1. 什么是ETL,ETL都是怎么实现的? ETL中文全称为:抽取.转换.加载  extract   transform  load ETL是传数仓开发中的一个重要环节.它指的是,ETL负责将分布的.异构数据源中的数据如关系数据.平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗.转换.集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理.数据挖掘的基础. ETL是数据仓库中的非常重要的一环.它是承前启后的必要一步 在传统数仓领域中,这项工序,大部分公司都是通过使用一些成熟的ETL软件来实现的,这些软件

声明 本文中介绍的非功能性规范均为建议性规范,产品功能无强制,仅供指导. 参考文献 <大数据之路——阿里巴巴大数据实践>——阿里巴巴数据技术及产品部 著. 背景及目的 数据对一个企业来说已经是一项重要的资产,既然是资产,肯定需要管理.随着业务的增加,数据的应用越来越多,企业在创建的数仓过程中对数据的管理也提出了更高的要求,而数据质量也是数仓建设过程不容忽视的环节.本文针对MaxCompute数仓建设过程中如何做数据质量给出规范建议,为实际数据治理提供依据及指导. 数据质量保障原则 评估数据质量

一.2.0版本对比 二.业务介绍 1.术语 SKU SPU UV: user views 用户浏览总量[浏览量] PV:page views 页面浏览总量 2.电商业务表结构 表名 同步方式 字段名 字段描述 order_info(订单表) 新增和变化 order_status 订单状态(会被修改)     create_time 创建时间     operate_time 操作时间(最后一次修改订单的时间) order_detail(订单详情表) 增量 create_time 创建时间    

一.数仓分层概念 1.为什么要分层 ODS:原始数据层 DWD层:明细数据层 DWS:服务数据层 ADS:数据应用层 2.数仓分层 3.数据集市与数据仓库概念 4.数仓命名规范 ODS层命名为odsDWD层命名为dwdDWS层命名为dwsADS层命名为ads临时表数据库命名为xxx_tmp备份数据数据库命名为xxx_bak 二.数仓环境搭建 1.Hive&MySQL安装 修改hive-site.xml,关闭元数据检查 设置元数据备份:每日零点之后备份到其它服务器两个 2.Hive运行引擎Tez

一.ODS层 1.保持数据原貌,不做任何修改 2.数据压缩:LZO压缩,减少磁盘空间 3.创建的是分区表:可以防止后续的全表扫描 包括 用户行为:string line dt    ods_start: ods_event(商品列表.商品详情.点击         广告 点赞.评论.收藏      -- ) 业务数据:8张表(用户.支付.订单表.订单详情.商品表.商品一二三级分类--) 二.DWD层 1.ETL对数据的核心字段进行清洗[去重.去空] 2.ETL工具是什么 hive的hql spa

本文目录: 一.数据流向 二.应用示例 三.何为数仓DW 四.为何要分层 五.数据分层 六.数据集市 七.问题总结 导读 数仓在建设过程中,对数据的组织管理上,不仅要根据业务进行纵向的主题域划分,还需要横向的数仓分层规范.本文作者围绕企业数仓分层展开分析,希望对你有帮助. 因文章太长,本文不是完结版,文末可获取完整PDF版 从事数仓相关工作的人员都知道数仓模型设计的首要工作之一就是进行模型分层,可见模型分层在模型设计过程中的重要性,确实优秀的分层设计是一个数仓项目能否建设成功的核心要素,让数据易

数仓分层 ODS:Operation Data Store原始数据 DWD(数据清洗/DWI) data warehouse detail数据明细详情,去除空值,脏数据,超过极限范围的明细解析具体表 DWS(宽表-用户行为,轻度聚合) data warehouse service ----->有多少个宽表?多少个字段服务层--留存-转化-GMV-复购率-日活点赞.评论.收藏; 轻度聚合对DWD ADS(APP/DAL/DF)-出报表结果 Application Data Store做分析处理同步

前几天建了一个数据仓库方向的小群,收集了大家的一些问题,其中有个问题,一哥很想去谈一谈--现在做传统数仓,如何快速转到大数据数据呢?其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的,今天就结合身边的同事经历来一起分享一下. 数据仓库 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果.也就是说,数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果,取百家之长(各个数据源的数据),

〇.概述 1.实现内容 使用Hive SQL编程,构造分层离线数仓 并可以通过Quick Bi进行展示 2.过程 (1)数据接⼊到ODS层 (2)进⾏ODS到DWD层数据开发 (3)进⾏ODS到DIM层数据开发 a.创建 [电商_商家维度表_⽇]表 b.创建[电商_商品维度表_⽇]表 c.创建[电商_⽤⼾维度表_⽇]表 (4)进⾏DWS层数据开发 (5)进⾏ADS应⽤层的数据开发 a.看板_总指标看板统计 b.看板_商品销售地域分析 c.看板_商品销量排行 3.逻辑模型 4.示例数据 一.数据导

一.电商业务与数据结构简介 1.业务流程 2.常识:SKU/SPU SKU=Stock Keeping Unit(库存量基本单位).现在已经被引申为产品统一编号的简称,每种产品均对应有唯一的SKU号.SPU(Standard Product Unit):是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用.易检索的标准化信息集合. 3.电商表结构 二.数仓理论 1.表的分类 实体表 维度表:对应一些业务状态,编号的解释表.也可以称之为码表,比如地区表,订单状态,支付方式,审批状态,商品分类等等 事务型事实表:

五.业务数仓搭建 1.业务数据生成 建库建表gmall 需求:生成日期2019年2月10日数据.订单1000个.用户200个.商品sku300个.删除原始数据. CALL init_data('2019-02-10',1000,200,300,TRUE); 2.业务数据导入数仓 编写Sqoop定时导入脚本(目录中导入MySQL) 3.ODS层--原始数据层 订单表.订单详情表.商品表.用户表.商品一二三级分类表.支付流水表 编写ODS层数据导入脚本ods_db.sh(目录的指定日期数据导入指定分

今天有一个需求需要将一份文档形式的hft与fdd的城市关系关系的数据导入到hive数仓中,之前没有在hue中进行这项操作(上家都是通过xshell登录堡垒机直接连服务器进行操作的),特此记录一下. -- step1 -- 创建表(注意表的存储格式) create table if not exists edw_public.dim_edw_pub_hft_fdd_city_rel_info( hft_city_id bigint comment '好房通城市id', hft_city_name

本文来自腾讯云技术沙龙,本次沙龙主题为构建PB级云端数仓实践 在现代社会中,随着4G和光纤网络的普及.智能终端更清晰的摄像头和更灵敏的传感器.物联网设备入网等等而产生的数据,导致了PB级储存的需求加大. 但数据保留下来并不代表它真的具有利用价值,曾经保存的几TB的日志,要么用来做做最简单的加减乘除统计,要么就在日后出现问题了,扒出日志堆找证据.你的影视库里面可以下载储存成千上万部影片,但不代表你真的能全部看完. 如何将手里现有的数据变得更具有价值?一些营销云已经可以做到毫秒级响应做到精准投放广告

[摘要] CarbonData将存储和计算逻辑分离,通过索引技术让存储和计算物理上更接近,提升CPU和IO效率,实现超高性能的大数据分析.以CarbonData为融合数仓的大数据解决方案,为金融转型打造新一代数仓引擎. 金融领域随着数据与日俱增(如国内某大行,平均3亿笔业务/天,峰值6亿/天):业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高,不同业务的数据分系统构建,导致冗余严重,缺乏高效.统一的融合数仓,阻碍企业快速转型.如何对浪涌式的数据进行整合分析,发挥最大价值,金融机构对数据的处理提出了相应诉求

一.内容介绍 昨日福利:大数据反杀熟 今日:数据看板 离线分析及DW数据仓库 明日:实时计算框架及全流程 一.数仓定义及演进史 1.概念 生活中解答 2.数据仓库的理解 对比商品仓库 3.数仓分层内容 (1)层数不要过多,会冗余 (2)好处 提高效率,便于复用 4.数仓的演进过程 (1)演进 OLTP->OLAP维度建模,冗余 关系建模:高度结构化,易于扩展 (2)对比 OLTP善于交易 OLAP善于检索 5.数据仓库架构 实时计算,杀熟,比你更懂你 例如拼多多,游戏让你消费 二.具体了解 1.

一.Linux 1.常用高级命令 ps -ef:查看进程详情,ps -ef|grep dae可以搜索指定进程,-e表示环境变量 ps -au:以用户为主的详细格式,显示进程平均占用资源,不包括cmd列 df -h:文件系统的磁盘空间占用情况,表示大文件,-i表示innode索引命名的小文件 iotop:进行输入输出的进程信息,类似iostate表示IO和CPU变化 xargs:将标准输入转为命令行参数,如echo "one two three" | xargs mkdir tail:文

电商业务及数据结构 SKU库存量,剩余多少SPU商品聚集的最小单位,,,这类商品的抽象,提取公共的内容 订单表:周期性状态变化(order_info) id 订单编号 total_amount 订单金额 order_status 订单状态 user_id 用户id payment_way 支付方式 out_trade_no 支付流水号 create_time 创建时间 operate_time 操作时间 订单详情表:(order_detail) order_detail.order_id 是要一

前言 datalake架构 离线数据 ODS -> DW -> DM https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 https://www.cnblogs.com/wang3680/p/11538451.html https://blog.csdn.net/hello_java_lcl/article/details/107025192 ODS层的逻辑主要是做隔离和部分清洗 实时数据 名词解释 名词 描述 源表 数据清洗之前的原始数据表 目标表 数据清洗之后的表

数据仓库主要有四种架构,Kimball的DW/BI架构.独立数据集市架构.辐射状企业信息工厂Inmon架构.混合Inmon与Kimball架构.不过不管是那种架构,基本上都会使用到维度建模. <b>Kimball的DW/BI架构</b>,可以参考这篇文章 数据仓库(4)基于维度建模的KimBall架构. <b>独立数据集市架构</b>,采用这种架构的数据仓库,数据以部门为基础来部署,不考虑企业级别的信息共享和集成.也就是各个部门各自按照需要,各自在数据源同步

一.数仓分层介绍 1.实时计算与实时数仓 实时计算实时性高,但无中间结果,导致复用性差 实时数仓基于数据仓库,对数据处理规划.分层,目的是提高数据的复用性 2.电商数仓的分层 ODS:原始日志数据和业务数据 DWD:以数据对象为单位进行分流,如订单.页面访问等 DIM:维度数据 DWM:数据对象进一步加工,形成宽表&明细数据[明细宽表] DWS:根据主题对数据聚合,形成主题宽表[主题宽表] ADS:将CLickHouse中的数据根据需求进行筛选聚合 二.实时需求概览 1.离线计算与实时计算 离线