dws

大数据数仓建模基础理论【维度表、事实表、数仓分层及示例】

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
月亮给我抄代码·2023-11-20 20:59

【知识】可实操使用的数仓建设规范指南

数据模型架构原则数仓分层原则主题域划分原则数据模型设计原则二、数仓公共开发规范层次调用规范数据类型规范数据冗余规范NULL字段处理规范指标口径规范数据表处理规范表的生命周期管理三、数仓各层开发规范ODS层设计规范公共维度层设计规范DWD明细层设计规范DWS
笔名辉哥·2023-11-20 14:27

PostgreSQL、华为DWS查询表字段类型、字段描述

PostgreSQL查询表字段的详细信息（字段名、字段类型、字段描述等）：#实际使用中需要修改TABLE_SCHEMA和TABLE_NAMESELECTAA.*,BB.DESCFROM(SELECTA.ORDINAL_POSITIONASCOL_NUM,A.COLUMN_NAMEASCOL_NAME,A.DATA_TYPEASCOL_TYPE,A.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTHA
我在北国不背锅·2023-11-20 11:52

数仓DWS层之旁路缓存优化

优化原因：外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈。以本程序为例，每次查询都要连接Hbase，数据传输需要做序列化、反序列化，还有网络传输，严重影响时效性。可以通过旁路缓存对查询进行优化。旁路缓存模式是一种非常常见的按需分配缓存模式。所有请求优先访问缓存，若缓存命中，直接获得数据返回给请求者。如果未命中则查询数据库，获取结果后，将其返回并写入缓存以备后续请求使用。（1）旁路缓存策略应注意两点a）缓
大数据阿嘉·2023-11-20 10:44

高斯DWS数据库分页查询优化思路

除了高斯其它关系型数据可也一样可以使用官方链接：EXPLAIN_数据仓库服务GaussDB(DWS)_8.2.0_DML语法_华为云参考链接：MySQL大数据量分页查询方法及其优化_mysql大数据量分页查询优化
4935同学·2023-11-20 10:41

数仓分层总结

数据仓库分为四层ods、dwd、dws、adsods层上是一些原始的数据，存放原始数据，直接加载原始日志、数据（事件表），保持数据原貌不作处理，也就是做一个备份的作用，不要解析数据创建支持LZO压缩的表
月升11·2023-11-14 06:41

数仓分层介绍

常见的数据分层ODS层:源数据层DW层:数据仓库层(也叫作集团数据中心)DA(app)层:数据应用层更加细分的数仓分层方案1ODS数据源2DW数据仓库2.1DWD明细层：2.2DWB基础数据层：2.3DWS
程少亭·2023-11-14 06:36

【数据仓库】数仓分层方法

1.ODS层2.DW层2.1.DW层分类2.2.DWD层2.3.DWS3.ADS层4、层次调用规范一.数仓分层的意义1.清晰数据结构。
roman_日积跬步-终至千里·2023-11-14 06:01

【hcie-cloud】【2】华为云Stack解决方案介绍、缩略语整理 【下】

业务场景更丰富离线数据湖：提供云原生、湖仓一体的企业级数据湖实时数据湖：自研CDL引擎，打通实时数据湖的“最后一公里”逻辑数据湖：通过自研HetuEngine实现数据湖与数仓协同，打破数据“墙”GaussDB(DWS
҉人间无事人·2023-11-07 08:55

记一次Clickhouse 复制表同步延迟排查

Clickhouse节点1被写入日志2023.10.1111:30:01.435628[14098]{}dws_stock.trade_kline_6
卢说·2023-10-22 01:06

大数据测试 - 数仓测试

数仓分层设计标准数仓分为ODS,DWD,DIM,DWS,ADS等，每一层都有自己的含义：ODS：存储原始业务数据,数据原封不动同步到到ODS,不做任何修改，并且备份，备份时可以压缩；DWD：数据清洗，
测试界的飘柔·2023-10-21 10:11

数仓建设（三）

4.DWS公共汇总层设计规范数据仓库的性能是数据仓库建设是否成功的重要标准之一。聚集主要是通过汇总明细粒度数据来获得改进查询性能的效果。
未来在这儿·2023-10-18 06:10

该如何设计数仓的汇总层(DWS)

数据建模，毫无疑问是数仓建设的重中之重，然后，在实际的开发过程中，会把大量的时间都投入到了需求开发，往往会忽略数据建模(尤其是DWS层的建模)，长此以往，数据模型变的越来越杂乱，指标口径无法统一，造成的结果就是
大数据技术与数仓·2023-10-10 23:28

数据仓库，Hive中使用 != 或 ＜＞符号进行条件过滤时的坑

事情经过是这样的，我在把业务系统数据同步到数仓(数据存储在Hive)中时，在数据汇总层(DWS)，对数据进行汇总处理时，发现有数据丢失的问题，经过排查，发现是在使用致命陷阱业务场景：把业务数据抽到ODS
雾岛与鲸·2023-10-10 19:51

大数据项目之电商数仓（3电商数据仓库系统）V6.1.3

第1章数仓分层1.1为什么要分层1.2数据集市与数据仓库概念1.3数仓命名规范1.3.1表命名ODS层命名为ods_表名DWD层命名为dwd_dim/fact_表名DWS层命名为dws_表名DWT
okbin1991·2023-10-06 00:19

qt客户端连接服务器不响应,qt判断tcp客户端是否连接服务器

qt判断tcp客户端是否连接服务器内容精选换一换GaussDB(DWS)支持SSL认证方式的连接，以加密GaussDB(DWS)客户端与数据库之间传输的数据。
weixin_39654903·2023-10-05 03:56

【无标题】

useomni_stock_uat;showcreatetablepmc_push_ynap;#logi_noselectcount(1)fromdw_tmp.dws_ord_sales_daily_statistics_fl_d03
MYH516·2023-09-27 03:44

[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念

一.各种名词解释1.1ODS是什么？ODS层最好理解，基本上就是数据从源表拉过来，进行etl，比如mysql映射到hive，那么到了hive里面就是ods层。ODS全称是OperationalDataStore，操作数据存储.“面向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的ETL之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源
白鸽呀·2023-09-26 12:03

oracle执行计划broadcast,详解GaussDB(DWS) explain分布式执行计划的示例

摘要：本文主要介绍如何详细解读GaussDB(DWS)产生的分布式执行计划，从计划中发现性能调优点。
徐立达·2023-09-26 10:42

dws java_PL/Java自定义函数

使用GaussDB(DWS)数据库的PL/Java函数，用户可以使用自己喜欢的JavaIDE编写Java方法，并将包含这些方法的jar文件安装到GaussDB(DWS)数据库中，然后使用该方法。
三道杠林同学·2023-09-26 10:12

Spark或Hive数仓生命周期管理

在做数仓开发过程中，遇到一个问题就是随着数据量增大，存储空间增加惊人：hdfs的文件要存3份（可以修改副本份数），ods、dwd、dws、ads等各层都需要存储空间，指标计算过程如果内存不够又会缓冲在硬盘
大模型大数据攻城狮·2023-09-26 06:50

CC00055.pbpositions——|Hadoop&PB级数仓.V13|——|PB数仓.v13|核心交易分析|DWS层建表|加载数据|

一、DWS层建表及数据加载说明###---DIM、DWD=>数据仓库分层、数据仓库理论~~~#需求：计算当天~~~全国所有订单信息~~~全国、一级商品分类订单信息~~~全国、二级商品分类订单信息~~~大区所有订单信息
yanqi_vip·2023-09-25 21:38

大数据-案例-离线数仓-在线教育：MySQL(业务数据)-ETL(Sqoop)-＞Hive数仓【ODS层-数据清洗-＞DW层(DWD-统计分析-＞DWS)】-导出(Sqoop)-＞MySQL-＞可视化

一、商业BI系统概述商业智能系统，通常简称为商业智能系统，是商业智能软件的简称，是为提高企业经营绩效而采用的一系列方法、技术和软件的总和。通常被理解为将企业中的现有数据转换为知识并帮助企业做出明智的业务决策的工具。BI系统中的数据来自企业的其他业务系统。例如，一个面向业务的企业，其业务智能系统数据包括业务系统订单、库存、交易账户、客户和供应商信息，以及企业所属行业和竞争对手的数据，以及其他外部环境
u013250861·2023-09-25 21:37

【离线数仓-9-数据仓库开发DWS层设计要点-1d/nd/td表设计】

离线数仓-9-数据仓库开发DWS层设计要点-1d/nd/td表设计离线数仓-9-数据仓库开发DWS层设计要点-1d/nd/td表设计一、DWS层设计要点二、DWS层设计分析-1d/nd1.DWS层设计一
Apache Minor Trend·2023-09-25 21:37

一百八十七、大数据离线数仓完整流程——步骤六、在ClickHouse的ADS层建表并用Kettle同步Hive中DWS层的结果数据

二、数仓实施步骤（六）步骤六、在ClickHouse的ADS层建表并用Kettle同步Hive中DWS层的结果数据1、ClickHouse的ADS层建库建表语句--如果不存在则创建hurys_dc_ads
天地风雷水火山泽·2023-09-25 21:07

离线数仓——（活跃用户ODS层建表及加载数据，活跃用户DWD层建表及加载数据，活跃用户DWS层建表及加载数据，活跃用户ADS层建表及加载数据）

文章目录活跃用户ODS层建表及数据加载活跃用户DWD层建表及加载数据活跃用户活跃用户DWS层建表及加载数据活跃用户ADS层建表及加载数据活跃用户ODS层建表及数据加载离线数仓架构如下图所示：详细概念参考数据仓库
想做CTO的任同学...·2023-09-25 20:36

离线数仓的概述

2、数仓的架构日志数据->日志服务器本地磁盘[多台]->flume->kafka->flume->HDFS->HIVE[ODS/DWD/DIM/DWS/ADS]->DATAX->MYSQL->可视化->
m0_37759590·2023-09-25 20:05

离线数仓 (十四) --------- DWS 层搭建

目录一、系统函数1.nvl函数2.日期处理函数3.复杂数据类型定义二、DWS层1.访客主题2.用户主题3.商品主题4.优惠券主题5.活动主题6.地区主题7.DWS层首日数据装载脚本8.DWS层每日数据装载脚本一
在森林中麋了鹿·2023-09-25 20:05

黑马Hive+Spark离线数仓工业项目--数仓维度层DWS层构建（2）

日期时间维度设计目标：掌握日期时间维度的需求与设计路径-step1：需求-step2：设计实施需求：构建日期时间维度表，得到所有年、季度、月、周、日的维度信息统计不同时间维度下的呼叫次数、工单数、维修数、安装数、报销金额、核销数等设计-数据来源：提前通过程序生成构建，不是从数据中抽取-执行周期：每一年生成下一年的每一天的维度信息，**增量**同步到维度表的分区中日期时间维度构建目标：实现日期时间维
骨灰级收藏家·2023-09-25 20:34

【大数据课程】高途课程实践-Day02：利用Hive SQL编写离线数仓实现可视化展示...

)数据接⼊到ODS层(2)进⾏ODS到DWD层数据开发(3)进⾏ODS到DIM层数据开发a.创建【电商_商家维度表_⽇】表b.创建【电商_商品维度表_⽇】表c.创建【电商_⽤⼾维度表_⽇】表(4)进⾏DWS
哥们要飞·2023-09-25 20:34

一百八十六、大数据离线数仓完整流程——步骤五、在Hive的DWS层建动态分区表并动态加载数据

二、数仓实施步骤（五）步骤五、在Hive的DWS层建动态分区表并动态加载数据1、Hive的DWS层建库建表语句--如果不存在则创建hurys_dc_dws数据库createdatabaseifnotexistshurys_dc_dws
天地风雷水火山泽·2023-09-25 20:01

大数据项目实战之数据仓库：电商数据仓库系统——第10章 数仓开发之DWS层

文章目录第10章数仓开发之DWS层10.1最近1日汇总表10.1.1交易域用户商品粒度订单最近1日汇总表10.1.2交易域用户商品粒度退单最近1日汇总表10.1.3交易域用户粒度订单最近1日汇总表10.1.4
yiluohan0307·2023-09-23 13:29

新中大软件显示无法连接服务器,新中大服务器数据库未能连接

流程如下：创建CDM集群并绑定EIP创建MySQL连接创建DWS连接创建迁移作业已获取DWS数据库的IP地址、端口、数据库名称、用户名、密码，且该用户拥有DWS数据库的读、写和删除权限。
吴婧羡·2023-09-22 18:44

Hive拉链表实现

加成生成不同时期历史指标Hive拉链表实现实现原理首次(T+1:2023-04-01)同步业务系统全量数据到ods_user_info,并确定记录数据变化时标记字段(如日期变更)将首次全量数据导入到拉链表dws_us
dymkkj·2023-09-21 21:41

数仓规范随记

数仓分层以《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中五层(ods/dwd/dws/dim/ads)分类为基础划分,有序列表记录是分层大类,分层大类下的无需列表是分层小类或者说真正落地的:ods:近源层/贴源层
mizuhokaga·2023-09-20 00:56

一百七十八、ClickHouse——海豚调度执行ClickHouse的.sql文件

一、目的由于数仓的ADS层是在ClickHouse中，即把Hive中DWS层的结果数据同步到ClickHouse中，因此需要在ClickHouse中建表，于是需要海豚调度执行ClickHouse的.sql
天地风雷水火山泽·2023-09-15 09:47

GaussDB（DWS）云原生数仓技术解析：湖仓一体，体验与大数据互联互通

文章目录前言一、关于数据仓库需求场景分类二、数据仓库线下部署场景2.1、线下部署场景介绍及优劣势说明2.2、线下部署场景对应的客户需求三、数据仓库公有云部署场景3.1、公有云部署场景介绍及优劣势说明3.2、公有云部署场景对应的客户需求四、为何重视数据共享（含湖仓一体）？4.1、传统数据共享业务场景4.2、数据共享（含湖仓一体）能力解决掉的问题五、数据仓库技术架构演进5.1、SharedStorag
白鹿第一帅·2023-09-15 07:56

一百七十四、Hive——Hive动态分区表加载数据时需不需要指定分区名？

一、目的在Hive的DWD层和DWS层建立动态分区表后，发现动态插入数据时可以指定分区名，也可以不指定分区名。
天地风雷水火山泽·2023-09-13 06:31

数据仓库分层概念

OperationalDataStore）数据仓库层：DW（DataWarehouse）数据明细层：DWD（DataWarehouseDetail）数据中间层：DWM（DataWareHouseMiddle）数据服务层：DWS
王秋实Q·2023-09-11 06:37

GaussDB(DWS)与Hive在功能上存在一定的差异

GaussDB(DWS)与Hive在功能上存在一定的差异，主要体现在以下几个方面：Hive是基于HadoopMapReduce的数据仓库，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的数据仓库
燃烧的岁月_·2023-09-08 02:55

助力工业物联网，工业大数据之ST层的设计【二十五】

层的设计目标：掌握ST层的设计路径step1：功能step2：来源step3：需求实施功能：数据应用层，用于支撑对外所有主题的报表应用数据的结果对外提供整个公司所有运营的报表来源：对DWB层的主题事实数据关联DWS
Maynor996·2023-09-06 04:13

线上问诊：数仓开发(二)

系列文章目录线上问诊：业务数据采集线上问诊：数仓数据同步线上问诊：数仓开发(一)线上问诊：数仓开发(二)文章目录系列文章目录前言一、DWS1.最近1日汇总表1.交易域医院患者性别年龄段粒度问诊最近1日汇总表
超哥--·2023-09-05 21:06

BDCC - 闲聊数据仓库的架构

文章目录典型数据仓库架构图数据仓库ETLvsELTETLELT区别联系数据仓库分层（1）数据仓库ODS层（2）数据仓库CDM层DWD数据明细层DWS数据汇总层（3）数据仓库ADS层典型数据仓库架构图按自下而上的顺序
小小工匠·2023-09-02 07:24

flinksql实时数仓

监听binlog上传到nsqnsq转kafka，flinksql获取kafkaTable聚合将结果写到hbaseimage.png--kafkacreatetabledw_dws_pay_stored_card_recharge
qwer__·2023-08-28 02:17

【学习笔记】尚硅谷大数据项目之Flink实时数仓---DWM层

DWM层第1章DWS层与DWM层的设计1.1设计思路1.2需求梳理第2章DWM层-访客UV计算2.1需求分析与思路2.2代码实现2.2.1从Kafka的dwd_page_log主题接收数据2.2.2核心的过滤代码
在学习的王哈哈·2023-08-24 17:52

报错-hive on spark执行数据导入脚本报错

背景CentOS7.5中三台机器(hadoop102、hadoop103、hadoop104)的hadoop集群问题描述数仓建设：dwd层向dws层导入数据时，脚本执行报错报错代码FAILED:SemanticExceptionFailedtogetasparksession
dyson不只是吹风机·2023-08-24 17:52

想要“一招”制敌，就看联想DWS

过去几年，混合办公迎来了市场的快速爆发。从最初管理模式的创新，到疫情下的“权宜之计”，再到混合办公模式成为企业和员工工作模式的“新常态”，可以说混合办公已成为未来企业数字化转型的趋势所在。根据IDC的调研数据显示，随着社会发展以及工作方式的改变，远程和混合工作模式以及数字化工作空间在未来最有可能在企业中持续下去。企业也将能够提供更加灵活办公方式的工具和服务上投入更多。更为关键的是，随着混合办公逐渐
申耀的科技观察·2023-08-19 12:43

数据仓库 ODS-＞DWD-＞DWS-＞ADS

1.数据仓库DW1.1简介Datawarehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-lineAnalyticalProcessing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，听且提供直观
desmond_assis·2023-08-18 05:12

H13-922题库 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5

**H13-922V1.5GaussDB(DWS)OLAP题库华为认证GaussDBOLAP数据库高级工程师HCIP-GaussDB-OLAPV1.0自2019年10月18日起，正式在中国区发布。
oldba.cn·2023-08-16 07:20

实时指标-1日留存率

2个DWD层登录→kafka注册→kafka1个DWS弄2条流，从kafka读取数据将昨日注册数据存到状态中，TTL为2天，存到map状态中，key为注册日期，value为set，存储注册的uid将登录流和注册流进行连接来一条登录数据
青云游子·2023-08-12 23:34
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