Daivei_lai的博客

ok，之前已经把所有数据都导入到ods层了吧，接下来咱们就开始进入dw层拉！数仓项目 指标计算目标能够完成订单地域、分类维度业务开发能够完成订单时间维度分析1 数仓项目 - 订单分析时间维度分析业务开发先要准备日期数据drop table if exists itcast_dw.dim_date;CREATE TABLE itcast_dw.dim_date(date_key string,date_value string, day_in_year string,day_in

许久不见。咱们接着之前的来讲，你应该按我说的把kettle给学了一遍了吧？没学的话请赶紧去学，否则后面你也看不懂。咱们今天从数仓理论开始讲！数据仓库维度模型设计1 维度建模基本概念维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据集

千亿级数仓项目（一）总体介绍阶段一千亿级数仓项目简介大数据离线数仓项目架构（需要修改）项目技术简介项目环境介绍项目ER图前言学了这么久大数据技术，也是时候搞个项目练练手了，现在就来看看我们接下来要肝的项目。总体介绍阶段一了解行业背景、了解项目背景，项目架构介绍、技术选型，项目环境（数据/硬件）介绍，项目ER图、项目需求介绍。基于项目需求实现查询功能（写SQL）或整理出查询流程阶段二学习、掌握kettle的使用、使用kettle将项目需求所需的数据在MYsql同步到Hive使用sqoop,将