搭建数据仓库第01篇：数据仓库开发的生命周期

最新推荐文章于 2025-10-02 19:43:57 发布
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本文探讨了从零开始搭建数据仓库的过程，重点介绍了Kimball生命周期方法，涵盖了定义业务需求、技术架构设计、维度建模、ETL设计与开发及BI应用设计等关键阶段。

虽然一直在做数据仓库开发，但是还没有从0开始搭建过数据仓库，所以就想通过学习和思考来搭建一个还不错的数据仓库。比较经典的当属Kimball生命周期方法，它为我们在数据仓库开发过程中提供了路标的作用，生命周期方法的总体结构的核心内容有

  1. 定义业务需求
  2. 技术路径
    • 技术架构设计
    • 产品的选择和安装
  3. 数据路径
    • 维度建模
    • 物理设计
    • ETL设计和开发
  4. BI应用路径
    • BI应用设计
    • BI应用开发

 

 后续会按照这个顺序依次做些总结和思考。其中第一部分定义业务需求是后面的三种路径的前提，但是跟数据路径更加紧密一些，所以就在数据路径中作总结了。

 

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本文聚焦 Hive 数据生命周期管理，详述数据归档与删除策略，涵盖基于时间和访问频率的归档、手动与自动删除及注意事项，具实用价值。
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