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引言：从对大数据的狂热到理性的回归，项目实施起到了醍醐灌顶的作用，大数据技术只能作为一种IT基础架构（存储+运算），而实际的工程化实施，还是要回归到IT传统技术，最近在整合大数据时代的数据仓库框架，希望能有更多的人参与进来。数据仓库实施数据模型的组织，需要引入更多的规则，下面要谈的就是数据仓库数据内容的组织方式。来自TD，可以借鉴到大数据时代的数据仓库建设。一：基础模型层 Prefix_Subject_Body_Suffix...
-- 建立源库表 USE source; -- 建立客户表 CREATE TABLE customer ( customer_number INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment ‘客户编号，主键‘, customer_name VARCHAR(50) comment ‘客户名称‘, customer_street_address VARCHAR(50) comment ‘客户住址‘, customer_zip_code INT comment ‘邮编‘, customer_city VARCHAR(30) comment ‘所在城市‘, customer_state VARCHAR(2) ...
Infobright是一个基于MySQL开发的开源数据仓库（Data Warehouse）软件，可作为MySQL的一个存储引擎来使用，SELECT查询与普通MySQL无区别。优点：查询性能高：百万、千万、亿级记录数条件下，同等的SELECT查询语句，速度比MyISAM、InnoDB等普通的MySQL存储引擎快5～60倍存储数据量大：TB级数据大小，几十亿条记录高压缩比：在我们的项目中为18:1，极大地节省了数据存储空间基于列存储：无需建索引，无需分区适合复杂的分析性SQL查询...
有赞大数据实践: 敏捷型数据仓库的构建及其应用有赞大数据实践: 敏捷型数据平台的构建及其应用前言数据仓库设计总体架构数据仓库实例基础指标层分层的好处数仓工具数据仓库与数据分析即席查询系统多维分析系统搜索分析系统固定报表系统数据仓库在信息检索中的应用小结前言互联网公司一般发展迅速. 一方面, 业务飞速发展, 当前应用的形式和模型每天都在变化; 企业的产品也在经历不断的下线上线过程. 数据仓库如何拥抱变化, 是难点之...
大数据目前的主要趋势（自己理解）文件系统、部署、各种流和开源工具-------ETL开发（BI项目）----数据统计分析------数据挖掘、机器学习 图片来自 浅析 一、关于kakfa kafka相关 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐...
1）为什么要建宽表需求目标，把每个用户单日的行为聚合起来组成一张多列宽表，以便之后关联用户维度信息后进行，不同角度的统计分析1 创建用户行为宽表 hive (gmall)> drop table if exists dws_user_action; create external table dws_user_action ( user_id string comment ‘用户 id‘,order_count bigint comment ‘下单次数 ‘,order_amount decimal(16,2) comment ‘下单金额 ‘,payment_cou...
一、总线架构维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Bus Architecture，中文一般翻译为“总线架构”。总线架构是Kimball的多维体系结构（MD）中的三个关键性概念之一，另两个是一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。在多维体系结构（MD） 的数据仓库架构中，主导思想是分步建立数据仓库，由数据集市组合成企业的数据仓库。但是，在建立第一个数据集市前，架构师首先要做的就是设计出在整个企业内具有统一...
目录前言原则内容小结 前言 上一篇讲述了数据仓库模型设计中的业务建模和领域概念建模，接下来就自然而然的来到了逻辑数据建模LDM(Logical Data Model)的阶段，这个阶段可以说是建模最重要的一环（也就是维度建模）。逻辑建模涉及到了整个数据仓库所有层次的模型设计，从DW到DM甚至到了OLAP。当然重点的设计还是在DW和DM层当中。有些地方逻辑建模的范畴更加宽泛，包含了前面的业务主题和领域概念模型的设计（看下图）。 本篇只是涉...
在没有真正的数据仓库数据库之前，现在所有的数据仓库其实都只是一个基于维度模型创建的关系型数据库，但是数据仓库数据库本身有一些区别与比如OLTP数据库的独特特性，比如最显著的就是数据量最大的称为事实的表(一般都有百万甚至上亿的数据量)居于连接的中心，其周围是很多的基数比较小的称为维度的表(可能只有几百行数据)，然后居于中心的大数据量的事实表通过外键连接到十几甚至几十个小数据量的维度表。针对数据仓库的这种独特...
广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统， 它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不经相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。 数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较特性HadoopDa...