本文转载自:http://www.cnblogs.com/evencao/p/3154715.html 看了几天的Informatica ,关于infor的资料也比较少,主要的<商业智能深入浅出>,以及中国大数据论坛上的教学视频.在看了这些之后总感觉远远不够,但又缺乏资料,不知道如何去深入学习. workflow主要是对ETL的调度工作.主要是实际的操作 Inforamtica 流程控制的组件. Decision:决策的组件,在里面可以写一个规则,形成一个决议 上图主要是一个Decision的

今天是我在上海租房的小区被封的第三天,由于我的大意,没有屯吃的,外卖今天完全点不到了,中午的时候我找到了一包快过期的肉松饼,才补充了1000焦耳的能量.但是中午去做核酸的时候,我感觉走路有点不稳,我看到大白的棉签深入我的嘴里,我竟然以为是吃的,差点咬住了,还好我有仅存的一点意识.下午我收到女朋友给我点的外卖--面包(我不知道她是怎么点到的外卖,我很感动),很精致的面包,搁平时我基本不喜欢吃面包,但是已经到了这个份上,我大口吃起来,竟然觉得这是世界上最好吃的食物了.明天早晨5:50的闹钟,去叮咚和

在数仓和BI系统的开发和使用过程中会经常出现需要重跑数仓中某些或一段时间内的分区数据,原因可能是:1.数据统计和计算逻辑/口径调整,2.发现之前的埋点数据收集出现错误或者埋点出现错误,3.业务数据库出现人为修改历史数据的情况.当出现第一和第二种情况的时候需要对数仓各层使用到该数据源的表及依赖这些表的数据模型和表的出现问题时间起的分区都重跑一遍,出现第三种情况的时候需要从ods层(数据同步导入层)及以上的各层都重跑一遍.重跑历史分区的操作是比较麻烦的,如果只是把相应的表的workflow一天天的分

一.周期快照简介 周期快照事实表中的每行汇总了发生在某一标准周期,如一天.一周或一月的多个度量.其粒度是周期性的时间段,而不是单个事务.周期快照事实表通常包含许多数据的总计,因为任何与事实表时间范围一致的记录都会被包含在内.在这些事实表中,外键的密度是均匀的,因为即使周期内没有活动发生,通常也会在事实表中为每个维度插入包含0或空值的行.        周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计.有些数据仓库用户,尤其是业务管理者或者运营部门,经常要看某个特定时间点的汇总数据.下面在示例

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

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

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

Greenplum监控解决方案 基于Prometheus+Grafana+greenplum_exporter+node_exporter实现 关联图 一.基本概念 1.Prometheus ​ Prometheus时序数据库:存储的是时序数据,即按相同时序(相同名称和标签),以时间维度存储连续的数据的集合,lPrometheus Server, 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用户使用. lExporter, 负责收集目标对象(host,

早晨起床的时候,发现自己尿分叉,我没有多想,简单洗洗就匆忙出门.路过早餐店,我看到师傅熟练的拉扯一小块面团,拉至细长条,然后放入油锅中,不一会功夫,一根屎黄色的油条便出锅了,卖相不错.我在想,小到炸屎黄色的油条,大到学习,其实都是一个熟能生巧的过程. 数据仓库系列文章(持续更新) 数仓架构发展史 数仓建模方法论 数仓建模分层理论 数仓建模-宽表的设计 数仓建模-指标体系 数据仓库之拉链表 数仓-数据集成 数仓-数据集市 数仓-商业智能系统 数仓-埋点设计与管理 数仓-ID Mapping 数仓-

数据仓库系列文章(持续更新) 数仓架构发展史 数仓建模方法论 数仓建模分层理论 数仓建模-宽表的设计 数仓建模-指标体系 数据仓库之拉链表 数仓-数据集成 数仓-数据集市 数仓-商业智能系统 数仓-埋点设计与管理 数仓-ID Mapping 数仓-OneID 数仓-AARRR海盗模型 数仓-总线矩阵 数仓-数据安全 数仓-数据质量 数仓-数仓建模和业务建模 工欲善其事,必先利其器,所以开始数仓建模之前我们还是要选择一个合适的建模工具,江湖上混怎么能没有一个响亮的名号和趁手的武器呢,PDMan就是

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

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

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

(1)Hive 数仓中一些常用的dt与日期的转换操作 下面总结了自己工作中经常用到的一些日期转换,这类日期转换经常用于报表的时间粒度和统计周期的控制中 日期变换: (1)dt转日期 to_date(from_unixtime(unix_timestamp('${dt}','yyyyMMdd'))) (2)日期转dt regexp_replace('${date}','-','') (3)dt转当月1号日期 to_date(from_unixtime(unix_timestamp(concat(s

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

一.OLAP简介 1. 概念 OLAP是英文是On-Line Analytical Processing的缩写,意为联机分析处理.此概念最早由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出.OLAP允许以一种称为多维数据集的结构,访问业务数据源经过聚合和组织整理后的数据.以此为标准,OLAP作为单独的一类技术同联机事务处理(On-Line Transaction Processing,OLTP)得以明显区分.        在计算领域,OLAP是一种快速应答多维分析查询的方法,也是商业智能的一个

一.迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下,这就是数据仓库的度量(事实记录)与度量的环境(维度记录)同时出现在数据仓库中.当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时,就能够从容地首先维护维度键,然后在对应的事实表行中使用这些最新的键.然而,各种各样的原因会导致需要ETL系统处理迟到的事实数据.例如,某些线下的业务,数据进入操作型系统的时间会滞后于事务发生的时间.再或者出现某些极端情况,如源数据库系统出现故障,直到恢复后才能补上故障期间产生的数据.        在销售订单示例中,晚于

[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

数仓建模首推书籍<数据仓库工具箱:维度建模权威指南>,本篇文章参考此书而作.文章首发公众号:五分钟学大数据,公众号中发送"维度建模"即可获取此书籍第三版电子书 先来介绍下此书,此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训,为读者提供正式的维度设计和开发技术.面向数仓和BI设计人员,书中涉及到的内容非常广泛,围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织.强烈建议买一本实体书研究,反复通读全书至少三遍以上,你的技术将会有质的飞跃. 数仓工具箱 因为本文是纯理论知识,密密

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),