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. Transform,数据转换,把原始数据转换成期望的格式和维度.如果用在数据仓库的场景下,Trans

面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(DW)的思考 基于 IBM 产品体系搭建基于 SOA 和 DW 的企业基础架构平台 当前业界对面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(Data Warehouse,DW)都介绍的很多,提出了很多优秀的解决方案,但是一般是把 SOA 和 DW 单独考虑, SOA 和 DW 有着共同的目标—系统整合,由于基于不同的技术思路,提出了不同的方案.本文将围绕 SOA 和 DW 相结合的思路,基于 IBM 的产品,规划统一的数据库,搭建企业级的技术架构. 0 评论: 肖

摘要: 当前业界对面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(Data Warehouse,DW)都介绍的很多,提出了很多优秀的解决方案,但是一般是把 SOA 和 DW 单独考虑,SOA 和 DW 有着共同的目标——系统整合,由于基于不同的技术思路,提出了不同的方案.本文将围绕 SOA 和 DW 相结合的思路,基于 IBM 的产品,规划统一的数据库,搭建企业级的技术架构. SOA 和 DW 概念 随着 IT 技术的发展,SOA 和企业架构(Enterprise Architechture,EA)逐步融

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

对于数据仓库体系结构的最佳问题,始终存在许多不同的看法,甚至有人把Inmon和Kimball之争称之为数据仓库界的“宗教战争”,那么本文就通过对两位提倡的数据仓库体系和市场流行的另一种体系做简单描述和比较,不是为了下定义那个好,那个不好,而是让初学者更明白两位数据仓库鼻祖对数据仓库体系的见解而已. 首先,我们谈Inmon的企业信息化工厂. 2000年5月,W.H.Inmon在DM Review杂志上发表一篇文章,里面写到一句话“……如果明天非得设计一个数据集市,我将不考虑使用其他的方法”:正是揭

开篇介绍 关于 Slowly Changing Dimension 缓慢渐变维度的理论概念请参看 数据仓库系列 - 缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计 本篇文章总结了实现缓慢渐变维度的几种方式,并且分析了 Changing Attribute 和 Historical Attribute 输出的逻辑过程. 示例一:SSIS 中使用 Slowly Changing Dimension 控件 示例二:使用 SQL 中 Merge 语句实现简

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[SQL系列]深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR

学习内容:数据导入,要求将CSV格式或者EXCEL格式的文件导入到HIVE数据仓库中: ①hive建表:test1 create table test1 (InvoiceNo String, StockCode String, Description String, Quantity String, InvoiceDate String, UnitPrice String, CustomerID String, Country String) ROW format delimited field

原文链接:https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 今天看了一些专业的解释,还是对ODS.DW和DM认识不深刻,下班后花时间分别查了查它们的概念. ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 1.数据中心整体架构 数据中心整体架构 数据仓库的整理架构,各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表. 2.数据仓库的O

CIP即为客户端的IP地址 . DIR为调度器 . VIP为虚拟IP地址 . RIP为真实服务器IP地址 . 假设CIP的mac为A1,ip为B1:DIR只有一个物理网卡mac为A2,IP为B2:RIP的mac为A3,IP为B3. 全部VIP为:100 客户端请求之前会发送arp广播,请求VIP地址对应的mac地址,那么由于所有的真实服务器都需要配置VIP,DIR上也需要配置VIP(且必须配置),但是为了让请求发送到dir上,我们要设置为不允许真实服务器的VIP进行响应arp请求(抑制真实服务器

服务器主机: 10.200.3.100       DirectServer 10.200.3.99         RealServer1 10.200.3.101 RealServer2 10.200.3.200      VIP 安装配置: DirectServer端操作: yum install ipvsadm 配置DirectServer,创建文件 /etc/init.d/lvs_vsadm.sh, 并赋予执行权限 #!/bin/sh VIP=10.200.3.200 RIP1=10.

需要工具: VisualSVN dwcs5+ 点击查看教程

1. 原因:hive版本过高.我用的是3.1.1最高版本,所以报此错.

调用setitem默认不会触发itemchanged事件 如果想实现可手动触发itemchanged事件 事件格式如下: dw_list.event itemchanged( /*long row*/, /*dwobject dwo*/, /*string data */) Example: dwobject   ldwo_obj  // 定义数据窗口对象 ldwo_obj   =   dw_list.Object.patient_id //patient_id是setiem改变内容的列 dw_

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,用于支撑管理决策. ODS 操作型数据存储,存储的是当前的数据情况,给使用者提供当前的状态,提供即时性的.操作性的.集成的全体信息的需求. ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式,与数据仓库在物理结构上不同,能提供高性能

文章背景: 相信大部分刚接触上面三个概念的同学,都多多少少会有些迷惑,现在我就给大家简单分析下这三者的关系,希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧. 本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系: 数据库(DB)和数据仓库(DW)的区别与联系 操作数据存储(ODS)和数据仓库(DW)的区别与联系 数据库与数据仓库的区别与联系 数据库与数据仓库基础概念: 数据库:传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的.日常的事务处理,例如银行交易. 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line

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 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了. 数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务. 数据建设发展到一定阶段,发现数据的使用杂乱无章,各种业务都是从原始数据直接计算而得. 各种重复计算,严重浪费了计算资源,需

@ 目录 数据流向 何为数仓DW 主要特点 与数据库的对比 为何要分层 数据分层 数据运营层ODS 数据仓库层 数据细节层DWD 数据中间层DWM 数据服务层DWS(DWT) 数据应用层ADS 事实表 Fact Table 维表层Dimension(DIM) 临时表TMP 数据集市 区别数据仓库 问题总结 ODS与DWD区别? APP层干什么的? 附录 ETL 宽表 主题(Subject) 数据流向 应用示例 何为数仓DW Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据

1.数据仓库DW 1.1简介 Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源.为了决策需要而产生的,它是一整套包括了etl.调度.建模在内的完整的理论体系.数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,主要应用于OLAP(on-line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,听且提供直观易懂的查询结果.比较流行的有:AWS Redshift,Greenplum,Hive等.

AX系统已有的BI分析架构 对于AX 的BI分析架构,相信大家都了解,可以看Reinhard之前的译文[译]Dynamics AX 2012 R2 BI系列-分析的架构 . AX 的BI分析架构的优势 从图上我们可以看出,AX是弱化了数据仓库的概念,直接用多维数据集作为分析报表的数据源.得益于AX与SSAS的深度集成,并且提供了许多预先定义好的多维数据集,可以很快地制作一个简单的分析报表. Dynamics 365技术架构的优势 在新出的Dynamics 365里,提出了Common Data