數據倉庫的介紹 一、數據倉庫的基本概念 數據倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW或DWH。數據倉庫顧名思義，是一個很大的數據存儲集合，出於企業的分析性報告和決策支持目的而創建，對多樣的業務數據進行篩選與整合。它為企業提供一定的BI（商業智能）能力，指導業務流程改進、監視 ...

1. 什么是數據倉庫？ 在wiki中對數據倉庫的解釋是： 　　在計算中，數據倉庫（DW或DWH），也稱為企業數據倉庫（EDW），是用於報告和數據分析的系統，被認為是商業智能的核心組成部分 DW是來自一個或多個不同來源的集成數據的中央存儲庫。 他們將當前和歷史數據存儲在一個地方，用於為整個企業 ...

聲明： 1. 本欄是個人總結，如有錯漏，請指正 2. 數據倉庫的構建目前業界只有指導方案，並沒有統一的標准，每個公司都可以按照實際情況進行設計 3. 本總結參考《阿里巴巴大數據之路》、《數據倉庫工具箱》 產生背景 ...

第一章 數倉搭建-ODS層 1）保持數據原貌不做任何修改，起到備份數據的作用。 2）數據采用LZO壓縮，減少磁盤存儲空間。100G數據可以壓縮到10G以內。 3）創建分區表，防止后續的全表掃描，在企業開發中大量使用分區表。 4）創建外部表。在企業開發中，除了自己用的臨時表，創建內部表外 ...

星型數據倉庫olap工具kylin介紹 數據倉庫是目前企業級BI分析的重要平台,尤其在互聯網公司,每天都會產生數以百G的日志,如何從這些日志中發現數據的規律很重要. 數據倉庫是數據分析的重要工具, 每個大公司都花費數百萬每年的資金進行數據倉庫的運維. 本文介紹一個基於hadoop ...

數據倉庫 數據倉庫的目的是構建面向分析的集成化數據環境，為企業提供決策支持（Decision Support）。其實數據倉庫本身並不“生產”任何數據，同時自身也不需要“消費”任何的數據，數據來源於外部，並且開放給外部應用，這也是為什么叫“倉庫”，而不叫“工廠”的原因。因此數據倉庫的基本架構主要 ...

1． 主題性 數據倉庫是一般從用戶實際需求出發，將不同平台的數據源按設定主題進行划分整合，與傳統的面向事務的操作型數據庫不同，具有較高的抽象性。面向主題的數據組織方式，就是在較高層次對分析對象數據的一個完整、統一並一致的描述，能完整及統一地刻畫各個分析對象所涉及的有關企業的各項數據，以及數據 ...

1、為什么要分層 在未分層的情況下，數據之間的耦合性與業務耦合性是不可避免的，當源業務系統的業務規則發生變化時，可能影響整個數據的清洗過程。這就好比把襯衫、褲子、襪子、外套分類存放整理 就比 打散之后不分類的整理哪一種更讓人舒服，更容易找呢？ 2、分層的好處 數據分層簡化了數據清洗的過程 ...