数仓例子基本流程

最新推荐文章于 2024-04-18 16:25:01 发布
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本文详细介绍了从数据源如mysql, oracle通过sqoop和flume进行数据迁移至Hadoop生态系统的全过程，包括全量和增量迁移策略。进一步阐述了数据在HDFS中存储，以及通过Flume到Kafka，再经由Kafka Streaming处理，最终存储于HBase和Hive的数据仓库构建流程。

数据源 .csv .txt … mysql oracle

sqoop （数据迁移） mysql =》hdfs 全量，增量
flume（数据迁移）文件 =》 console（控制台），kafka， hdfs

数据仓库（hdfs）

user_friends_raw

user_friends=>flume > kafka(user_friends_raw) >kafkaSteaming>kafka(user_friends)> hbase > hive 外表> 特征集提取

数仓建模—需求管理
05-31 6万+
日常需求管理更多的是对团队开发规范以及个人的软技能养成方面的要求。项目需求管理这五个步骤的逻辑性是非常强的，如果大家在BI项目上遇到过类似的问题不妨对比这几个步骤去看看是不是这么走的。如果是这么走的，还有问题，大概率就是业务方或者甲方的问题。比如指标范围迟迟不能圈定、指标业务规则迟迟不能确认，这个是什么问题，这是企业自身业务管理的问题，这个问题外部的团队是解决不了的。像这种问题只能通过加强沟通来解决。
数仓建模—指标体系初识
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这里我们需要理解的一个东西是什么呢，就是为什么要指标呢，指标是干嘛的，一个指标是为了说清楚一个问题，这个问题往往只需要一个数字就能说明，例如你有多少钱(钱包里的钱不是你的资产)，你今年几岁了，你的房子有多大，你有几套房。例如你在国外旅游的时候你说，中国很大，那别人就不清楚到底多大，也就是这个问题没有说清楚，那这个时候你怎么办呢，你可以这样说我们国家的面积是960万平方公里，可能这个时候这个问题就已经很清楚了，但是你可以再补充一句，是你们国家面积的3倍。
数仓项目流程简单梳理
小小鱼
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文章目录数仓搭建简易案例一、源数据构建1、通过Java和Python生成模拟日志2、使用Excel模拟维度字段3、使用pymysql直接往MySQL里写数据4、使用jdbc往MySQL里写数据二、使用flume从Tomcat读取数据到hdfs上三、构建ODS层数据：创表脚本，导入脚本四、DWD层构建五、根据需求，构建DWS层六、把DWS层数据导入到MySQL 数仓搭建简易案例 一、源数据构建 此处为模拟方法，实际生产中不会用到 1、通过Java和Python生成模拟日志 JAVA：创建文件名；根据初始和截止
数据仓库全流程
莫慌 吃口药
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数仓建设的思路流程： 1梳理业务流程 2梳理数据流 3数据类型、存储介质、样例数据 4需求-功能性需求、非功能性需求(性能、时效性) -------------------------------------数据来源 rdbms log nginx httpsthird api mongoDB ：第三方数据http请求，访问第三方API， 第三...
数仓架构流程一
YP999999的博客
06-28 633
数仓第一步调研：调研主要是两个方向：业务调研和规范制定
数仓开发过程（开发向）
终回首的博客
05-05 6499
一、需求调研 1 确定需求 1.1 业务调研 1.2 确定需求 2 分析业务过程 3 划分数据域（主题域） 4 确定维度与构建总线矩阵 4.1 确定维度 4.2 构建总线矩阵 5 明确统计指标 原子指标和派生指标 二、方案设计 1 数据探查 2 开发设计 2.1 DDL表设计 2.2 DML设计 2.3 调度设计 依赖设计 运行周期 设置基线 设置优先级 数据流设计 三、数据开发 1 代码开发 2 单元测试 3 代码评审 参考资料......
数仓建设流程
lightupworld的博客
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数仓建设流程一、数仓概览二、流程详解1.梳理业务流程2.垂直切分，划分主题域3.梳理指标体系4.表实体关系调研5.维度梳理4.数仓分层7.物理模型建立三、tipis 注：本文转至 如何搭建一个数据仓库，仅用于个人学习，侵权删。 一、数仓概览 整体建设 建设过程 数仓建模的过程分为业务建模、领域建模、逻辑建模和物理建模，但是这 些步骤比较抽象。为了便于落地，我根据自己的经验，总结出上面的七个步骤：梳理业务流程、垂直切分（划分主题域）、指标体系梳理、表实体关系调研、维度梳理、数仓分层以及物理模型建立。每
数仓的基本理论
欢迎来到技术宅的社区
04-20 2266
1.什么是数据仓库 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 2.数据仓库能干什么 年度销售目标的指定，需要根据以往的历史报表进行决策，不能拍脑袋。 如何优化业务流程 例如：一个电商网站订单的完成包括：浏览、下单、支付、物流，其中物流环节可能和中通、申通、韵达等快递公司合作。快递公司每派
【数仓】数仓建模理论及步骤，ER建模，维度建模，星形模型，雪花模型，数据分层
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海。一个喜欢学习分享的程序员
04-18 5556
数据仓库是一个面向主题、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合。它主要用于组织、积累历史数据，并使用分析方法（如OLAP、数据分析）进行分析整理，以辅助决策，为管理者、企业系统提供数据支持、构建商业智能。 数据仓库的特点包括面向主题性、集成性、非易失性和时变性。 数仓建模的目标是在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点
数仓的工作流程与数仓搭建的流程
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数仓是指在企业级数据管理中，将来自不同来源的数据进行收集、清洗、转换和整合，最终构建出可供数据分析和业务决策使用的统一数据存储体系。数仓的工作流程通常包括以下几个阶段：
数据仓库项目实施步骤
11-03
数据仓库项目实施步骤 BI项目实施资料！
数仓构建流程
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首先理解以下基本概念： 1. 业务板块：比数据域更高维度的业务划分方法，适用于特别庞大的业务系统。 2. 维度：维度建模由Ralph Kimball提出。维度模型主张从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务。维度是度量的环境，是我们观察业务的角度，用来反映业务的一类属性 。属性的集合构成维度 ，也可以称为实体对象。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。 3. 属性（维度属性）：维度所包含的表示维度的列称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报...
数仓项目流程以及产物
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四、概要设计：（1）概念模型设计：共享主题，业务主题划分，按应用划分，产出物是概要设计文档，包括：系统模块划分，技术路线，关键技术难点。五、详细设计：命名规范，软件架构设计，数据标准化，数仓架构，逻辑模型，物理模型，数据字典，ETL设计，调度。第一次评审，需求最后一次评审，产物是需求文档（主题，指标，维度，展现格式等功能性需求和非功能性需求）一、技术方案和概念验证。十、项目交付：项目交付文档：需求文档，详细设计文档，架构文档，程序安装手册，用户手册，模型文档等。八、上线：制定上线计划，程序迁移，程序调试。
离线数仓（二）数仓构建流程
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1.数仓构建流程 一个完整的关于数仓构建的流程： 需求分析 逻辑分析 ODS建模 数据仓库建模 数据源分析 数据获取和整合 应用分析 数据展现 性能调优 元数据管理 1.1.需求分析
数仓架构及流程
m0_55761580的博客
07-31 279
#数仓架构及流程 ##日志采集模块 1：日志来源：web、app埋点日志、收集到日志服务器 2：flume监控日志文件夹，对日志进行采集至Kafka （此过程可以对日志进行一次日志预处理，过滤掉json格式不完整和重要字段为空的数据，并且把日志中的时间戳拿出来，放到head中，以保证HDFS上文件夹的日志和日志时间相吻合） 3：使用flume将日志采集到HDFS （在此可以根据业务需要使用GeoHash码表对其进行转换后回补） 4：将处理好的数据输出到ODS层 ##数仓分层介绍 tip为什么要分层： 1：（
数据仓库之流程
weixin_45073909的博客
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本地数仓项目(二)——搭建系统业务数仓详细流程
不以物喜的博客
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qq_24325581的博客
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1、系统数据流程设计 为什么这里面需要kafka？ 1. 我们的业务有实时的业务，Spark可以和Flume做整合的 2. 削峰平谷，处理一些高并发的场景 3. 解耦，适合这种多场景对数据的多次使用 埋点的数据是如何被采集的？ 采集的都是用户的行为，写一些代码（js，sdk），往后台发送，实时发送，每隔一段时间发送一个数据包（加密、压缩、转码，一次性发送多条） 2、项目技术如何选型？ 技术选型主要考虑因素：数据量大小、业务需求、行业内经验、技术成熟度、开发维护成本、总成本预算 数据采集传输：Flum
离线数仓中的模型
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03-08
<think>嗯，用户想了解离线数据仓库中的模型设计与实现，特别是建模方法、设计模式或者使用的工具。首先，我需要回顾一下离线数仓的基本概念。离线数仓主要用于存储历史数据，支持复杂的分析查询，这和实时处理不同，所以模型设计上会更注重稳定性和查询效率。 接下来，建模方法方面，维度建模是最常用的，比如星型模型和雪花模型。需要解释这两种模型的区别，以及事实表和维度表的关系。用户提到的引用[2]里提到了事实表和维度表，这里可以引用一下。另外，数据仓库的分层设计也很重要，比如ODS、DWD、DWS等层级，引用[5]中提到了dim层和ods层的表，可能需要结合这个来说明分层的作用。 然后，设计模式方面，缓慢变化维的处理方法是个重点，比如类型1到类型3，用户可能需要具体例子来理解。还有数据同步的方式，全量和增量同步的区别，引用[3]和[4]里提到了数据同步的原因和方法，可以引用这些内容。另外，分区和分桶技术也是优化查询性能的常用手段，需要解释清楚。 工具方面，ETL工具如Sqoop、DataX，计算引擎如Hive、Spark，还有元数据管理工具。这些工具如何在实际中应用，可能需要结合具体流程来说明，比如数据从业务库抽取到ODS，再经过处理到各层。 用户可能的深层需求是希望了解如何构建一个高效的离线数仓，所以需要涵盖从设计到实现的整个流程，包括常见问题如数据一致性、性能优化等。同时，用户提供的引用中有提到数据同步的原因，可以强调离线数仓在分析中的优势，引用[3]里的内容。 最后，生成相关问题时要覆盖建模方法、工具选择、数据处理、优化策略和测试维护等方面，帮助用户进一步深入学习。需要确保回答结构清晰，分点说明，并正确引用提供的资料。</think>### 离线数据仓库中的模型设计与实现 #### 1. **模型设计方法** 离线数据仓库的核心建模方法主要包括**维度建模**和**范式建模**。 - **维度建模**（如星型模型、雪花模型）是主流方法，通过定义事实表（记录业务过程）和维度表（描述业务属性）构建模型。例如，订单表（事实表）关联产品维表、时间维表等[^2]。 公式示例： $$ \text{星型模型复杂度} = \text{事实表} \times \sum_{i=1}^{n} \text{维度表}_i $$ - **范式建模**则遵循数据库规范化原则，减少冗余，但查询复杂度较高，适用于对数据一致性要求极高的场景。 #### 2. **分层架构设计** 离线数仓通常分为以下层级： - **ODS层**（操作数据存储）：直接同步业务系统原始数据，如$ads\_user\_info\_inc$表[^5]。 - **DWD层**（明细数据层）：清洗、标准化数据，解决缓慢变化维问题（如类型1/2/3）。 - **DWS层**（汇总数据层）：按主题预聚合数据，提升查询效率。 - **ADS层**（应用数据层）：面向业务需求的最终数据集。 #### 3. **关键设计模式** - **缓慢变化维（SCD）处理**：例如用户地址变更时，类型2通过新增记录保留历史版本[^2]。 - **数据同步策略**：全量同步（初始化）与增量同步（日常更新）结合，引用[^3]提到数据同步到数仓以支持分析性能。 - **分区与分桶**：按时间分区（如$dt=20231001$）优化查询效率，分桶技术提升Join性能。 #### 4. **工具与技术栈** - **ETL工具**：Sqoop、DataX用于业务数据抽取到ODS层[^4]。 - **计算引擎**：Hive、Spark处理数据分层加工，Flink用于复杂流批一体场景。 - **元数据管理**：Atlas、DataHub维护表血缘和字段定义。 #### 5. **实现流程示例** ```sql -- DWD层建表示例（用户维度表） CREATE TABLE dim_user_zip ( user_id STRING, name STRING, address STRING, start_date DATE, end_date DATE ) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS ORC; ```
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