数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构 ...

数仓架构 老生常谈 一个数据仓库是一个统一的架构下组织不同数据源的异类集合。有两种构建数据仓库的方法：解释自上而下的方法和自下而上的方法。 1.自上而下的方法： 基本组件讨论如下： 外部源–外部源是从中收集数据的源，与数据类型无关 ...

一、基本概念 ETL，它是Extract、Transform、Load三个单词的首写字母。ETL是建立数据仓库最重要的处理过程，也是工作量最大的环节，一般会占到整个数据仓库建立的一半工作量。 抽取：从操作型数据源获取数据； 转换：转换数据，使之转变为适用于查询和分析 ...

？ 数据仓库的架构 数据仓库多维数据模型的设计 1. 什么是数据仓库 ...

周末闲下来，画了幅目前主流的数据仓库的分层结构。 ...

数据仓库有很多类型的架构方式，按照发展的历程上，主要有如下几类标志性。 独立的数据集市架构。 在最早期的数据仓库建设中，大多是以部门为单位搭建数据仓库，也就是数据集市，供整个部门使用。这样能够很快的构建好数据仓库，但是缺点是很容易产生不同部门因数据计算口径不同而导致的数据产出结果不一致 ...

数据层的存储一般如下： Data Source 数据源一般是业务库和埋点，当然也会有第三方购买数据等多种数据来源方式。业务库的存储一般是Mysql 和 PostgreSql。 ODS 层 ODS 的数据量一般非常大，所以大多数公司会选择存在HDFS上，即Hive ...

数据仓库简介：有些人不理解数据仓库，认为数据仓库就是获取数据，只要会使用hadoop、spark等大数据工具就懂数据仓库，这样的认识太片面。如果要从海量数据中总结出一个报表或者是多个报表，大数据工程师足以；如果在有限的资源动态的数据情况下，向前可历史追溯，向后对不断增加的报表实现兼容，这就 ...