第1章：数据仓库1.1数据仓库概述1.1.1数据仓库概念1、数据仓库概念：为企业制定决策，提供数据支持的集合。通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业务流程、控制成本，提高产品质量。数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的地做好准备，这些准备包括对数据的：清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等。2、数据仓库的数据通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等3、业务系统数据库（关系型数据库中）1）业务数据：主要指的是各行业在处理事务过程中产生的业务数据2）产生：用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中，需要和网站后台数据库进行增删改查交互，产生的数据3）存储：都是存储到关
文章目录一、前言二、概念解析1.数据仓库2.数据湖3.数据中台三、具体区别1.数据仓库VS数据湖2.数据仓库VS数据中台3.总结四、湖仓一体1.目前数据存储的方案2.DataLakehouse（湖仓一体）一、前言数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞，数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏，有人说“数据中台算个啥，数据湖才是趋势”，有人说“再见了数据湖、数据仓库，数据中台已成气候”……企业还没推开数字化大门，先被各种概念绊了一脚。那么它们3者究竟有啥区别？别急，先跟大家分享两个有趣的比喻。1、图书馆VS地摊如果把数据仓库比喻成“图书馆”，那么数据湖就是“地摊”。去图书馆借书（数据），书籍质量
一、目的经过6个月的奋斗，项目的离线数仓部分终于可以上线了，因此整理一下离线数仓的整个流程，既是大家提供一个案例经验，也是对自己近半年的工作进行一个总结。二、项目背景项目行业属于交通行业，因此数据具有很多交通行业的特征，比如转向比数据就是统计车辆左转、右转、直行、掉头的车流量等等。三、业务需求（一）预估数据规模（二）指标查询频率指标的实时查询由Flink实时数仓计算，离线数仓这边提供指标的T+1的历史数据查询四、数仓技术架构（一）简而言之，数仓模块的数据源是Kafka，终点是ClickHouse数据库第一步，用kettle采集Kafka的数据写入到HDFS中；第二步，在Hive中建数仓，ODS
配置背景我使用的root用户，懒得加sudo所有文件夹在/opt/module所有安装包在/opt/software所有脚本文件在/root/bin三台虚拟机：hadoop102-103-104分发脚本fenfa，放在~/bin下,chmod777fenfa给权限#!/bin/bash#1.判断参数个数if[$#-lt1]thenechoXXXXXXXXXNoArguementXXXXXXXXX!exit;fi#2.遍历集群所有机器forhostinhadoop103hadoop104doecho====================$host====================#3.遍
【摘要】本文讲解GaussDB（DWS）集群通信技术如何在大规模集群中承载高并发业务，如何实现高性能分布式通信系统。主要讲述客户端、CN、DN三类进程间的通信原理和流程，分为CN通信框架和DN间通信框架。数据仓库服务GaussDB（DWS）是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据分析处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。GaussDB（DWS）是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容ANSI/ISO标准的SQL92、SQL99和SQL2003语法，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。
随着信息技术的深入应用，企业对市场的响应速度也在不断提升，而且这种响应速度正在变得越来越快，没有最快只有更快。对数据实时性要求的提高，是眼下很多企业遇到的一个新的挑战。从生产侧的视角来看，系统实时监控与实时健康状态检测已成为确保系统稳定性和可靠性不可或缺的关键功能。它们能够即时捕捉并处理潜在问题，对系统的顺畅运行起到保驾护航的作用。而在营销侧领域，搜索推荐、实时营销策略制定以及分钟级趋势分析能力，则成为了企业运营团队的核心竞争力。具体到业务实操层面，实时欺诈检测技术、异常交易监测机制、精准的行为认证手段和高效的账户校验系统等，在现今的商业环境中都扮演着至关重要的角色。简单来说，数据的时效性，是
文章目录什么是数仓仓库建模？ER模型三范式维度建模事实表事实表类型维度表维度表类型数仓分层ODS源数据层ODS层表示例DWD明细数据层DWD层表示例DIM公共维度层DIM层表示例DWS数据汇总层DWS层表数据ADS数据应用层ADS层接口示例数仓分层的优势什么是数仓仓库建模？数据仓库建模（DataWarehouseModeling）是指在数据仓库（DataWarehouse）中组织和设计数据的过程，以便支持数据分析、报告和决策制定。数据仓库是一个集成的、主题导向的数据存储，用于存储来自不同来源的数据，经过清洗、转换和集成，以支持业务分析和决策。主要目标是创建一个能够满足用户需求的数据结构，以便用
第一部分：字符集规范【强制】数据库字符集指定utf-8，并且只支持utf-8。 命令规范【建议】库名统一使用小写方式，中间用下划线（_）分割，长度62字节内【建议】表名称大小写敏感，统一使用小写方式，中间用下划线（_）分割，长度64字节内第二部分：建表规范【强制】确保每个tablet大小为1-3G之间。举例：假设表内单分区数据量在100G，按天分区,bucket数量100个。【强烈建议】不要使用AutoBucket，按照自己的数据量来进行分区分桶，这样你的导入及查询性能都会得到很好的效果，AutoBucket会造成tablet数量过多，造成大量小文件的问题。【强制】5亿以上的数据必须设置分区分
作者：StarRocksActiveContributer、微信OLAP内核研发工程师微信作为国内活跃用户最多的社交软件，其数据平台建设经历了从Hadoop到ClickHouse亚秒级实时数仓的阶段，但仍旧面临着数据体验割裂、存储冗余的问题。通过StarRocks的湖仓一体方案，以及和社区密切配合开发的实时增量物化视图，微信解决了“实时、极速”背后的“统一”诉求。在直播业务场景中，通过湖上建仓的方案改造，使得数据开发同学需要运维的任务数减半，同时存储成本降低65%以上，离线任务产出时间缩短两小时。当前，基于StarRocks的湖仓一体方案已经在微信的多个业务场景中上线使用，包括视频号直播、微信
数仓开发一.数仓分层1.为什么要分层？清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。数据血缘追踪：如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径。屏蔽业务的影响：不必改一次业务就需要重新接入数据。屏蔽原始数据的异常：不论是数据的异常还是数据敏感性，使真实数据与统计数据解耦开。2.三层设计（ODS,DW,ADS）2.1数据运营层:ODS（OperationalDataStor
