周末闲下来,画了幅目前主流的数据仓库的分层结构。 ...
大数据数据仓库是基于HIVE构建的数据仓库,分布文件系统为HDFS,资源管理为Yarn,计算引擎主要包括MapReduce Tez Spark等,分层架构如下: 数据来源层:日志或者关系型数据库,并通过Flume Sqoop Kettle等etl工具导入到HDFS,并映射到HIVE的数据仓库表中。 事实表是数据仓库结构中的中央表,它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务 例如 ...
2018-06-06 20:40 0 1880 推荐指数:
周末闲下来,画了幅目前主流的数据仓库的分层结构。 ...
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 ...
数据仓库分层的原因 1通过数据预处理提高效率,因为预处理,所以会存在冗余数据 2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化,就会影响整个数据清洗过程,工作量巨大 3通过分层管理来实现分步完成工作,这样每一层的处理逻辑就简单了 标准的数据仓库分层:ods(临时存储层),pdw(数据仓库层 ...
数据仓库(二)数据仓库架构分层 一、数据仓库架构 数据仓库标准上可以分为四层:ODS(临时存储层)、PDW(数据仓库层)、DM(数据集市层)、APP(应用层)。 1)ODS层: 为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据 ...
作者:原上野 标题: 大数据数据仓库建设 链接:https://www.jianshu.com/p/83fa7b8c8e02 来源:简书 一,数据仓库的数据模型 1. 数据源 数据源,顾名思义就是数据的来源,互联网公司的数据来源 ...
前言 数据仓库是今年来适应利用数据支持决策分析的强烈需求而发展起来的数据库应用技术,诚然,数据仓库以数据库为基础,但是他在需求、客户、体系结构与运行机制等方面与数据库存在重大的不同,Kimball说:"我们花了二十年的时间往数据库中加入数据,现在该是拿出来使用的时候了。" ---摘自 ...
1. 摘要 对于大数据而言,数据仓库承载着整个企业的全业务的数据。早期数仓在关系型数据如Oracle,MySql上。到大数据时代,基于hadoop生态的大数据架构,数仓基本上都是基于hive的数仓。对于很多大数据开发者而言,特别是早期,很多开发者认为hive数仓就是和业务相关,隐射Hdfs ...