ODS(Operational Data Store)——操作性数据 DW(Data Warehouse)——数据仓库 DM(DataMart)——数据集市 1.数据中心整体架构 ...
整体结构 在具体分析数据仓库之前先看下一下数据中心的整体架构以及数据流向 数据中心整体架构.png DB 是现有的数据来源,可以为mysql SQLserver 文件日志等,为数据仓库提供数据来源的一般存在于现有的业务系统之中。 ETL的是 Extract Transform Load 的缩写,用来描述将数据从来源迁移到目标的几个过程: Extract,数据抽取,也就是把数据从数据源读出来。 T ...
2019-07-12 17:46 0 917 推荐指数:
ODS(Operational Data Store)——操作性数据 DW(Data Warehouse)——数据仓库 DM(DataMart)——数据集市 1.数据中心整体架构 ...
这两天接触到ODS,开始很纳闷,有了DW(Data Warehouse)干嘛还要ODS(Operational Data Store),于是不查不知道,一查吓一跳,这里面还有这么多道道,这里总结一下,当作学习了。 简单说: DW 数据仓库存储是一个面向主题的,反映历史变化数据,用于 ...
数据仓库的重要应用是将不同来源的数据和异构数据通过ETL整合在一起,为决策分析提供支撑,若在同一个数据库中分不同用户,此意义不大;假设所有有用户都在一个数据库里,如果因为某个原因数据库重启,那么会影响所有的应用,这违背了 SOA 设计理念中低耦合的思路,当然建在不同的库也是不好的,比如我 ...
转载http://bigdata.51cto.com/art/201710/554810.htm 一、文章主题 本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景,超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富 ...
转自:https://blog.csdn.net/pmdream/article/details/113601956 一. 各种名词解释 1.1 ODS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 ...
我在公司的数据部门工作,每天的订单类数据处理流程大致如下: 删除分析数据库的历史订单数据 全量更新订单数据到分析数据库。(由于订单核心数据不大,所以经受得起这么折腾) 将数据简单清洗,并生成数据集市层 分析处理,产出报表。当然还有其他的数据也是这么处理的(比如产品的数据、景区 ...
1.1 ODS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my ...
转自:https://blog.csdn.net/pmdream/article/details/113601956 一. 各种名词解释 1.1 ODS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 ...