--------【数据仓库】

大数据开发---OLTP和OLAP的关系【1】

1、OLTP和OLAP的定义2、OLTP和OLAP的关系3、OLTP和OLAP的区别4、大数据时代对数据存储的挑战1、OLTP和OLAP的定义OLAP系统：联机分析处理系统：DataWarehouse数据仓库
一蓑烟雨紫洛·2022-12-05 12:28

大数据平台常见开源工具集锦(强烈推荐收藏)

大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术
Hadoop技术博文·2022-12-05 11:30

大数据平台常见开源工具

大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术
程序猿刘强东·2022-12-05 11:00

大数据平台最常用的30款开源工具

大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术
后厂村火星氮气·2022-12-05 11:59

Python + SQL Sever+ VB 数据分析项目【爱彼迎 酒店预定取消率建议】

本小组选取了某度假型酒店2015年到2017年的预订数据，以此建立数据仓库来对酒店的预订取消率进行分析，从而针对该酒
Yukiqian_0521·2022-12-05 09:29

基于MFFMB的电商评论文本分类研究

摘要【目的】为缓解在公开论坛、企业后台数据仓库的数据自动化分类及存储过程中,由于电商评论文本具有一词多义、信息分布稀疏等特点而造成的处理困难,本文设计基于BERT语言模型和多通道特征抽取的文本分类模型,
米朵儿技术屋·2022-12-05 07:26

广东2022年下半年系统集成项目管理工程师上午真题及答案解析

A.数据挖掘B.数据仓库C.数字集市D.数据ETL4.（）不是CRM系统的领域。
任铄·2022-12-04 20:03

3000字长文为你解读数据仓库与复杂业务数据建模全流程

个推资深大数据研发工程师为大家深入浅出地介绍了数据仓库的前世今生以及数据建模的常用方法。
个推技术·2022-12-04 12:48

四万字Hive调优全方位指南（推荐收藏）

本文基本涵盖以下内容：一、基于Hadoop的数据仓库Hive基础知识二、HiveSQL语法三、Hive性能优化四、Hive性能优化之数据倾斜专题五、HiveSQL优化十二板斧六、Hive面试题(一)七、
公众号:肉眼品世界·2022-12-04 03:31

Metabase学习教程：数据分析-1

数据仓库选择您选择哪个数据仓库取决于您正在争论的数据量。无论你是一家小型初创企业还是一家大型企业，本指南将为您提供各种选择。当为一个组织或项目建立一个分析系统时，你需要找出你的数据存储在哪里。
MetabaseCN·2022-12-04 00:51

巨龙信息大数据集成系统 多元数据汇聚的一站式集成治理

巨龙大数据集成系统以20多年数据治理实践为基础，自主研发，兼容适配信创，为海量异构数据的超大规模数据仓库建设，提供抽取、清洗、整合、入库等一站式集成服务，帮助高效开展数据治理，助力数字化转型。
厦门巨龙信息·2022-12-03 19:03

巨龙信息大数据集成技术 海量数据集成架构实践

具备高吞吐、高可用、高扩展特性，可以为海量数据的超大规模数据仓库建设提供抽取、整合、清洗、入库等集成业务。
厦门巨龙信息·2022-12-03 19:32

Metabase学习教程：模型-2

大多数数据仓库实践是为了强调速度。分析引擎（一个术语popularizedbydbt，有时也会捆绑到术语中全栈分析)是为可用性数据建模的过程。
MetabaseCN·2022-12-03 16:09

直播 | 数据仓库？数据湖？停止纠结，流批融合的极速 Lakehouse来了！

然而，数据湖架构在数据分析上仍面临着许多挑战，于是解决数据湖限制、结合了数据湖和数据仓库优势的新系统——Lakehouse
·2022-12-03 12:18

CDC工具之Canal

1.2应用场景数据同步，用于备份，容灾数据分发，一个数据源分发给多个下游系统数据采集，面向数据仓库/数据湖的ETL数据集成，是非常重要的数据源1.3主要实现机制分类
数新网络·2022-12-03 08:24

vue--vuex介绍与使用

Vuex是一个专为Vue.js应用程序开发的状态管理模式，单一状态树,通俗理解就是一个应用的数据集合，可以想象为一个“前端数据库”（数据仓库），让其在各个页面上实现数据的共享包括状态，并且可操作。
周大福ye·2022-12-02 22:02

SQL Server 2008 数据挖掘算法浅析

数据挖掘是商务智能应用中较高层次的一项技术，而商务智能中还包括数据仓库、ETL、联机分析、商业报表等多项技术。
张某人ER·2022-12-02 12:31

数据仓库名词摘要

浅析数据仓库构架目前数据仓库比较成熟并已形成理论的有两个：BillInmon企业信息工厂(CIF)RalphKimball多维体系结构(RalphKimball)企业信息广场的模块主要包括集成转换层(I
woi123·2022-12-02 12:01

DAMA数据管理大纲图

章数据管理成熟度评估58第16章数据管理组织与角色期望65第17章数据管理和组织变革管理70泛读章节（★★）第5章数据建模和设计78第6章数据存储和操作82第8章数据集成和互操作86第9章文件和内容管理90第11章数据仓库和商
红桃六·2022-12-02 12:30

浅析数据仓库和建模理论

第一章认识数据仓库1.1数据仓库概念数据仓库，英文名称为DataWarehouse，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。
落叶飘雪2014·2022-12-02 12:29

大数据领域 数据管理工具 的概念区分

目录1.定义1.1大数据1.2数据仓库1.3数据库1.4数据中台1.5数据湖2.区别与联系2.1大数据与数据仓库2.2数据仓库与数据库2.3数据仓库与数据集市2.4数据仓库与数据中台2.5数据仓库与数据湖
LdyLLLLLLLD·2022-12-02 12:29

1.0数据采集与预处理概述

数据采集的概念：数据采集的ETL工具负责将分布的、异构数据源中的不同种类，和结构的数据如文本数据、关系数据以及图片、视频等非结构化数据等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、分类、集成，最后加载到对应的数据存储系统如数据仓库中
Allenspringfestival·2022-12-01 17:59

数据挖掘理论与算法笔记

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。）数据归约（可以通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。）
525小白菜·2022-12-01 16:36

ETL、ELT

如果您接触过数据仓库，您可能会使用ETL(Extract、Transform、Load)或ELT(Extract、Load、Transform)将您的数据从不同的来源提取到数据仓库中。
qq_37313531·2022-12-01 14:48

关于ETL的两种架构（ETL架构和ELT架构）

ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。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，将数据加载到数据仓库中去。
微服务 spring cloud·2022-12-01 14:45

详谈数据同步工具ETL、ELT，反向ETL

数据同步工具的作用是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。数据同步是大数据项目重要的一个环节。
Nexadata·2022-12-01 14:09

【CMU15-445 Part-5】Buffer Pools

OLTPDataSilos(孤岛)，相互独立的数据存储区，ETL(ExtractTransformLoad)操作：将业务系统的数据经过抽取、清洗、转换之后加载到数据仓库的过程。
Tcoder-l3est·2022-12-01 11:46

数据治理之数据质量

数据质量不高将影响数据仓库应用程度不高。
智能方案·2022-12-01 10:13

数据中台为什么要汇聚数据？_光点科技

数据中台是当下大数据领域最前沿的数据建设体系,它并不是从零开始,无中生有的，数据中台是传统的数据仓库的一种升级,是数据采集、建设、管理与使用的一整套体系。
光点数据治理·2022-12-01 10:16

【Flink实时数仓】数据仓库项目实战 《二》 数据采集到kafka【ODS】

文章目录【Flink实时数仓】数据仓库项目实战《二》数据采集到Kafka【ODS】模拟数据采集模块：-------------------------1.用户行为数据采集模块--------------
一阵暖风·2022-12-01 08:04

数据仓库、数据湖、数据平台和数据中台的概念和区别

概念内容转载https://blog.csdn.net/m0_56143415/article/details/122706613?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_baidulandingword~default-0-122706613-blog-121877197.pc_relevant_landi
一阵暖风·2022-12-01 08:34

【大数据之路】数据模型篇 《一》 大数据领域建模综述 【搬运小结】

文章目录数据模型篇《一》大数据领域建模综述1.为什么需要数据建模2.关系数据库系统和数据仓库3.从OLTP和OLAP系统的区别看模型方法论的选择4.典型的数据仓库建模方法论4.1ER模型4.2维度模型5
一阵暖风·2022-12-01 08:57

1124面试复盘总结

文章目录介绍一下hive串起来hive和mysql有什么区别hive怎么建立索引，数据库怎么建立索引建立索引的优缺点数据仓库和数据库的区别数据仓库中数据的来源银行好像不咋问python，还是得放点心思在数据库上
universe_1207·2022-12-01 07:02

VUE中的dispatch与commit操作

所谓的Vuex其实就是一个为Vue.js设计的数据仓库，就是把各个组件公用的数据放到一个仓库里面进行统一的管理Vuex好处：既使非父子组件间的数据共享也能变得简单明了让程序变得更加可维护（将数据抽离了出来
小小怪将军！·2022-12-01 07:00

数据仓库和数据集市的区别与联系

转：http://blog.csdn.net/vertour/article/details/8508148数据仓库和数据集市上海复旦德门软件有限公司朱建秋博士企业从事数据仓库项目时，往往会遇到多个数据仓库软件供应商
修行者 坚守者·2022-11-30 22:36

数据仓库和数据集市的区别

数据仓库与数据集市看了很多数据仓库方面的资料，都涉及到了“数据集市”这一说法，刚开始对数据仓库和数据集市的区别也理解得比较肤浅，现在做个深入的归纳和总结，主要从如下几个方面进行阐述：（1）基本概念（2）
haijiege·2022-11-30 22:33

数据仓库和数据集市的区别？

见过很多人搞不清楚数据仓库和数据集市的区别，下面是我见过的最好的关于“什么是数据仓库”的回答：“数据仓库是一种关系数据库模式，其中保存了来自一个或者多个源数据库的历史数据和元数据。
xu17clever·2022-11-30 22:31

数据仓库和数据集市

数仓分层一些定义ETL将数据从来源经过抽取、转换、加载的过程宽表将业务主体相关的指标、维度、属性等关联到一起的表，存在一定的数据冗余好处：查询性能得到提高坏处：不满足三范式，数据存在大量冗余宽表的设计广泛应用于数据挖掘前的数据准备，相关字段信息都放到一张表中，大大提高了迭代计算的能力主题在较高层次上对数据进行综合、归类的一个抽象概念，每一个主题对应一个宏观的分析领域。数仓DWDatawarehou
健鑫.·2022-11-30 22:00

Hadoop 大数据 期末复习题

A、利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理B、利用分布式并行编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析C、构建隐私数据保护体系和数据安全体系
兰公子&·2022-11-30 20:24

数据仓库系列 - 缓慢渐变维度SCD (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计

开篇介绍在从OLTP业务数据库向DW数据仓库抽取数据的过程中，特别是在第一次导入之后的每一次增量抽取往往会遇到这样的问题：业务数据库中的一些数据发生了更改，到底要不要将这些变化也反映到数据仓库中？
小砖工·2022-11-30 19:11

数据仓库-缓慢渐变维度解决方法

在从OLTP业务数据库向DW数据仓库抽取数据的过程中，特别是第一次导入之后的每一次增量抽取往往会遇到这样的问题：业务数据库中的一些数据发生了更改，到底要不要将这些变化也反映到数据仓库中？
随风奔跑之水·2022-11-30 19:10

SSIS--- 数据仓库中实现 Slowly Changing Dimension 缓慢渐变维度的三种方式

details/775330252013-10-1600:09byBIWORK,6661阅读,14评论,收藏,编辑开篇介绍关于SlowlyChangingDimension缓慢渐变维度的理论概念请参看数据仓库
你冻了我的冬天·2022-11-30 19:39

ETL之缓慢变化维详解，场景实现

背景缓慢变化维定义（引自自百度百科）维度建模的数据仓库中，有一个概念叫SlowlyChangingDimensions，中文一般翻译成“缓慢变化维”，经常被简写为SCD。
奋进的码哥·2022-11-30 19:38

缓慢变化维 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计

开篇介绍在从OLTP业务数据库向DW数据仓库抽取数据的过程中，特别是第一次导入之后的每一次增量抽取往往会遇到这样的问题：业务数据库中的一些数据发生了更改，到底要不要将这些变化也反映到数据仓库中？
IMezZ·2022-11-30 19:35

微软BI-缓慢渐变维度解决方法

开篇介绍关于SlowlyChangingDimension缓慢渐变维度的理论概念请参看数据仓库系列-缓慢渐变维度(SlowlyChangingDimension)常见的三种类型及原型设计本篇文章总结了实现缓慢渐变维度的几种方式
仰望星空的我·2022-11-30 19:34

缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计

[+]在从OLTP业务数据库向DW数据仓库抽取数据的过程中，特别是第一次导入之后的每一次增量抽取往往会遇到这样的问题：业务数据库中的一些数据发生了更改，到底要不要将这些变化也反映到数据仓库中？
OnTheWay_Seeking·2022-11-30 19:34

数据仓库实践杂谈（十六）——渐变维

全量第十章：拉链处理第十一章：分布式处理增量第十二章：列式存储第十三章：逻辑数据模型（数仓模型）第十四章：数据模型参考第十五章：维模型第十六章：渐变维第十七章：数据回滚第十八章：关于报表第十九章：数据挖掘数据仓库实践杂谈
老程序员一叶知秋·2022-11-30 19:32

数据仓库系列 - 缓慢渐变维度

在从OLTP业务数据库向DW数据仓库抽取数据的过程中，特别是第一次导入之后的每一次增量抽取往往会遇到这样的问题：业务数据库中的一些数据发生了更改，到底要不要将这些变化也反映到数据仓库中？
anqgma0619·2022-11-30 19:02

缓慢变化维

缓慢变化维缓慢变化维缓慢变化维的解决方案缓慢变化维  维度建模的数据仓库中，缓慢变化维（SlowlyChangingDimensions，SCD）。
K. Bob·2022-11-30 19:31

数据仓库之缓慢变化维解决方案

目录1-背景2-解决方案2.1-重写维度值2.2-插入新的维度行2.3-添加新的维度列2.4-拉链表处理1-背景众所周知，虽然维度表属性相对稳定，但是并不是一成不变的，尽管相当缓慢，维度值仍会随时间而变化。比如商品类目的改变，医院等级的改变。在一些情况下，保留历史数据没有什么分析价值，而在另一些情况下,保留历史数据是非常重要的。2-解决方案2.1-重写维度值在维度表中，仅需以当前值重写先前存在的值
KG大数据·2022-11-30 19:00
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