居多。可将ODS做成一个宽表，结

数据中台的概念非常接近传统数据仓库+大数据平台的结合体。它是在企业的数据建设经历了数据中心、数据仓库等积累之后，借助平台化的思路，将数据更好地进行整合与统一，以组件化的方式实现灵活。其中，ODS 选择保持贴源的范式模型，不做进一步模型抽象，只是从节省存储角

随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统到商业智能、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认

　　数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型DataBase，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP 系统的分析需求为目的。　　数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花

优秀云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动数据的服务。对于只看到大量等待数据并可供处理的大型仓库或数据仓库的最终用户来

Snowflake、Panoply和Repods是三种允许您在托管云架构中提取、处理、存储和访问数据的云端服务。区别于其他只能提供数据呈现与处理的云服务，这些平台能够为海量的数据提供计算与存储资源，因此我们常称之为云数据仓库平台。由于这三个平台的受众并非完

数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了

标准的数据仓库分层：ods，pdw，mid，app（应用层）。元数据，也叫解释性数据，或者数据字典，会记录数据仓库中模型的定义，各层级之间的映射关系，监控数据仓库的数据状态和etl的任务运行状态。

即确定数据分析或前端展现的主题. 主题要体现出某一方面的各分析角度(维度)和统计数值型数据(量度)之间的关系, 确定主题时要综合考虑.我们的做法是将原始表与维度表进行关联, 生成事实表. 关联时有为空的数据时,需要使用外连接, 连接后将各维度的代理键取出放

A.创建事务表必须带有into buckets子句和stored as orc TBLPROPERTIES 子句，并且不能 带有sorted by子句。Hive计划在未来 版本支持这些语句。B.现有版本只支持ORC文件格式， 未来可能

数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分

联机事务处理系统 OLTP系统：也称为生产系统，它是事件驱动、面向需求的，比如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。OLTP在使用过程中积累了大量数据。对响应时间要求非常高;对用户数量非常宠大，主要是操作人员；不同的行业会有不同的主题域划分方式。

工作中，有些时候总感觉对某个概念，某项技术理解的不够深，理解的不到位，其实是自己站的高度不够高。在考虑技术细节和业务结合使用时，也要多想想设计的初衷，多想想为什么，收获颇丰。树立这些观念有助于更好的利用hive的特点和优势。比如要考虑数据倾斜问题会对MR造

大量原来线下的业务电子化之后，产生了很多的数据，这些数据除了能够支撑业务正常运转，也能够使分析人员针对整个企业的运转情况进行分析。比如，本周与上周相比销量增加还是减少了？哪些供应商提供的商品，成本低、质量好、及时供货、客户比较喜欢？上面这些问题分别涉及 销

其中最核心的是集成。目前业界的事实标准是 维度模型。大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value、Veracity（真实性）。