●数据仓库

数据库，数据仓库，数据湖，湖仓一体到底是什么区别

昨天结束的一场面试，面试官问了下我对数据仓库和数据湖的理解，根据之前的理解我说了下数据湖是数据仓库某些时候的缓存，然后面试官反问说我确定这个用词对吗？
大数据小尘·2024-09-10 14:46

第八章 外部数据和数据仓库

[TOC]第八章外部数据和数据仓库8.0概述外部数据：产生于企业外部系统的数据（非企业内部系统）外部数据典型来源：商报、新闻、研究报告、分析报告等外部数据不能自由导入，需要统一进入仓库原因1：自由导入容易丢失源信息原因
晨磊的微博·2024-09-10 09:52

数据仓库系列篇之基本概述

@Author:Spinach|GHB@Link:http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录前言什么是数据仓库数据仓库与数据库的区别为什么要建立数据仓库及数仓平台的优势为什么要建立数据仓库大数据数仓平台的特点或优势数据仓库和数据集市的关系前言通过收集资料
小学僧来啦·2024-09-09 09:53

数据域VS主题域

数据域和主题域是数据仓库中两个重要的概念，他们在数据仓库建设和数据分析中扮演着不同的角色，两者有着明显的区别。数据域：以业务系统的角度，对业务过程进行归纳，抽象出来的数据域。
陈吉俊·2024-09-09 03:43

MySQL数据库运维：深度解析与实践指南

⭐️全流程数据技术实战指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。⭐
野老杂谈·2024-09-09 01:58

Hive的优势与使用场景

Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具，具有许多优势，特别是在处理大规模数据分析任务时。
傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-08 17:07

大数据面试题：说下为什么要使用Hive？Hive的优缺点？Hive的作用是什么？

它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase（Hadoop数据仓库
蓦然_·2024-09-08 15:50

hive序列生成_Hive实现自增列的两种方法

多维数据仓库中的维度表和事实表一般都需要有一个代理键，作为这些表的主键，代理键一般由单列的自增数字序列构成。
weixin_39559804·2024-09-05 20:17

数据仓库之【商品订单数据数仓】10：数据可视化工具：Zeppelin安装部署、Zeppelin使用

一、数据可视化数据可视化这块不是项目的重点，不过为了让大家能有一个更加直观的感受，我们可以选择一些现成的数据可视化工具实现。咱们前面分析过，想要查询hive中的数据可以使用hue，不过hue无法自动生成图表。所以我们可以考虑使用Zeppelin针对一些复杂的图表，可以选择定制开发，使用echarts、finebi组件实现。二、Zeppelin安装部署注意：不要使用Zeppelin0.8.2版本，这
做一个有趣的人Zz·2024-09-05 15:45

关于Apache Hive 和 Apache Iceberg

我们可以用大白话来比喻它们之间的关系：ApacheHive可以想象成一个“数据仓库超市”，它的货架上摆满了各种商品（数据），并且提供了一个购物车（HiveQL，一种类SQL语言），让你可以方便地从这些商品中挑选你想要的
[听得时光枕水眠]·2024-09-04 17:55

【GaussDB(DWS)】数仓部署架构与物理结构分析

数仓架构与物理结构分析一、部署架构二、物理结构三、测试验证一、部署架构华为数据仓库服务DWS，集群版本8.1.3.x集群拓扑结构：上述拓扑结构为DWS单AZ高可靠部署架构，为减少硬件故障对系统可用性的影响
若兰幽竹·2024-09-03 20:06

hive学习记录

一、Hive的基本概念定义：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。
2302_80695227·2024-09-03 12:46

06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？

商业智能BI、数据仓库DW、数据挖掘DM开头中的百货商店利用数据预测用户购物行为属于商业智能，他们积累的顾客的消费行为习惯会存储在数据仓库中，通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘。
张九日zx·2024-09-02 15:48

数仓分层架构：DWS

在数据仓库的分层架构中，"DWS"通常指的是数据仓库的"服务层"或"汇总层"，但这个缩写可能根据不同的上下文有不同的含义。以下是几种可能的解释：1.
大连赵哥·2024-09-01 16:11

阿里云日志服务sls的典型应用场景

日志服务的典型应用场景包括：数据采集与消费、数据清洗与流计算（ETL/StreamProcessing）、数据仓库对接（DataWarehouse）、日志实时查询与分析。
阿里云天池·2024-08-31 01:30

大数据分析与大数据开发两者的区别是怎样的?

大数据主要分为两个就业方向：①大数据开发②大数据分析大数据分析：主要负责现有数据价值提炼与挖掘，包括业务增长点挖掘，产品改进点挖掘，业务分析指标体系构建，业务分析报告出具等大数据开发：主要负责大数据平台与应用开发，包括数据仓库构建
泰迪智能科技01·2024-08-29 10:18

数据仓库数据集成开源工具

数据集成是数据仓库建设的重要环节，开源工具在这一领域提供了许多强大的解决方案。
james二次元·2024-08-28 07:45

【大数据】数据仓库的定义、数据模型及其建设与设计

1.数据仓库1.1定义数据仓库不是数据的简单堆积，而是从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式,即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。
牧心.·2024-08-27 07:10

第三章 可视化ETL平台——Kettle

课程目标能够理解Kettle的主要用途能够搭建Kettle开发环境能够掌握Kettle输入组件的使用能够掌握Kettle输出组件的使用能够掌握Kettle转换组件的使用1.Kettle介绍1.1数据仓库数据仓库是一个很大的数据存储集合
okbin1991·2024-08-26 12:30

数据仓库系列总结

一、数据仓库架构1、数据仓库的概念数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
大数据00·2024-08-25 10:17

数据仓库中的表设计模式：全量表、增量表与拉链表

在现代数据仓库中，管理和分析海量数据需要高效且灵活的数据存储策略。全量表、增量表和拉链表是三种常见的数据存储模式，各自针对不同的数据管理需求提供了解决方案。
isNotNullX·2024-08-25 09:45

Apache Doris + Iceberg 快速搭建指南｜Lakehouse 使用手册（三）

湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，能够更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。
SelectDB技术团队·2024-08-24 10:25

【数据库和数据仓库】

数据仓库和数据库主要有以下区别：一、用途不同数据库：就像一个日常的储物间，主要用于存储和管理日常业务操作中的各种数据，比如电商网站中用户的下单信息、银行系统中客户的交易记录等。
W Y·2024-08-23 22:03

什么是湖仓一体

在数据湖的基础之上引入事务层，把数据湖和数据仓库的优点有机结合在一起，形成了一个可以同时支持数据分析、数据科
修破立生·2024-08-21 21:03

数据仓库——事务、快照和累积快照事实表

事务、快照和累积快照事务事实表跟踪定义业务过程的个体行为，并且支持几种描述这种行为事实。可以提供丰富的分析型能力，时常充当原子数据的粒度化仓库快照事实表周期性地采样状态度量，这些度量与一系列事务的累积效果相当，但是这些事务的格式不易进行研累积快照事实表用来跟踪通过一系列处理步骤的个体项的进展情况，用于研究多数过程中里程碑或者事件的经过时间。这种事实表在单一行中关联多个不同的行为。事务事实表事务事实
墨染丶eye·2024-03-28 23:58

服务器虚拟化和云平台,云平台和服务器虚拟化区别

云平台和服务器虚拟化区别内容精选换一换云硬盘(ElasticVolumeService,EVS)可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求，适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景
木子Hui·2024-03-20 05:14

大数据开发（Hive面试真题-卷二）

跟数据仓库区别？3、Hive架构？4、Hive数据倾斜以及解决方案？5、Hive如果不用参数调优，在map和reduce端应该做什么？6、Hive的三种自定义函数是什么？实现步骤与流程？
Key-Key·2024-03-20 05:14

数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务

(2)数据集成：将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库。(3)数据归约：可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换：
嘣嘣嚓·2024-03-17 10:16

MySQL建表以及excel内容导入

一个数据库从逻辑上来说是由一个或多个表空间所组成，表空间是数据库中物理编组的数据仓库。每一个表空间是由段所组成，一个表空间存放一个或多个数据库的物理文件。一个数据库中的
jameszjd·2024-03-17 00:03

数据仓库的设计开发应用（三）

目录五、数据仓库的实施（一）数据仓库的创建（二）数据抽取转换加载六、数据仓库系统的开发（一）开发任务（二）开发方法（三）系统测试七、数据仓库系统的应用（一）用户培训（二）决策支持（三）维护评估 五、数据仓库的实施
Francek Chen·2024-03-16 14:22

03hive数仓安装与基础使用

hiveHive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。
daydayup9527·2024-03-14 13:39

Spark从入门到精通29:Spark SQL：工作原理剖析以及性能优化

SparkSQL工作原理剖析1.编写SQL语句只要是在数据库类型的技术里面，例如MySQL、Oracle等，包括现在大数据领域的数据仓库，例如Hive。
勇于自信·2024-03-11 00:20

ETL策略

数据仓库平台，ETL是很重要一环，看ETL的发展史，最初使用表格，人工从系统下载，在excel匹配，然后加载到数据仓库平台，到后来开始出现ETL工具，大概分为两个派别，以ETL架构的datastage，
朱先生_hfm·2024-03-10 13:11

【数据仓库作业】第1章 绪论

三、简述数据仓库的定义。四、简述数据仓库的特征。五、简述主题的定义。六、简述元数据的概念。七、简述数据挖掘的主要任务。八、简述数据挖掘的主要步骤。九、下列活动是否属于数据挖掘任务，并简述其理由。
Francek Chen·2024-03-06 06:28

让数据用起来：数据中台建设的评估与选择（第4章）

开始构建企业级数据仓库，使用BI工具、大屏等。第三个阶段：数据驱动。加强业务与数据融合，利用大数据、机器学习、深度学习等技术进行精准营销、信用风险控制等。第四个阶段：运营优化。
小阳阳兄·2024-03-03 02:20

Hive数据仓库行转列

查了很多资料发现网上很多文章都是转发和抄袭，有些问题。这里分享一个自己项目中使用的行转列例子，供大家参考。代码如下：SELECTmy_id,nm_cd_map['A']ASmy_cd_a,nm_cd_map['B']ASmy_cd_b,nm_cd_map['C']ASmy_cd_c,nm_num_map['A']ASmy_num_a,nm_num_map['B']ASmy_num_b,nm_num
XueminXu·2024-02-28 07:47

数据仓库和数据湖的区别

数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储和管理架构，它们有以下区别：1.数据结构：数据仓库采用结构化的数据模型，通常是规范化的关系型数据库，其中数据以表格形式组织，使用预定义的模式和架构。
图灵追慕者·2024-02-28 02:10

【云学院干货】数据仓库服务：在冗余海量数据中找到正确决策

数据仓库服务：在冗余海量数据中找到正确决策目前数据仓库分析解决方案在金融，电信，零售等多个行业发展迅速，很多企业在关键决策中需要对自身海量数据进行多样化，深层次的分析。
舒意从生·2024-02-24 07:21

每天一个数据分析题（一百六十四）

关于OLAP系统，下列选项不正确的是（）A.是基于数据仓库的信息进行分析处理过程B.用户数量相对较少，其用户主要是业务决策人员与管理人员C.对响应时间要求非常高。
紫色沙·2024-02-22 22:43

大数据计算技术秘史（上篇）

其实在大数据技术兴起之前，对于用户来讲并没有存储和计算的区分，都是用一套数据库或数据仓库的产品来解决问题。而在数据量爆炸性增长后，情况就变得不一样了。
·2024-02-22 20:33

开源ETL工具

ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将
SkTj·2024-02-20 20:15

ETL、ELT区别以及如何正确运用

这种方法适用于需要对数据进行加工和整合后再加载到目标系统的场景，如数据仓库构建、商业智能报表制作等。相比之下，ELT(Extract,Load,Transform)则是先将数据从源系统抽取出来，直
·2024-02-20 18:00

BI 数据分析，数据库，Office，可视化，数据仓库

AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集Mysql8.054集Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战，ETLInformatica数据仓库案例实战
阿里数据专家·2024-02-20 07:29

怎么用ETL工具实现MQ消息同步

而在一些特定场景下，需要将MQ中的消息同步到数据仓库或其他存储系统中，以便进行更深入的数据分析和挖掘。这时候，ETL工具可以成为实现MQ消息同步的利器。
RestCloud·2024-02-20 06:30

ETL数据集成工具DataX、Kettle、ETLCloud特点对比

ETL数据集成工具对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。
RestCloud·2024-02-20 05:28

数据仓库、大数据平台、数据中台的区别

2、数据仓库、大数据平台、数据中台都是什么？3、大数据平台硬件架构如何设计？4、数据仓库、大数据平台、数据中台架构如何理解？
000X000·2024-02-20 05:30

我该建数仓、大数据平台还是数据中台？看完脑子终于清醒了

：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱；技术层面的有数据仓库
zl1zl2zl3·2024-02-20 05:30

大数据架构体系(数据仓库)

1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够，2、存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化3、同时该架构依旧以批处理为主，缺乏实时的
Shaw_Bigdata·2024-02-19 21:52

企业如何选择一款高效的ETL工具

在企业发展至一定规模后，构建数据仓库（DataWarehouse）和商业智能（BI）系统成为重要举措。
·2024-02-19 19:23

ETL数据集成工具DataX、Kettle、ETLCloud特点对比

ETL数据集成工具对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。
·2024-02-19 19:52
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