数仓建立方案

最新推荐文章于 2025-04-23 13:54:48 发布
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本文深入探讨了实时计数技术的实现原理与应用场景，详细介绍了如何利用Ververica平台进行实时数据处理与计数，为读者提供了从理论到实践的全面指南。
常见数仓解决方案
XiaoZhuSGM的博客
02-05 636
常见数据仓库解决方案一.传统解决方案(以Oracle为例)待续二.开源Hadoop解决方案待续三.亚马逊AWS解决方案四.微软云解决方案五.阿里云解决方案 一.传统解决方案(以Oracle为例) 待续 二.开源Hadoop解决方案 待续 三.亚马逊AWS解决方案 四.微软云解决方案 五.阿里云解决方案 ...
详解大厂实时数仓建设方案
派可数据的博客
07-22 1082
目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切，需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是 T+1，调度频率以天为单位，无法支撑实时场景的数据需求。即使能将调度频率设置成小时，也只能解决部分时效性要求不高的场景，对于实效性要求很高的场景还是无法优雅的支撑。因此实时使用数据的问题必须得到有效解决。实时计算框架已经经历了三代发展，分别是：Storm、SparkStreaming、Flink，计算框架越来越成熟。一方面，实时任务的开发已经能通过编写 SQL 的方式来完成，在技术层面能很好
数据仓库建设项目实施方案建议书
11-23
数据仓库建设规划项目，数据仓库建设项目实施方案建议书，
数据仓库建设方案
10-17
数据仓库建设方案 基于Informatica、oracle、SAP BO
数据仓库设计方案
时尽知，力竭进。学无止境，业精于勤。
07-21 1600
数据仓库设计方案 一.概述  数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性，用于支持管理决策。数据仓库的存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总，为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层的技术处理手段也不同。数仓分层的主要原因： 清晰数据结构  每一个数据分层都有它的作用域，这样在使用表的时候能更方便的定位和理解。 数据血缘追踪  由于最终给业务呈现的是一个能直接使用的业务表，但是表的数据来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希...
最详细数据仓库项目实现：从0到1的电商数仓建设（数仓部分）
Mikkkee的博客
03-16 6953
其中业务总线矩阵，就像是一个分析的笔记.后面还会有各个属性值和度量值的统计等// 见讲义中第四个讲义数仓的第5章。
实时数仓方案介绍
zfqzpp的专栏
04-23 1005
场景数仓方案介绍
实时数仓方案
eagle89的专栏
01-07 4271
实时数仓方案
离线+实时数仓建设方案
ytp552200ytp的博客
03-16 3111
离线+实时数仓建设方案
实时数仓方案如何选型和构建
weixin_43597208的博客
08-15 1398
本文介绍了市面上常见实时数仓方案，并对不同方案的优缺点进行了介绍。在使用过程中我们需要根据自己的业务场景选择合适的架构。另外想说明的是实时数仓方案并不是“搬过来”，而是根据业务“演化来”的，具体设计的时候需要根据自身业务情况，找到最适合自己当下的实时数仓架构。...
数据仓库（BI）建设方案
07-27
IMB数据仓库方案 BIStandardProposal
ADBPG&DataWorks 数仓方案解析.pdf
03-19
AnalyticDB 是实时数仓产品-更轻!更快!更简单! AnalyticDB+Dataworks 一站式实时数仓开发方案架构 数据类型全面 • 支持图像数据索引检索 • 支持声纹数据索引检索 • 支持 JsonB 类型索引检索 • 支持文本类型索引检索 • 支持GIS类型索引检索
数据仓库的构建
sinat_36024346的博客
07-26 3100
一.数据仓库的定义 关于数据仓库，在维基百科中将它定义为用于报表和数据分析的系统，是商务智能 Business Intelligence 的核心部分。在数据仓库诞生之初，它只被设计成面向管理层所需要的决策支持系统，并不对业务方（这里指各应用系统）提供数据支持。 然而在大数据环境的背景下，当 Hadoop 生态已然成为大数据现实意义上的载体，以 Hive 为基础的数据仓库已经不能仅仅只提供决策支持的需求了——它需要同时满足某些业务上对数据的统计需求。因此，当下的数据仓库应该有一个新的定义：大数据环境下的数
「建议收藏」2万字详解大厂实时数仓建设
数据一哥，公众号：数据社
01-24 7143
来源：五分钟学大数据全文共20610个字，建议阅读时间50分钟大家好，我是一哥，最近这几天郑州下了大雪，你那里下雪了吗？今天给大家分享下实时数仓的大厂干货！一、实时数仓建设背景1. 实时...
实时数仓建设方案
cdfunlove的博客
05-06 704
前言 随着我司业务飞速增长，实时数仓的建设已经提上了日程。虽然还没有正式开始实施，但是汲取前人的经验，做好万全的准备总是必要的。本文简单松散地记录一下想法，不涉及维度建模方法论的事情（这个就老老实实去问Kimball他老人家吧）。 动机 随着业务快速增长，传统离线数仓的不足暴露出来： 运维层面——所有调度任务只能在业务闲时（凌晨）集中启动，集群压力大，耗时越来越长； 业务层面——数据按T+1更新，延迟高，数据时效价值打折扣，无法精细化运营与及时感知异常。 实时数仓即离线数仓的时效性
数据仓库构建步骤
seawavecau的专栏
04-23 1673
数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。     数据仓库系统的原始需求不明确，且不断变化与增加，开发者最初不能确切了解到用户的明确而详细的需求，用户所能提供的无非是需求的大的方向以及部分需求，更不能较准确地预见到以后的需求。因此，采用原型法来进行数据仓库的开发是比较合适的，因为原型法的思
大厂企业级数仓建设规划（耗时一周整理，建议收藏~）
数据一哥，公众号：数据社
06-21 9289
大家好，推荐一下老兵抽空整理了企业级数仓建设方案。整体内容包括:数仓架构数仓分层规划数据流向规划数据同步策略数仓命名规范通篇内容紧贴企业级建设主题，参考了一些数仓架构师的数仓建设方法论和企业落地实践方案，希望大家耐心看完。1企业级数仓架构ODS层: 贴源层。旨在集团、子公司、互联网及三方外部数据输入层，基本保持源表原貌(存在敏感数据加密)。DW层: 数仓层。可细分为dwd...
数仓学习（一）环境搭建
weixin_39561762的博客
10-23 2542
文章目录1. 环境安装1.1 准备三台虚拟机，分别是hadoop102、hadoop103、hadoop1041.1.1 vagrant虚拟机配置1.1.2 虚拟机安装1.2 修改root用户密码1.3 修改host配置文件1.4 新增hadoop用户1.5 配置免密登录1.6 配置xsync脚本1.6 创建工作目录1.6 JDK安装1.7 bash脚本配置路径说明1.8 生成模拟数据1.9 xcall脚本2. 安装分布式群集2.1 安装Hadoop2.1.1 安装2.1.2 配置环境变量2.1.3 分发2
数仓
最新发布
08-03
### 数据仓库架构设计 数据仓库的架构设计是构建高效数据管理系统的核心，其目标是实现对海量数据的集成、清洗、存储和分析。一个典型的数据仓库架构通常包括以下几个层级： - **源系统层**：包括各种业务系统如ERP、CRM、日志文件、第三方数据源等，这些系统提供原始数据输入。 - **数据集成层（ETL层）**：负责数据的抽取、转换和加载，确保数据符合目标结构并满足质量要求。此层可使用工具如Apache Nifi、Informatica、Apache Airflow等进行自动化处理。 - **数据存储层**：通常采用关系型数据库（如MySQL）、分布式文件系统（如HDFS）、列式存储（如Parquet、ORC）或数据仓库系统（如Amazon Redshift、Google BigQuery）进行存储。 - **数据访问层**：提供查询接口、OLAP分析、报表生成和数据挖掘功能，支持BI工具如Tableau、Power BI、Superset等。 - **元数据管理层**：记录数据定义、数据来源、数据结构、转换规则等信息，确保数据可追溯和一致性。 ### ETL流程设计 ETL（Extract-Transform-Load）是数据仓库建设中的关键流程，其目标是将原始数据转换为可用于分析的高质量数据。ETL流程主要包括以下步骤： 1. **抽取（Extract）**：从多个异构数据源中提取数据，可能涉及数据库查询、日志采集（如Flume、Logstash）、API调用等方式。 2. **转换（Transform）**：对抽取的数据进行清洗、标准化、聚合、合并等操作，确保数据符合目标模型要求。例如，处理缺失值、去重、字段映射、维度建模等。 3. **加载（Load）**：将转换后的数据导入目标数据仓库，通常包括全量加载和增量加载两种方式。增量加载可通过时间戳、变更数据捕获（CDC）等方式实现，以减少数据冗余和提高性能。 在高性能ETL流程中，常用技术包括： - **并行处理**：利用分布式计算框架（如Apache Spark）进行并行转换和加载。 - **分区与分片**：将数据按时间、地域等维度进行分区，提高查询效率。 - **列式存储**：使用Parquet、ORC等格式提升I/O效率和压缩比。 - **自动化调度**：通过Airflow、Oozie等工具实现ETL作业的定时调度与异常监控。 ### 数据建模 数据建模是数据仓库设计中的核心环节，其目标是构建清晰、一致、易于查询的数据结构。常见的数据建模方法包括： - **Inmon方法**：采用自上而下的方式，先构建企业级数据仓库（EDW），再根据业务主题划分数据集市（Data Marts）。该方法强调规范化设计，适合大型企业数据治理。 - **Kimball方法**：采用自下而上的方式，从具体的业务需求出发构建维度模型，主要使用星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）。该方法强调可理解性和查询性能，适合快速构建数据集市。 在建模过程中，常见的模型包括： - **维度表（Dimension Table）**：描述业务实体的上下文信息，如时间、地点、产品等。 - **事实表（Fact Table）**：记录业务过程中的度量值，如销售金额、订单数量等。 建模工具包括ER/Studio、PowerDesigner、MySQL Workbench等。 ### 数据存储与分析 数据存储是数据仓库架构中的关键环节，其选择直接影响系统的性能和扩展性。常见的存储方案包括： - **关系型数据库**：如Oracle、MySQL，适用于结构化数据和事务处理。 - **列式数据库**：如Redshift、BigQuery，适用于大规模数据分析和高吞吐量查询。 - **NoSQL数据库**：如HBase、Cassandra，适用于非结构化或半结构化数据的存储。 - **分布式文件系统**：如HDFS，适用于存储原始日志和ETL中间数据。 在数据分析方面，常用的工具和技术包括： - **SQL引擎**：如Hive、Impala、Presto，用于执行大规模数据查询。 - **实时分析**：如Apache Flink、Spark Streaming，支持流式数据处理和实时报表生成。 - **BI工具**：如Tableau、Power BI、Superset，用于数据可视化和交互式分析。 此外，为了提升性能，可采用以下优化策略： - **索引优化**：在列式数据库中建立合适的索引以加速查询。 - **缓存机制**：使用Redis或Alluxio缓存热点数据，减少磁盘I/O。 - **压缩编码**：采用列式存储格式（如Parquet）中的字典编码、RLE等压缩算法减少存储空间。 ```sql -- 示例：星型模型的事实表与维度表设计 CREATE TABLE dim_date ( date_sk INT PRIMARY KEY, date DATE, year INT, quarter INT, month INT, day_of_week INT ); CREATE TABLE dim_product ( product_sk INT PRIMARY KEY, product_id INT, product_name VARCHAR(255), category VARCHAR(100) ); CREATE TABLE fact_sales ( sale_id INT, date_sk INT, product_sk INT, quantity INT, amount DECIMAL(10, 2), FOREIGN KEY (date_sk) REFERENCES dim_date(date_sk), FOREIGN KEY (product_sk) REFERENCES dim_product(product_sk) ); ```
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