数据仓库设计规范

最新推荐文章于 2024-10-21 09:32:10 发布
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数仓建设规范
爱吃辣条的博客
02-04 1590
离线数仓建设规范
数仓规范：命名规范如何设计？
石榴姐yyds
09-22 881
数据仓库建设的目的仍是为了下游应用，因此，降低下游用户的应用成本是至关重要的。下面这些问题，你可以看看是否遇到过。很多表名非常类似，涉及各个层级的数据，也不知道粒度如何，用起来非常混乱！表内的字段名特别乱，甚至不同表中相同含义字段的命名不一致！任务名与表名差异很大，很难找到表对应的调度任务是哪一个！以上这些问题，都是由于命名不规范所导致的。那规范的命名又包括哪些方面呢？下面，我们一起来看一下。
大数据仓库开发规范示例
ith321的博客
01-13 1579
大数据仓库开发规范示例
数据仓库——设计
a1473227656的博客
03-09 1355
数据仓库需求只有在已经装载部分数据并开始使用时才能弄清楚数据仓库是在启发方式下建造的。
一篇文章搞懂数据仓库：数据仓库规范设计(1)
uiuuyy67的博客
04-07 472
对于原子指标，标名称适合用“动作 + 度量”的命名方式（比如注册用户数、购买用户数）④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）建模方法、建模工具、血缘关系、维度退化、一致性维度、元数据管理。脚本注释、字段别名、编码规范、脚本格式、数据类型、缩写规范。需求流程、工程流程、上线流程、调度流、调度和表生命周期管理。统一，就是要确保派生指标和它继承的原子指标命名是一致的。各层级命名、任务命名、表命名、字段命名、指标命名等。逻辑架构、技术架构、分层设计、主题划分、方法论。
数仓【规范建模篇-万字详解】
zy123456nn的博客
06-05 1156
数仓【规范建模详解】
数仓建模理论与规范
weixin_45017098的博客
01-16 1390
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。从上面的定义可用看到数据仓库主要有四个特点：• 面向主题：面向分析主题，如商家全域分析、交易环节分析等。• 集成的：将业务系统进行集成组装，并整合到数据仓库中。
Greenplum数据仓库设计规范1
08-04
《Greenplum数据仓库设计规范1》 在大数据领域，数据仓库是不可或缺的一部分，它用于存储、管理和分析大量结构化数据。Greenplum作为一个高效、可扩展的数据仓库平台，其设计规范至关重要，确保了数据的一致性、...
数据仓库规范设计.pdf
11-04
### 数据仓库规范设计 #### 0. 存储路径 数据仓库中的数据按照不同的层级进行组织，每层具有特定的功能和用途。以下是不同层级的数据存储路径及其特点： - **Operational Data Store / Fundamental Data Model ...
数据仓库设计规范文档
qq_38369653的博客
08-31 4724
数据仓库设计规范文档 版本 更新内容 备注 v1.0 创建文档 2020-08-11 一. 数仓建设 1.1. 数据模型架构规范 分层是为了解决 ETL 任务及工作流的组织、数据的流向、读写权限的控制、不同需求的满足等各类问题。 总体来说，数仓划分为操作数据层、数据仓库层和数据集市层三部分 数据层次的划分 ODS：Operational Data Store，操作数据层，在结构上其与源系统的增量或者全量数据基本保持一致。它相当于一个数据准备区，同时又承担着基础数据的记录以及历史变化。
2023-DataWorks数仓开发手册收藏版
ytp552200ytp的博客
03-22 5889
目前的数仓为离线数仓，因此DataWorks开发主要涉及到离线数据集成和数据模型开发，因此本节也是分两部分来描述。
数仓规范文档.rar
05-30
本文档整理数据仓库搭建过程中的分层结构和数据库、表名、字段命名规范，对数仓开发、大数据开发有重要帮助，欢迎下载。有问题随时博客留言或者私信我。
【数据中台】数据仓库设计规范
孟知之的搬砖填坑历险记
02-29 4275
为了解决数据仓库建设过程中出现的各种痛点，我们从模型与规范两个方面进行建设，并提出设计统一归口。 1.模型 规范化模型分层、数据流向，从而降低研发成本，增强指标复用性，并提高业务的支撑能力。 1.1.模型分层 为了保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长，我们将分层进行统一定义为四层： ODS（OperationalDataStore）：定义为存储层，仅...
大数据开发工作中的数仓设计（Hadoop，hive ，mysql ）
m0_62008384的博客
04-29 1887
数据仓库是由一整套体系构成，包含数据采集，数据存储，数据计算，数据展示等数据仓库主要作用对过往的历史数据进行分析处理，为公司决策停供数据支撑。表命名分层_主题_实体+业务+维度_分区分层 ods，dw，dwd主题 sale（销售主题） user（用户主题）实体+业务+维度示例：mysql中的表名+计算维度规范不是前置要求，不同公司可能根据业务设计表名字段类型规范数量类型整数为bigint金额类型为decimal(27, 2)，表示：27位有效数字，其中小数部分2位。
数仓模型设计规则
qq_43749532的博客
08-29 390
指标/度量：具体要分析的对象、分析的数据。例如：满意度、美誉度等数值类型的就是指标。维度/粒度：观察数据的角度。提供某一业务过程事件涉及用什么过滤和分类的描述属性维度：按分类区分，横向。如：客户、渠道粒度：纵向，有大小区分。模型架构：数仓中维度表与事实表的模型设计。如：星型模型或雪花模型。数据仓库：决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。二、整体架构整体设计架构图如下：转存失败重新上传取消。...
数仓模型规范设计
最新发布
SunnyRivers
10-21 1293
分区致力于解决支持大表和索引的关键问题，一旦分区被定义，SQL语句就可以访问的操作某一个分区而不是整个表，因而提高管理的效率。分区对于数据仓库应用程序非常有效，因为他们常常存储和分析巨量的历史数据，对于HIVE，分区实际就是对应HDFS文件系统上的的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有数据文件。在分区设计中通常需要从数据存储与数据访问角度考虑。以下为常用表设计的分区定义。流水表：流水表通常的加载或加工方式为增量，在使用时也经常按天的方式进行应用，通常设计date=数据日期作为分区。
数仓规范详解文档（推荐收藏）
数据派THU
05-22 1113
来源：大数据研习社 本文约8000字，建议阅读20分钟本文介绍了大数据数仓开发的一些规范问题。规范约束的是数仓建设的全流程，以及后续的迭代和运维。事实上，数仓规范文档，应该随着架构设计文档，在数仓开发启动之前，分发给所有相关人员，且是所有人都必须严格遵守的约定。为什么要有规范？俗话说的好，无规矩不成方圆，没有规范岂不乱套了? 个人觉得，规范是为了解决团体作战中的效率和协同问题，是对最终交付质量的有...
数仓分层搭建操作流程
weixin_43968786的博客
07-24 576
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 4.0.0 <groupId>com.study</groupId> <artifactId>hivefunction</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version>
阿里数仓架构与模型设计
西楼的博客
02-23 986
根据对业务的梳理，确定哪些表和主维表存在关联关系，并选择其中的某些表用于生成维度属性。维表是根据维度及其属性将数据平台上构建的表物理化的表，采用宽表设计的原则。：以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标事实表，以宽表化手段物理化模型。其中，DataWorks的数据集成负责完成数据的采集和基本的ETL【可以基于开源的相关技术组件构建数据采集和ETL基础平台】。在建设明细事实表时，需要选择基于现有的表进行明细层数据的开发，清楚所建表记录存储的是什么粒度的数据。
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