数据仓库系列2-数据仓库规范、建模、任务

已于 2025-02-27 20:53:32 修改
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分类专栏： 数据仓库 文章标签： 大数据 数据仓库
于 2024-10-13 09:41:33 首次发布
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一.数仓规范建设指南

1.数仓公共开发规范

2.数仓各层开发规范

3.数仓命名规范

4.数仓命名流程举例

5.模型评审规范

二.数据建模知识

1.模型建设

2.模型评判标准&模型优化策略

三.数仓任务及时产出

数据仓库建模规范
01-13 697
数据仓库建模规范
思考数据建模与治理的完美结合
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本文探讨了数据体系化建模的重要性及其在数据治理中的应用。数据建模作为一项系统性工程，能够有效整合和组织数据，以满足企业的需求。文章首先介绍了软件体系化建模的概念，并将其与数据建模相联系，强调了数据需求与模型设计之间的统一。接着，深入分析了数据体系化建模的步骤，包括高层模型设计和物理模型设计的协同，确保了数据的可追溯性和一致性。最后，文章还讨论了实施数据治理时对数据质量、安全和合规性的考虑，指出良好的数据质量是确保组织决策可靠性的关键。
超全面数仓建设规范指南
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同时，为了提高数据明细层的易用性，
数据仓库系列2-数据仓库建模介绍
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文章目录一.建模理论1.1 ER实体模型1.2 维度建模1.2.1 事实表1.2.2 维度表1.3 Data Vault模型1.4 Anchor二. 四种基本建模方法对比三. 维度建模技术基本概念3.1 收集业务需求与数据实现3.2 协作维度建模研讨3.3 4 步骤维度设计过程3.4 业务过程3.5 粒度3.6 描述环境的维度3.7 用于度量的事实3.8 星型模式与 OLAP 多维数据库3.9 方便地扩展到维度模型参考: 一.建模理论 1.1 ER实体模型 在信息系统中，将事务抽象为“实体”（Entity
数据仓库-数据建模-003
Code365
07-09 1109
通过业务模型的建设，我们应该能够全面了解该单位的业务架构图和整个业务的运行情况，能够将业务按照特定的规律进行分门别类和程序化，同时，帮助我们进一步的改进业务的流程，提高业务效率，指导我们的业务部门的生产。通过数据仓库的模型建设，能够为企业提供一个整体的数据视角，不再是各个部门只是关注自己的数据，而且通过模型的建设，勾勒出了部门之间内在的联系，帮助消灭各个部门之间的信息孤岛的问题，更为重要的是，通过数据模型的建设，能够保证整个企业的数据的一致性，各个部门之间数据的差异将会得到有效解决。
数据仓库-基础知识(维度建模)
Markble
01-10 4657
数据仓库基础知识，包含维度建模中事实表、维度表、模型的详细说明
【互联网大厂】数据仓库层级建模设计规范
不积跬步，无以至千里
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在滴滴实习了将近半年的时间，现整理实习期间从事大数据研发工作的心得体会
数据仓库系列8-ETL系统设计与开发过程和任务
只是甲的博客
12-09 3801
文章目录一. ETL 过程概览二. ETL 开发规划2.1 第 1 步：设计高层规划2.2 第 2 步：选择 ETL 工具2.3 第 3 步：开发默认策略2.4 第 4 步：按照目标表钻取数据2.5 开发 ETL 规范文档三. 开发一次性的历史加载过程3.1 第 5 步：用历史数据填充维度表3.1.1 填充类型 1 维度表3.1.2 维度转换3.1.3 维度表加载3.1.4 加载类型 2 维度表历史3.1.5 对日期和其他静态维度的填充3.2 第 6 步：完成事实表历史加载四. 开发增量式 ETL 过程4.
数据仓库开发规范--非常全!!
OhTango的博客
05-06 1158
整理的大数据数据仓库的开发规范,内容非常全面详实,可作为开发规范的范本参考。本文参考了多个文章与书籍，整合而成。对大中小厂均具有参考意义。
数据仓库设计与数据建模初探
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基于维度建模理念思想，建立整个企业的一致性维度。降低数据计算口径和算法不统一风险。
数据仓库维度建模实践-模型设计-网易03.pdf
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数据仓库维度建模实践模型设计 在数据仓库维度建模实践中，模型设计是非常重要的一步。它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据，以满足企业数仓的要求：强稳定、高质量、高效率、低成本。 一、数据仓库维度...
1.1 数据仓库概述 - 京东集团数据仓库 - 主页面1
08-04
数据仓库是企业级数据管理的重要组成部分，用于指导数据仓库模型管理、任务管理、命名规范，维护和管理企业级数据仓库。京东集团数据仓库是按照《数据仓库参考手册》的标准建立的，旨在保证数据仓库的标准性、稳定性...
变更数据捕获（CDC）与流处理引擎实现医疗数据实时同步（下）
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Flink CDC技术为医疗数据实时同步提供了高效解决方案。该技术通过解析数据库日志捕获全量和增量数据变更，支持MySQL、PostgreSQL等多种数据库类型。在医疗场景中，Flink CDC可实时同步HIS、EMR等系统的数据到临床数据中心，实现秒级延迟。其优势包括低性能影响、高可用性、断点续传等特性。构建过程中需考虑统一数据模型、数据质量、系统性能等关键因素。Flink CDC的应用显著提升了医疗数据处理的实时性和准确性，为临床决策提供有力支持。
RabbitMQ监控：关键技术、技巧与最佳实践
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Prometheus提供全局资源视角，适合长期趋势分析与容量规划。事件交换实现实时响应，支撑自动化运维。Firehose作为临时工具，用于深度调试。
大数据-274 Spark MLib - 基础介绍 机器学习算法 剪枝 后剪枝 ID3 C4.5 CART
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《决策树算法解析与实践》文章摘要：本文系统介绍了决策树的预剪枝与后剪枝原理，对比了ID3、C4.5和CART三种主流算法的核心差异，包括分裂标准、属性支持类型和剪枝方法。重点阐述了信息增益、信息增益率与基尼系数的计算原理，详细讲解了从树生成到剪枝的完整流程，并通过Spark MLlib中的Scala代码实例演示了决策树分类器的实现过程。文中还包含清晰的算法对比图表和技术要点总结，为读者提供了从理论到实践的完整决策树学习路径。
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5月20日，以“重塑·AI生产力”为主题的京东云城市大会在上海隆重召开。作为电子签章及智能化合同管理领域领先的服务商，契约锁受邀参与“智能协同办公论坛”并与京东云达成战略合作。
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云原生（Cloud Native）是一种面向动态环境设计应用系统的方法论，它鼓励使用弹性、可观测、自修复和自动化的基础设施和工具链构建与运行应用。CNCF 给出的定义是：云原生技术通过可弹性扩展的服务构建系统。这些技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API。简而言之，云原生强调：以容器为基本交付单元；以Kubernetes为资源编排中心；以DevOps为文化支撑；以平台工程和自动化为实践基础。云原生不仅仅是工具和平台的变革，更是开发、运维、交付乃至组织协作方式的根本重塑。
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