周末閑下來,畫了幅目前主流的數據倉庫的分層結構。 ...
大數據數據倉庫是基於HIVE構建的數據倉庫,分布文件系統為HDFS,資源管理為Yarn,計算引擎主要包括MapReduce Tez Spark等,分層架構如下: 數據來源層:日志或者關系型數據庫,並通過Flume Sqoop Kettle等etl工具導入到HDFS,並映射到HIVE的數據倉庫表中。 事實表是數據倉庫結構中的中央表,它包含聯系事實與維度表的數字度量值和鍵。事實數據表包含描述業務 例如 ...
2018-06-06 20:40 0 1880 推薦指數:
周末閑下來,畫了幅目前主流的數據倉庫的分層結構。 ...
數據層的存儲一般如下: Data Source 數據源一般是業務庫和埋點,當然也會有第三方購買數據等多種數據來源方式。業務庫的存儲一般是Mysql 和 PostgreSql。 ODS 層 ODS 的數據量一般非常大,所以大多數公司會選擇存在HDFS上,即Hive ...
數據倉庫簡介:有些人不理解數據倉庫,認為數據倉庫就是獲取數據,只要會使用hadoop、spark等大數據工具就懂數據倉庫,這樣的認識太片面。如果要從海量數據中總結出一個報表或者是多個報表,大數據工程師足以;如果在有限的資源動態的數據情況下,向前可歷史追溯,向后對不斷增加的報表實現兼容,這就 ...
數據倉庫分層的原因 1通過數據預處理提高效率,因為預處理,所以會存在冗余數據 2如果不分層而業務系統的業務規則發生變化,就會影響整個數據清洗過程,工作量巨大 3通過分層管理來實現分步完成工作,這樣每一層的處理邏輯就簡單了 標准的數據倉庫分層:ods(臨時存儲層),pdw(數據倉庫層 ...
數據倉庫(二)數據倉庫架構分層 一、數據倉庫架構 數據倉庫標准上可以分為四層:ODS(臨時存儲層)、PDW(數據倉庫層)、DM(數據集市層)、APP(應用層)。 1)ODS層: 為臨時存儲層,是接口數據的臨時存儲區域,為后一步的數據處理做准備。一般來說ODS層的數據和源系統的數據 ...
作者:原上野 標題: 大數據數據倉庫建設 鏈接:https://www.jianshu.com/p/83fa7b8c8e02 來源:簡書 一,數據倉庫的數據模型 1. 數據源 數據源,顧名思義就是數據的來源,互聯網公司的數據來源 ...
前言 數據倉庫是今年來適應利用數據支持決策分析的強烈需求而發展起來的數據庫應用技術,誠然,數據倉庫以數據庫為基礎,但是他在需求、客戶、體系結構與運行機制等方面與數據庫存在重大的不同,Kimball說:"我們花了二十年的時間往數據庫中加入數據,現在該是拿出來使用的時候了。" ---摘自 ...
1. 摘要 對於大數據而言,數據倉庫承載着整個企業的全業務的數據。早期數倉在關系型數據如Oracle,MySql上。到大數據時代,基於hadoop生態的大數據架構,數倉基本上都是基於hive的數倉。對於很多大數據開發者而言,特別是早期,很多開發者認為hive數倉就是和業務相關,隱射Hdfs ...