求助!ETL流程与数据仓库的关系 [问题点数:50分]

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大数据、数据仓库和ETL
n一、背景 rn    大量原来线下的业务电子化之后,产生了很多的数据,这些数据除了能够支撑业务正常运转,也能够使分析人员针对整个企业的运转情况进行分析。比如,本周与上周相比销量增加还是减少了?原因是什么? 产品的库存周期长了还是短了?哪些产品需要及时补充库存?哪些供应商提供的商品,成本低、质量好、及时供货、客户比较喜欢?哪些地方的支出变多了?用户对我的产品满意吗?客户发生了哪些变化?需要招人吗?...
ETL与数据仓库的区别(二)
ETL常与<em>数据仓库</em>相关.rn那么就需要知道<em>数据仓库</em>是什么rn<em>数据仓库</em>rn具体概念可以参考百度百科/英文原文.此处不做理解rn我所理解的<em>数据仓库</em>rn字面拆分:数据rn                    仓库rn用来装数据的一个大的集合,其中数据的格式是什么样子的,不用管,只要有“一个东东”来装这个数据即可rn具体的<em>数据仓库</em>是一个理论上面概念,具体的落实到实地,那么我们就是需要各种软件或工具来实现
数据仓库ETL之Sqoop的应用
<em>数据仓库</em>ETL之Sqoop的应用
数据仓库,纯开源 ETL 清洗、调度技术方案,高效稳定
随着大数据的发展,BI 应用越来越广泛,中小型 BI 项目,如何选型 ETL 技术困惑着众多程序猿。n本文主讲技术干货,利用开源技术快速搭建高效稳定 ETL 平台。本文对于 ETL 原理及数据库仓库层次结构,不做具体描述,专谈技术。n本文主要分享以下内容:nnKettle 如何做数据清洗,清洗规则脚本过多如何规划,清洗规则脚本如何跨平台跨数据库。n解决 Kettle(Pan 、 Kitchen)执...
基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL(一)
一、使用Sqoop抽取数据n1. Sqoop简介n        Sqoop是一个在Hadoop与结构化数据存储(如<em>关系</em>数据库)之间高效传输大批量数据的工具。它在2012年3月被成功孵化,现在已是Apache的顶级项目。Sqoop有Sqoop1和Sqoop2两代,Sqoop1最后的稳定版本是1.4.6,Sqoop2最后版本是1.99.6。需要注意的是,1.99.6与1.4.6并不兼容,而且截止
数据治理、共享交换、数据仓库、数据中心的关系
数据中心不就是理解为搭建一套交换系统,将数据落地就OK了?nn最近写投标文档,项目要建立大数据中心,就没怎么考虑还是按照10年前的想法,数据中心不就是理解为搭建一套交换系统,将数据落地就OK了,就没怎么思索按照历史经验就去写方案,结果被专家一顿批,提出数据汇聚、数据治理的概念,这才开始小心翼翼的开始学习。经验害死人,搞IT就得不断的学习,不能固步自封。先将一些学习总结分享一下。有拍砖的可以直接下...
数据仓库的Schema
公司<em>etl</em>的小姐姐表示nnschema,类似于传统的database的概念,只不过在数仓的概念下是个分层的概念,比如,dw1层是原始数据,经过处理形成dw2层,按照数据处理<em>流程</em>分成多层,也就是分成了多个schema。nn但是和网上的一些说法出入很大,有待考证,望各位同行指点。...
数据仓库(四)之ETL开发
n 概述n nETL是<em>数据仓库</em>的后台,主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤,传统<em>数据仓库</em>一般分为四层模型。 nn                         nn分层的作用 nn                                                                      nnn STG层n n 在维度建模阶段已经确定了源系统,而且对源系统进行了...
数据仓库ETL算法
1. ETL的定义:是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程。是构建<em>数据仓库</em>的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的<em>数据仓库</em>模型,将数据加载到<em>数据仓库</em>中去;rnrnrn2. 常用的ETL工具:主要有三大主流工具,分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Pow
2019年20个最佳ETL /数据仓库工具
QuerySurgen MarkLogicn Panoplyn Oraclen Amazon RedShiftn Domon Teradata公司n SAPn SASn IBM - DataStagen Informatican MS SSISn Talend Open Studion Ab Initio软件n Dundasn Sisensen TabLeaun MicroStrategyn Pe...
基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL(二)
二、使用Hive转换、装载数据1. Hive简介(1)Hive是什么        Hive是一个<em>数据仓库</em>软件,使用SQL读、写、管理分布式存储上的大数据集。它建立在Hadoop之上,具有以下功能和特点:通过SQL方便地访问数据,适合执行ETL、报表、数据分析等<em>数据仓库</em>任务。提供一种机制,给各种各样的数据格式加上结构。直接访问HDFS的文件,或者访问如HBase的其它数据存储。可以通过MapRed
数据仓库ETL工具箱.pdf
<em>数据仓库</em>经典文档
数据仓库星型模型设计与ETL
根据样例数据库设计<em>数据仓库</em> n采用数据库——mysql n采用mysql提供的样例数据库——employees n(http://dev.mysql.com/doc/index-other.html) n n根据以下需求建立星型模型: n1.公司每个员工每月的薪资分别是多少? n2.哪些部门每个月开出的薪资比较高? n3.哪种职称的每月得到的薪资比较高?
数据仓库和ETL
<em>数据仓库</em>和ETL<em>数据仓库</em>和ETL<em>数据仓库</em>和ETL<em>数据仓库</em>和ETL
ETL构建数据仓库
ETL构建<em>数据仓库</em> ETL构建<em>数据仓库</em> ETL构建<em>数据仓库</em> ETL构建<em>数据仓库</em> ETL构建<em>数据仓库</em>
ETL数据仓库 kettle使用合集
里面为自己购买的视频,包含kettle的使用,ETL方面的使用,笔记文档,书籍等,很好的资源奥
ODS、数据集市、数据仓库的异同点
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数据仓库(四)之ETL开发篇
ETL是<em>数据仓库</em>的后台,主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤,为了管理ETL开发<em>流程</em>,一般分为四层模型。
数据仓库工具箱中文版
<em>数据仓库</em>工具箱中文版,这是最新版的<em>数据仓库</em>工具性扫描版本。
实战案例hive-on-spark:医疗大数据-数据仓库ETL
2.6.1 方案的选择nn总结:n1)Spark定位于内存计算框架:分布式计算RDD、实时计算spark stream、结构化查询saprkSQL、数据挖掘spark.MLn2)类比hadoop生态:分布式存储hdfs、<em>数据仓库</em>hive(meta、数据存储基于hdfs)、yarn分布式资源调度、nosql数据库hbasen3)综合优化方案:sparkSQL做多数据源IO接入,RDD做数据清理、转换...
数据仓库ETL之Kettle的应用
<em>数据仓库</em>ETL之Kettle的应用
DW-ETL-Informatica-面试题库
灰常不错的一套BI英文面试题,有学习价值哟
数据仓库中的ETL和元数据
<em>数据仓库</em>中的ETL和元数据,<em>数据仓库</em>中的ETL和元数据,<em>数据仓库</em>中的ETL和元数据,<em>数据仓库</em>中的ETL和元数据
解决方案 使用PDI构建开元ETL解决方案(带书签)
ETL完整构建方案,阐述ETL完整的运作<em>流程</em>以及<em>数据仓库</em>核心的概念等。
构建企业数据仓库五步法
构建企业<em>数据仓库</em>五步法,概括构建步骤.通俗简单
Spring batch实现数据仓库ETL 框架搭建(一)
[color=red]暂时还没完成,只供自己参考[/color]rn参考链接:rnhttp://www.yihaomen.com/article/java/433.htmrnhttp://www.zuidaima.com/share/1732772811131904.htmrnhttp://13146489.iteye.com/blog/1412295rnrn实现的具体功能:rn step1 : ...
ETL对文件数据进行处理,进入到数据仓库
对一些数据,我们不能直接从数据库抽取到<em>数据仓库</em>,而是以另一种形式存在,如bat文件、txt文本等,那么对于这些文件数据该如何处理。n方法:(1)利用Oracle的SQL plus工具,对数据进行写入到原始的数据表(即再数据从仓库中建的表,用于存储文件的原始数据),然后再对原始的数据进行更新(U)、插入(I)、删除(D)操作即可n注:原始的数据文件中的字段必须要有数据记录的操作类型,即U、I、D标识...
Data warehouse ETL Toolkit(中文版)数据仓库ETL工具箱
《Data warehouse ETL Toolkit》的中文版,中文名为<em>数据仓库</em>ETL工具箱, 一本介绍<em>数据仓库</em>ETL设计与开发的经典书籍,是Kimball<em>数据仓库</em>序列之作中的一本,其它两本为维度建模指南和<em>数据仓库</em>生命周期。
ETL与kettle介绍
ETl介绍,<em>数据仓库</em>清洗数据工具,以及kettle介绍
数据仓库建模与ETL 实践技巧
本文描述了成功建立企业级<em>数据仓库</em>的基本步骤和所使用的高级技巧。 着重介绍了ETL构建企业级数据仓 库的五步法,在对<em>数据仓库</em>分析、设计、建模方面提出了完备的解决方案和实用的高级技巧,尤其对数据 仓库模型搭建以及ETL处理有非常好的指导意义和使用价值
关于ETL、ODS的一些搜索结果总结与认识
以下内容绝大部分为网上搜索得到,个人对搜索结果进行了整理、排序和加工,里面转载部分的内容,版权归原作者所有。rnrnrnrnETL是一个过程,就是数据的抽取,转换,加载,现在中间都有个数据清洗的过程。rnrnrnODS通俗将是ETL后最先进入的一个<em>数据仓库</em>,之前的数据可能包含DB2,SQL SERVER,ORACLE等不同类型的数据源,通过ETL后,进入统一的数据库中,这个库就是ODS,里面只是存
如何设计数据仓库?粒度问题是一个最重要方面!
粒度是指<em>数据仓库</em>的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高,粒度级就越小;相反,细化程度越低,粒度级就越大。
数据仓库学习笔记 --- 数据仓库脱敏算法
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The+Data+Warehouse+ETL
<em>数据仓库</em>,ETL工具阅读资料!<em>数据仓库</em>,ETL工具阅读资料!<em>数据仓库</em>,ETL工具阅读资料!
kettle 项目实战(二)
课程地址nnnkettle8.2<em>数据仓库</em>零基础快速入门(一)nnkettle8.2sakila数据库ETL项目基础进阶实战(二)nnkettle8.2大数据整合构建企业大数据开发环境(三)nnhttps://www.boxuegu.com/course/detail-1366nn课程简介nnETL工程师,在<em>数据仓库</em>类职位中占有很大比例,而且薪水都不差。kettle里面的基础控件非常的...
DW、OLAP、DM、DSS 的关系
DW:    Data Warehouse                     <em>数据仓库</em>    OLAP:  On-Line Analytical Processing      联机分析处理    DM:    Data Mining                        数据挖掘    DSS:   Decision Support Systems           决策支持系统
数据仓库的架构以及数据分层
<em>数据仓库</em>分层的原因n1通过数据预处理提高效率,因为预处理,所以会存在冗余数据n2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化,就会影响整个数据清洗过程,工作量巨大n3通过分层管理来实现分步完成工作,这样每一层的处理逻辑就简单了nnn标准的<em>数据仓库</em>分层:ods(临时存储层),pdw(<em>数据仓库</em>层),mid(数据集市层),app(应用层)nods:历史存储层,它和源系统数据是同构的,而且这一层数
数据仓库流程&架构(一)
<em>数据仓库</em><em>流程</em>&架构(一)定义n <em>数据仓库</em>是逻辑上的概念,是一个数据集合。n<em>数据仓库</em>中的数据有这两个特点: n- 最全的历史数据(海量); n- 相对稳定的:不同于业务系统数据库,数据经常会被更新。数据一旦进入数 据仓库,很少会被更新和删除,只会被大量查询。n <em>数据仓库</em>的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持。其实<em>数据仓库</em>本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据
大数据技术学习笔记之网站流量日志分析项目:数据仓库设计与etl模型建模4
一、回顾    -》ETL        -》功能:一般只有map task            -》1数据过滤                -》非法值                -》字段个数                -》字段合法性判断                -》状态判断            -》2解析补全                -》ip地址            ...
数据仓库ETL
<em>数据仓库</em> ETL,实例演示,技术原理讲解。 <em>数据仓库</em> ETL,实例演示,技术原理讲解。 <em>数据仓库</em> ETL,实例演示,技术原理讲解。 <em>数据仓库</em> ETL,实例演示,技术原理讲解。
数据仓库 代理键 使用方法
<em>数据仓库</em>代理键的使用方法,在网络上摘取的多篇写的比较好的片段聚集的
ETL架构师面试题+PowerCenter+数据仓库
ETL架构师面试题+PowerCenter+<em>数据仓库</em> ETL架构师面试题+PowerCenter+<em>数据仓库</em>
数据仓库电子书集合(4本书)
详细书名:1、<em>数据仓库</em>工具箱:维度建模的完全指南2、<em>数据仓库</em>基础3、<em>数据仓库</em>生命周期工具箱:设计、开发、配置<em>数据仓库</em>的专家方法4、数理统计基础
数据仓库读书笔记(阐述了DW,MDM,ETL,3NF,维度,事实表,粒度,元数据,移植,安全,数据质量,项目经验)(2/2)
本资源来源于Jerome's BI BLOG的博客,Jerome's BI Blog关注于: 1、<em>数据仓库</em>架构,丨nmon的企业信息工厂 (CIF),Kimball 总线架构(Bus Architecture)。 2、数据集市(Data Mart),操作数据存储 (ODS),数据准备区(Staging Area),ETL; 3、ER 建模(3NF),维度建模; 4.0LAP 多维数据库,数据挖掘。 博客地址: http://www.chinabi.net/blog/user1/lastwood/index.html 转载请注明上述出处,感谢Jerome的无私分享。 因格式为pdf,笔者只能手工整理出目录,便于大家浏览: 1 JEROME’S BI BLOG 1.1简介 1.2导读 2<em>数据仓库</em>架构研究 2 2.1浅析<em>数据仓库</em>架构 2 2.2浅析企业信息工厂 3 2.3 浅析多维体系结构 4 2.4浅析操作数据存储 4 2.4.1 Inmon对操作数据存储的定义 5 2.4.2 四类操作数据存储简介 6 2.4.3 第四类操作数据存储的例子 6 2.4.4 DW2.0中的虚拟操作数据存储 7 2.4.5 Kimball对操作数据存储的定义 8 2.4.6 操作数据存储和数据准备区的区别 8 2.4.7 个人对操作数据存储的观点 9 2.5 浅析3NF<em>数据仓库</em>建模 9 2.5.1 3NF<em>数据仓库</em>建模简介 10 2.5.2 3NF<em>数据仓库</em>建模的条件 11 2.5.3 去除操作型数据 11 2.5.4增加时间字段 12 2.5.5 增加派生数据 12 2.5.6建立人工<em>关系</em> 13 2.5.7改变数据的粒度 14 2.5.8对表进行合并处理 15 2.5.9建立重复组 15 2.5.10根据数据稳定性修改数据的存储结构 16 2.6主数据管理:建立企业信息的单一视图 17 2.6.1 MDM 的定义 19 2.6.2 MDM 的内容 20 2.6.3 MDM的业务目的 21 2.6.4 MDM 的案例 22 2.6.5关于MDM的误解 24 2.6.6在传统IT环境中的关于主数据的问题 25 2.6.7建立一个整合的MDM环境 26 2.6.8SOR 和 SOE 27 2.6.9 MDM在IT基础结构中的角色 28 2.6.10整合及管理主数据的技术 28 2.6.11 MDM对传统IT环境的影响 30 2.6.12三类主数据技术的比较 31 2.6.13业务领域MDM和企业MDM的比较 32 2.6.14MDM 的需求 32 2.6.15主数据整合服务 34 2.6.16主数据应用:自己开发、购买还是外包? 34 2.6.17 MDM面临的挑战 35 2.6.18 MDM面临的其他问题 37 2.6.19 MDM的文化挑战 38 2.6.20 MDM的技术挑战 40 2.6.21 MDM的成功因素 42 2.6.22 总结 42 2.6.23附录A:定义 43 2.6.24 附录 B: MDM 调查 45 3维度建模基本概念 46 3.1<em>数据仓库</em>概念浅析 46 3.2浅析交叉探查 47 3.3浅析退化维度 48 3.4浅析微型维度 48 3.5浅析一致性维度 49 3.6浅析一致性事实 50 3.7浅析总线架构 51 3.8浅析缓慢变化维 51 3.9浅析杂项维度 52 3.10浅析事实表(一) 53 3.11浅析事实表(二) 53 3.12浅析非事实型事实表 54 3.13浅析数据世系 55 3.14浅析多值维度 55 3.15浅析支架维度 56 3.16浅析桥接表 56 3.17浅析审计维度 56 3.18浅析事实维度 57 3.19浅析稀疏事实表 57 3.20浅析操作集市 57 3.21浅析即席查询 57 3.22浅析蜈蚣事实表 58 3.23浅析事务事实表 59 3.24浅析周期快照事实表 59 3.25浅析累积快照事实表 60 3.26浅析原子事实表 61 3.27浅析聚集事实表 61 3.28浅析合并事实表 61 3.29旋转事实表 61 3.30切片事实表 62 3.31浅析因果维度 62 3.32浅析双桶连接 62 3.33浅析角色模仿维度 62 3.34浅析代理关键字 63 3.35自然关键字 64 3.36智能关键字 64 3.37浅析冰山查询 64 3.38浅析预连接聚集表 65 3.39浅析概念数据模型 66 3.40浅析逻辑数据模型 66 3.41浅析物理数据模型 67 3.42浅析聚集建模(一) 67 3.43浅析聚集建模(二) 68 3.44浅析聚集建模(三) 69 3.45浅析聚集建模(四) 69 3.46浅析聚集建模(五) 70 3.47浅析聚集建模(六) 71 3.48浅析聚集建模(七) 72 4 DW2.0 73 4.1DW2.0 导读 73 4.2DW2.0-下一代<em>数据仓库</em>架构(一) 75 4.3 DW2.0-下一代<em>数据仓库</em>架构(二) 76 4.4DW2.0-下一代<em>数据仓库</em>架构(三) 77 4.5 01-交互区(一) 78 4.601-交互区(二) 79 4.7 02-整合区(一) 80 4.8 02-整合区(二) 82 4.9 02-整合区(三) 83 4.10 03-近线区(一) 84 4.11 03-近线区(二) 85 4.1204-归档区(一) 87 4.13 04-归档区(二) 87 4.14关于近线存储器的补充 88 4.15 05-DW2.0 中的 SYSTEM OF RECORD (一) 89 4.16 05-DW2.0 中的 SYSTEM OF RECORD (二) 90 4.17 06-建立0\¥2.0 ( —) 91 4.18 06-建立0\¥2.0 (二) 93 4.19 06-建立0\¥2.0 (三) 94 4.20 06-建立0\¥2.0 (四) 94 4.21 06-建立 DW2.0 (五) 97 4.22 06-建立 DW2.0 (六) 97 4.23 06-建立 DW2.0 (七) 99 4.24 06-建立0\¥2.0 (八) 100 4.25 06-建立 DW2.0 (九) 100 4.26 06-^^; DW2.0 (十) 101 4.27 06-建立0\^2.0 (~\^一) 102 4.28 06■建立 DW2.0 (十二) 104 4.29 06-建立 DW2.0 (十三) 104 4.30 06-建立 DW2.0 (十四) 105 4.3106-建立0\¥2.0 (十五) 105 4.32 06-建立 DW2.0 (十六) 107 4.33 06-建立 DW2.0 (十七) 109 4.34 06-建立0\¥2.0 (十八) 109 4.35 06■建立 DW2.0 (十九) 111 4.36 06-建立0\¥2.0 (二十) 112 4.37 06-建立 DW2.0 (二^^一) 112 4.38 07-DW2.0建立方法学(一) 4.39 07-DW2.0建立方法学(二) 4.40 07-DW2.0建立方法学(三) 4.41 08-模型(一) 4.4208-模型(二) 4.43 08-模型(三) 4.4408-模型(四) 4.45 08-模型(五) 4.4608-模型(六) 4.47 09-从时间价值来考虑数据(一) 4.48 09-从时间价值来考虑数据(二) 4.49 09-从时间价值来考虑数据(三) 4.5009-从时间价值来考虑数据(四) 4.51 09-从时间价值来考虑数据(五) 4.52 10-DW2.0内容的定义(一) 4.53 10-DW2.0内容的定义(二) 4.5410-DW2.0内容的定义(三) 4.55 10-DW2.0内容的定义(四) 4.56 10-DW2.0内容的定义(五) 4.5710-DW2.0内容的定义(六) 4.58 10-DW2.0内容的定义(七) 4.59 10-DW2.0内容的定义(八) 4.60 11-DW2.0 的联通性(一) 4.61 11-DW2.0 的联通性(二) 4.62 11-DW2.0的联通性(三) 4.63 11-DW2.0的联通性(四) 4.64 11-DW2.0的联通性(五) 4.65 12-非结构化数据(一) 4.66 12-非结构化数据(二) 4.67 13-虚拟操作数据存储(一) 143 4.68 13-虚拟操作数据存储(二) 145 4.69 13-虚拟操作数据存储(三) 146 4.70 13-虚拟操作数据存储(四) 147 4.71 14-探索仓库 148 4.72 15-ETL (一) 149 4.73 15-ETL (二) 151 4.74 16-数据集市 153 4.75 17■粒度管理器 154 4.76 18-元数据(一) 155 4.77 18-元数据(二) 156 4.78 19-全局<em>数据仓库</em> 158 4.7920-从多级存储设备上访问数据(一) 159 4.8020-从多级存储设备上访问数据(二) 160 4.81 21■性能 161 4.82 22-移植(一) 164 4.83 22-移植(二) 166 4.84 22_移植(三) 167 4.8522-移植(四) 168 4.86 23-成本论证 170 5 DW2.0 S 皮书 172 5.1 白皮书目录 172 6项目管理面试题整理 173 6.1 项目管理问题整理 174 6.2 项目需求问题整理 175 6.3 成本论证与预算 175 6.4 组织与职员配备问题整理 176 6.5 用户问题 177 6.6团队问题 178 6.7项目规划与进度安排 180 6.8<em>数据仓库</em>标准 180 6.9工具与供应商 181 6.10 安全 182 6.11数据质量 183 6.12数据整合 184 6.13<em>数据仓库</em>架构 185 6.14 性能 187 7 KIMBALL DESIGN TIPS 187 7.1 Kimball设计技巧导读 187 7.2KDT#1建立点击流<em>数据仓库</em>的一些指导 191 7.3 KDT#1补充点击流<em>数据仓库</em>的粒度选择 192 7.4KDT#2事实表中的多个时间字段 192 7.5KDT#3不要建立部门级的数据集市 193 7.6KDT#4超大维度的变化数据捕获的一种方法 194 7.7KDT#5使用代理键的日期维度 195 7.8 KDT#5补充使用代理键的日期维度 195 7.9KDT#6如何处理关联的维度 196 7.10KDT#7使<em>数据仓库</em>项目步入正轨 196 7.11KDT#8使用类型二的缓慢变化维 197 7.12KDT#9实际处理缓慢变化维时的一个妥协 198 7.13 KDT#11在有缓慢变化维的维度表中统计个数 199 7.14KDT#13可以作为维度表使用的事实表 199 7.15KDT#14事务粒度事实表中某天数据的查询 201 7.16KDT#15组合使用缓慢变化维技术 202 7.17KDT#16热交换维度 202 7.18KDT#17层级结构助手表 203 7.19KDT#18有关出版社的比喻 204 7.20KDT#19保证维度复制的正确 204 7.21 KDT#20稀疏事实表和事实维度表 205 7.22 KDT#21定义事实表的粒度 206 7.23 KDT#22谈谈客户维度 207 7.24KDT#24跨国<em>数据仓库</em>的维度表的设计方法 208 7.25 KDT#25主子表的维度模型设计方法 209 7.26 KDT#26建立审计维度表 209 7.27KDT#27减小离线时间的一种方法 210 7.28 KDT#28避免<em>数据仓库</em>项目灾难性的故障 211 7.29 KDT#29对维度表和事实表进行修改 212 7.30KDT#30减小事实表的容量 214 7.31KDT#31定义实时分区 214 7.32KDT#32<em>数据仓库</em>设计中的折中处理 216 7.33 KDT#33使用CRM的度量对客户进行分析 218 7.34 KDT#34EDW 的几个缺点 220 7.35 KDT#35时间跨度的建模(一) 221 7.36KDT#36关于集中式的考虑 223 7.37KDT#38谈谈分析应用 224 7.38KDT#39谈谈合并数据集市 225 7.39KDT#40分析应用的结构 226 7.40 KDT#41再谈总线矩阵 228 7.41 KDT#42周期快照事实表和累计快照事实表 229 7.42 KDT#43维度建模中处理空值的策略 230 7.43 KDT#44不要过于依赖数据访问工具 231 7.44KDT#46再谈退化维度 231 7.45 KDT#47企业战略目标和业务处理过程的<em>关系</em> 232 7.46 KDT#48再谈杂项维度 233 7.47KDT#49有关“自底向上”的说明 234 7.48 KDT#50再谈非事实型事实表 234 7.49 KDT#51时间维度表 236 7.50KDT#52改进<em>数据仓库</em>系统的维护工作 236 7.51 KDT#53给维度添加描述属性 238 7.52 KDT#54再谈缓慢变化维 239 7.53 KDT#55文本事实的处理 240 7.54KDT#57早到的事实 241 7.55 KDT#57早到的事实 242 7.56KDT#58BI 门户(WEB <em>数据仓库</em>) 243 7.57KDT#59数据概况的作用 245 7.58 KDT#64 要避免 DW/BI 的隔离 245 7.59KDT#65为ETL系统做好文档记录 246 7.60KDT#68 一个简单的交叉探察的SQL例子 247 7.61 KDT#69业务处理过程的选择 248 7.62 KDT#70如何规划<em>数据仓库</em>的架构 249 7.63 KDT#71数据建模时的命名方法 250 7.64KDT#72再谈业务处理过程 251 7.65 KDT#73谈谈敏捷开发方法 252 7.66KDT#77维度建模中不要只有汇总数据 252 7.67 KDT#78迟到的维度记录 253 7.68 KDT#79有关维度表的大小 254 7.69 KDT#80给维度表添加变化原因列 254 7.70KDT#81事实表中的代理键 255 7.71 KDT#82改变事实表的粒度 256 7.72 KDT#91 DW/BI 系统的营销 256 7.73 KDT#94为DW/BI系统建立定制工具 258 7.74 KDT#96像应用软件开发经理一样思维 260 8 ETL 264 8.1 ETL架构师面试题(转) 264 8.2 ETL架构师面试题(中文) 266 8.3浅析逻辑数据映射 268 8.4浅析数据探索阶段 269 8.5浅析起始来源数据 269 8.6浅析ETL过程的四步 270 8.7浅析数据准备区中的数据结构 271 8.8 浅析 Staging 272 8.9浅析异构数据抽取 273 8.10浅析ERP数据的抽取 273 8.11浅析数据库连接方式 274 8.12浅析变化数据捕获 274 8.13浅析数据质量检查 275 8.14浅析何时进行概况分析 276 8.15浅析数据质量检查的交付物 276 8.16浅析量化分析数据质量 277 8.17浅析代理键替换管道 277 8.18浅析ETL中对日期的处理 278 8.19浅析一致性维度的交付步骤 278 8.20浅析基本事实表的ETL处理 279 8.21浅析桥接表的作用 280 8.22浅析迟到数据的处理 280 8.23浅析ETL过程中的元数据 281 8.24浅析操作型元数据 282 8.25浅析共享元数据的方法 282 8.26浅析数据加载顺序 283 8.27浅析ETL的技术支持 284 8.28浅析查找ETL系统瓶颈 285 8.29浅析评估数据加载时间 286 8.30浅析实时ETL的架构选择 287 8.31浅析实时ETL的实现方法及适用范围 288 8.32浅析实时ETL的实现难点 290 9文集 290 9.1 BILL INMON 290 9.1.1 Inmon 文集 290 9.1.2数据专员 291 9.1.3不同类型的操作数据存储 292 9.1.4<em>数据仓库</em>走向成熟的几个阶段 293 9.1.5网络化的<em>数据仓库</em>环境 295 9.1.6何时在<em>数据仓库</em>中使用星型结构 304 9.1.7<em>数据仓库</em>的质量目标 306 9.2 RALPH KIMBALL 307 9.2.1 Kimball Group 文集 307 9.2.2维度建模中的数据存储 307 9.2.3克服收集业务需求中的障碍 311 9.2.4如何来应用最佳实践 315 9.2.5 ETL架构中的38个子系统 318 10TTNN BI 观点 322 10.1 再谈 ODS 322 10.2星型模型和雪花模型 324 10.3<em>数据仓库</em>的发展和软件的发展共性分析 326 10.4 浅析 DW2.0 架构 336 10.5关于XMiner的讨论 338 10.6 再谈 CONFOMDED TABLE 339 10.7浅析联邦式<em>数据仓库</em>架构 340 10.8 ETL的38个系统模块 341 10.9谈谈金融领域的风险分析方向 342 10.10谈谈<em>数据仓库</em>架构的发展和分类 347 10.11谈谈数据的用途和分类 349
ETL体系整套学习教程(KETTLE、SSIS、Informatica、DATA STAGE、etl
包括:KETTLE视频教程、SSIS视频教程、Informatica视频教程、DATA STAGE视频教程、<em>etl</em>工具辅助学习,从理论到实践。如果用到了,请写个评语、3Q
ETL工程师和数据挖掘工程师的区别?
ETL工程师:rnExtraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取、转换和加载。rnETL负责将分布的、异构数据源中的数据如<em>关系</em>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<em>数据仓库</em>或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。nETL是<em>数据仓库</em>中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于<em>关系</em>数据库,<em>数据仓库</em>技术没有严格
BI 主要环节 ETL 相关知识
本文旨在记录工作中一些内容,用作备忘。同时也可以跟其他技术人员交流。
数据仓库(《数据仓库工具箱:纬度建模权威指南》)
===重要章节(1、2、4、18、19、20、21)nn1.数据治理nn1.1数仓基本概念nn - 元数据nn-纬度表nn    描述具体事物信息的记录,例如物品、人员信息、商品信息等nn  nn-事实表nn   生产、活动产生的记录信息,例如购物记录、旅行记录等(通过外键关联纬度表)nnnn-事实表与纬度表区别nn  可以通过分析该列是否是一种包含多了个值并且作为计算的参与者的度量,这种为事实;...
34个ETL子系统-1:数据剖析系统
子系统1:数据剖析系统rn     该子系统主要分析不同数据源的结构和内容。rn    1、元数据信息rn    表名,表中文名,字段名,字段类型,字段备注,是否为空,是否主键,默认值rn    2、统计信息rn    记录行数,NULL个数,最小值,最大值,跳行记录
数据仓库ETL资料 是学习数据仓库的中的好帮手
很好的<em>数据仓库</em>资料,包括OWB等,从多个角度详细分析ETL<em>流程</em>,操作规范等。是学习<em>数据仓库</em>的中的好帮手。
数据仓库(OLAP OLTP)与数据挖掘
一、挖掘数据存在问题:nn1、把来自各个数据源的数据汇集到一个中心仓库中,即<em>数据仓库</em>。<em>数据仓库</em>位于一个单独的节点上,使用同一的模式从多个数据源收集数据,给用户提供一个单独的、统一的数据接口,目的是能在不同的数据上高效执行查询。nn      <em>数据仓库</em>处理相关问题:脏数据处理(某些带有错误的数据)技术,对大量数据的高效存储和索引技术nn2、分析收集到的数据发现可以成为商务决策基础的信息或知识。nn数...
大数据工程师面试试题汇总HIVE篇
  hive是基于Hadoop的一个<em>数据仓库</em>工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。n  Metastore (hive元数据)n  Hive将元数据存储在数据库中,比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称,表的列和分区及其属性,表的数据所在的目录n  Hive数据存储在HDFS,大部分...
HAWQ取代传统数仓实践(三)——初始ETL(Sqoop、HAWQ)
一、用sqoop用户建立初始抽取脚本        本示例要用Sqoop将MySQL的数据抽取到HDFS上的指定目录,然后利用HAWQ外部表功能将HDFS数据文件装载到内部表中。表1汇总了示例中维度表和事实表用到的源数据表及其抽取模式。 源数据表 HDFS目录 对应EXT模式中的表 抽取模式 customer /data/ext/customer customer 整体、拉取
数据仓库之数据一致性
<em>数据仓库</em>之数据一致性n 不同阶段获取同样的指标,但是输出的数据不同,无法保持所有数据的一致性情况n栗子:注册用户数:n 是在公司表中存在,且公司名称不为空的数据。n存在问题:在一月份注册数据10条,填写公司名称的有8条,此时统计注册公司数为:n 月份n 数量 1n 8n在2月份的时候未填写公司名称的用户,开始填写公司名称。然后3月份的时候再次统计注册公司数:n 月份n 数量 1
金融数据仓库中ETL的设计与实现
硕士论文 摘要:本文首先介绍了ETL的相关技术:<em>数据仓库</em>的体系结构和元数据的定义;然后分析了金融数据的特点和ETL技术在金融数据挖掘中的应用;再根据金融数据的特点,对金融数据的ETL进行了分析。接着结合ETL与<em>数据仓库</em>的<em>关系</em>,明确了金融<em>数据仓库</em>中ETL的功能需求;然后根据ETL的功能需求提出了系统的构建模型,给出了系统的主要模块及模块间的<em>关系</em>,并列举了系统主要类的设计方案以及关键类之间的<em>关系</em>;最后以一个源数据的输入、中间的转化以及最终元数据的生成为例展示了本文设计的ETL在金融<em>数据仓库</em>中的应用。
34个ETL子系统-15:多值维度桥接表生成系统
在处理不同深度的层次时需要桥接表,例如一个大客户是一个学校,它有主校和分校。每个学校都可能去购买商品。如果要从主校的角度去看一共购买了多少商品,就得用桥接表来实现。当有多个维度项和事实表的其他维表关联时,也得用桥接表。
基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践
内容来源:2017 年 10 月 21 日,深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型<em>数据仓库</em>实践》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。阅读字数:4263 | 11分钟阅读嘉宾演讲视频回放及PPT:t.cn/RgcE3V6摘要大数据时代,传统数据仓...
Data Warehouse学习笔记 --- 数据仓库T+1模型思想
Data Warehouse学习笔记 --- <em>数据仓库</em>T+1模型思想
BI ETL ELT Kettle 基础知识中文文档汇总
BI ETL ELT Kettle 基础知识中文文档汇总 BI项目中ETL设计与思考.pdf CTL工具.pdf ETL-开发规范.pdf ETL_--_事实表.pdf ETL_文档.pdf ETL_架构.pdf ETL_调度系统技术方案说明书_V1.0.pdf ETL中的数据清洗设计.pdf ETL交流.pdf ETL培训.ppt ETL工具比较.pdf ETL应用浅析.pdf ETL开发实施中质量保证的关键要素V1.0.pdf ETL数据增量抽取方案.pdf ETL数据集成方案初步研究.pdf ETL架构师面试题.pdf ETL<em>流程</em>、数据流图及ETL过程解决方案.pdf ETL<em>流程</em>、数据流图及ETL过程解决方案.ppt ETL的主要步骤.pdf ETL的本质.pdf ETL知识.pdf ETL规范.pdf ETL设计说明书.pdf ETL面试题.pdf 一种标准的ETL_的设计思想及其实现.pdf 优化方案:ETL的过程原理和<em>数据仓库</em>建设.txt 基于云技术的电信ETL方案+IBM刀片性能测试报告.pdf 如何使用ETL_技术.pdf <em>数据仓库</em>ETl工具箱3.pdf <em>数据仓库</em>ETl工具箱5.pdf <em>数据仓库</em>ETl工具箱6.pdf <em>数据仓库</em>ETl工具箱7.pdf <em>数据仓库</em>ETl工具箱8.pdf <em>数据仓库</em>ETL模式详解.ppt <em>数据仓库</em>建模与ETL实践技巧.pdf 睿智ETL交流.pdf 第三章_<em>数据仓库</em>中的ETL和元数据.pptx 面试ETL题总汇.pdf
数据仓库JOB血缘关系及调度器设计
上2篇文章主要谈的是通过atlas来展示表与表的元数据管理,仓库中还有一个极其重要的就是分布式调度器。从我对调度器的认知,大概有以下3种类型调度器:1. 按照线来跑JOB,对于JOB之间的多级交叉依赖无能为力,比如OOZIE 2. 按层来执行JOB,把JOB分层,一层一层跑,这种通常是自己开发 3. 根据JOB依赖<em>关系</em>来跑,通常也是自己开发。nn以上3种调度器第三种当然是最好的,根据依赖自动跑对应...
数据仓库ETL工具箱 Data Warehouse ETL Toolkit
<em>数据仓库</em>ETL工具箱 Data Warehouse ETL Toolkit
通过csv文件形式进行数据入仓的流程及脚本
1、将数据抽取插入到csv文件,写入到数据库中rn2、将csv文件插入到目标数据库(这里以插入到postgresql为例):rn首先在服务器上写连接pg数据脚本,rn在普通用户home目录下建立文件:.pgpass,内容为ip:端口号:schema:name:pasdwordrn在文件目录下建立文件夹例如:Mysql2Gp,并在文件夹下建立cfg目录,用来存放配置脚本,在Mysql2Gp目录下建立文件wr...
以5个数据库为例,用Python实现数据的提取、转换和加载(ETL)
导读:每个数据科学专业人员都必须从不同的数据源中提取、转换和加载(Extract-Transform-Load,ETL)数据。nnnn本文将讨论如何使用Python为选定的流行数据库实现数据的ETL。对于<em>关系</em>数据库,选择MySQL,并将Elasticsearch作为文档数据库的例子展开。对于图形数据库,选择Neo4j。对于NoSQL,可参考此前文章中介绍的MongoDB。nnnn作者:萨扬...
数据仓库建模与ETL的实践技巧
<em>数据仓库</em>建模与ETL的实践技巧,<em>数据仓库</em>建模.
ETL讲解以及工具介绍
ETL概念,ETL应用 ,ETL工具介绍,ETL SQL优化,ETL是商业智能和<em>数据仓库</em>的核心和灵魂
ODS ETL体系建设
<em>数据仓库</em>;ETL; ODS; 银行<em>数据仓库</em>建设;
数据仓库和ETL学习笔记
本人学习<em>数据仓库</em>的总结,包括<em>数据仓库</em>和ETL。
数据仓库第四版.pdf
目录 译者序 审、译者简介 前言 第1章 决策支持系统的发展 1 1.1 演化 1 1.2 直接存取存储设备的产生 2 1.3 个人计算机/第四代编程语言技术 3 1.4 进入抽取程序 3 1.5 蜘蛛网 4 1.6 自然演化体系结构的问题 5 1.6.1 数据缺乏可信性 5 1.6.2 生产率问题 8 1.6.3 从数据到信息 10 1.6.4 方法的变迁 11 1.7 体系结构设计环境 12 1.7.1 体系结构设计环境的层次 13 1.7.2 集成 14 1.8 用户是谁 15 1.9 开发生命周期 15 1.10 硬件利用模式 16 1.11 建立重建工程的舞台 16 1.12 监控<em>数据仓库</em>环境 17 1.13 小结 19 第2章 <em>数据仓库</em>环境 20 2.1 <em>数据仓库</em>的结构 22 2.2 面向主题 23 2.3 第1天到第n天的现象 26 2.4 粒度 28 2.4.1 粒度的一个例子 29 2.4.2 粒度的双重级别 31 2.5 分割问题 34 2.6 样本数据库 34 2.7 数据分割 35 2.8 <em>数据仓库</em>中的数据组织 37 2.9 <em>数据仓库</em>—标准手册 41 2.10 审计和<em>数据仓库</em> 41 2.11 成本合理性 41 2.12 清理仓库数据 42 2.13 报表和体系结构设计环境 42 2.14 机遇性的操作型窗口 43 2.15 小结 44 第3章 设计<em>数据仓库</em> 45 3.1 从操作型数据开始 45 3.2 数据/过程模型和体系结构设计环境 49 3.3 <em>数据仓库</em>和数据模型 50 3.3.1 数据模型 52 3.3.2 中间层数据模型 54 3.3.3 物理数据模型 58 3.4 数据模型和反复开发 59 3.5 规范化/反规范化 60 3.6 <em>数据仓库</em>中的快照 65 3.7 元数据 66 3.8 <em>数据仓库</em>中的管理参照表 66 3.9 数据周期 67 3.10 转换和集成的复杂性 70 3.11 触发<em>数据仓库</em>记录 71 3.11.1 事件 72 3.11.2 快照的构成 72 3.11.3 一些例子 72 3.12 简要记录 73 3.13 管理大量数据 74 3.14 创建多个简要记录 75 3.15 从<em>数据仓库</em>环境到操作型环境 75 3.16 正常处理 75 3.17 <em>数据仓库</em>数据的直接访问 76 3.18 <em>数据仓库</em>数据的间接访问 76 3.18.1 航空公司的佣金计算系统 76 3.18.2 零售个性化系统 78 3.18.3 信用审核 80 3.19 <em>数据仓库</em>数据的间接利用 82 3.20 星型连接 83 3.21 小结 86 第4章 <em>数据仓库</em>中的粒度 87 4.1 粗略估算 87 4.2 粒度划分过程的输入 88 4.3 双重或单一的粒度? 88 4.4 确定粒度的级别 89 4.5 一些反馈循环技巧 90 4.6 粒度的级别—以银行环境为例 90 4.7 小结 95 第5章 <em>数据仓库</em>和技术 96 5.1 管理大量数据 96 5.2 管理多介质 97 5.3 索引/监视数据 97 5.4 多种技术的接口 97 5.5 程序员/设计者对数据存放位置的控制 98 5.6 数据的并行存储/管理 99 5.7 元数据管理 99 5.8 语言接口 99 5.9 数据的高效装入 99 5.10 高效索引的利用 100 5.11 数据压缩 101 5.12 复合键码 101 5.13 变长数据 101 5.14 加锁管理 102 5.15 单独索引处理 102 5.16 快速恢复 102 5.17 其他的技术特征 102 5.18 DBMS类型和<em>数据仓库</em> 102 5.19 改变DBMS技术 104 5.20 多维DBMS和<em>数据仓库</em> 104 5.21 双重粒度级 109 5.22 <em>数据仓库</em>环境中的元数据 109 5.23 上下文和内容 111 5.24 上下文信息的三种类型 111 5.25 捕获和管理上下文信息 113 5.26 刷新<em>数据仓库</em> 113 5.27 小结 114 第6章 分布式<em>数据仓库</em> 116 6.1 引言 116 6.2 局部<em>数据仓库</em> 118 6.3 全局<em>数据仓库</em> 119 6.4 互斥数据 121 6.5 冗余 123 6.6 全局数据存取 124 6.7 分布式环境下其他考虑因素 126 6.8 管理多个开发项目 127 6.9 开发项目的性质 127 6.10 分布式<em>数据仓库</em> 130 6.10.1 在分布的地理位置间协调开发 131 6.10.2 企业数据分布式模型 132 6.10.3 分布式<em>数据仓库</em>中的元数据 134 6.11 在多种层次上建造<em>数据仓库</em> 134 6.12 多个小组建立当前细节级 136 6.12.1 不同层不同需求 138 6.12.2 其他类型的细节数据 140 6.12.3 元数据 142 6.13 公用细节数据采用多种平台 142 6.14 小结 143 第7章 高级管理人员信息系统 和<em>数据仓库</em> 144 7.1 一个简单例子 144 7.2 向下探察分析 146 7.3 支持向下探察处理 147 7.4 作为EIS基础的<em>数据仓库</em> 149 7.5 到哪里取数据 149 7.6 事件映射 152 7.7 细节数据和EIS 153 7.8 在EIS中只保存汇总数据 154 7.9 小结 154 第8章 外部数据/非结构化数据与 <em>数据仓库</em> 155 8.1 <em>数据仓库</em>中的外部数据/非结构化数据 157 8.2 元数据和外部数据 158 8.3 存储外部数据/非结构化数据 159 8.4 外部数据/非结构化数据的不同 组成部分 160 8.5 建模与外部数据/非结构化数据 160 8.6 间接报告 161 8.7 外部数据归档 161 8.8 内部数据与外部数据的比较 161 8.9 小结 162 第9章 迁移到体系结构设计环境 163 9.1 一种迁移方案 163 9.2 反馈循环 167 9.3 策略方面的考虑 168 9.4 方法和迁移 171 9.5 一种数据驱动的开发方法 171 9.6 数据驱动的方法 172 9.7 系统开发生命周期 172 9.8 一个哲学上的考虑 172 9.9 操作型开发/DSS开发 173 9.10 小结 173 第10章 <em>数据仓库</em>的设计复查要目 174 10.1 进行设计复查所涉及的问题 175 10.1.1 谁负责设计复查 175 10.1.2 有哪些议事日程 175 10.1.3 结果 175 10.1.4 复查管理 175 10.1.5 典型的<em>数据仓库</em>设计复查 176 10.2 小结 185 附录 186 技术词汇 215 参考文献 222
t+1思路
背景nn如果一个在线查询需求需要程序进行聚合等处理,那么如何该类需求的分页查询nnnnt+1思路来解决问题nn通过将要聚合的数据先计算好,放到一张表中。然后直接通过分页来查询即可。但是这个要求数据是t+1的,不是实时的。一般情况下,如果看趋势,对实时性要求不是非常高,可以这么折中设计。nn备注:时间戳数据(TSD)
[汇总]银行数据仓库系统
银行<em>数据仓库</em>系统解决方案汇总 主要为<em>数据仓库</em>的架构设计及说明。
产品运营数据仓库埋点调研
为了解决前端埋点的准确性、及时性、开发效率等问题,业内各家公司从不同角度,提出了多种技术方案,这些方案大体上可以归为三类:nn第一类是代码埋点,即在需要埋点的节点调用接口直接上传埋点数据,友盟、百度统计等第三方数据统计服务商大都采用这种方案;nn第二类是可视化埋点,即通过可视化工具配置采集节点,在前端自动解析配置并上报埋点数据,从而实现所谓的“无痕埋点”, 代表方案是已经开源的Mixpanel;n...
数据仓库(五)元数据管理
n 概述n n元数据通常定义为”关于数据的数据”,在<em>数据仓库</em>中是定义和描述DW/BI系统的结构,操作和内容的所有信息。元数据贯穿了<em>数据仓库</em>的整个生命周期,使用元数据驱动<em>数据仓库</em>的开发,使<em>数据仓库</em>自动化,可视化。 nnn 元数据类型n n                                                       nn1.业务元数据 nn业务元数据指从业务角度描述业务...
数据仓库ETL工具箱中文
<em>数据仓库</em>ETL工具箱中文翻译,关于<em>数据仓库</em>技术的ETL部分的中文资源,翻译
[业界]数据仓库(批处理/ETL,交互式分析,BI查询,交互式BI查询)领域
n n n 如何选择满足需求的SQL on Hadoop系统 - 文章nhttp://weibo.com/p/1001603864171165928729n特别是目前Spark社区把Spark SQL朝向DataFrame发展,目标是提供一个类似R或者Pandas的接口,把这个作为主要的发展方向。DataFrame这个功能使得Spark成为机器学习和数据科学领域不可或...
python语言 实现数据仓库开发
<em>数据仓库</em>架构:stg—ods—dw—repd/dm/other,基本维度日期+产品。nn使用python语言实现mysqln到 oracle的<em>etl</em>工作,文件落地方式。nn定义hss函数,程序执行入口;定义general.pyn公共函数;开发python.pyn脚本。nn nn数据架构,每一层根据业务设计规范规则nn nn<em>etl</em>工作,extract,tra
数据仓库大数据开发学习的心路历程
课程背景:本人目前从业于<em>数据仓库</em>和大数据开发工作,是从零基础自学出来的。本次课程也是自己的学习心得体会,给有上进精神的伙伴提供一个指路明灯。本课程的整理花费了本人不少的时间、金钱和心血。从一个懵懵懂懂的运维工程师自学转型到<em>数据仓库</em>开发、大数据开发的。nn目的:也是为了让致力于<em>数据仓库</em>开发、大数据开发的伙伴们,能够懂得珍惜这次的学习机会。nn适合人员:运维工程师、JAVA研发工程师、ETL抽取工程师...
数据仓库加载
<em>etl</em><em>数据仓库</em>的加载策略。
ETL流程概述及常用实现方法
ETL是英文Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。常见于<em>数据仓库</em>开发中将数据由业务系统归集到<em>数据仓库</em>(DW)或者数据集市的过程。在ETL三个部分中,花费时间最长的是“T”(Transform,清洗、转换)的部分,一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
《分布式数据仓库最佳实践》学员答疑实录(1):ETL异常情况下载,数据重载策略和机制
守护撤回了一条消息n【潜水】 A 2019/1/15 8:50:46n之前的做法是先卸数到数据文件,如果调度出问题,第二天还可以从数据文件再重新把数据加载上去,还有什么其他的方法吗n【话唠】B 2019/1/15 8:53:04n增量数据,还是全量n【话唠】B 2019/1/15 8:54:27n源库数据归档备份几天呢,这方法可行?n【潜水】A 2019/1/15 9:08:21n有的增量有的全量...
数据仓库建模与ETL实践技巧(重要)
构建企业级<em>数据仓库</em>的<em>流程</em>! 构建企业级<em>数据仓库</em>五步法;
数据仓库与数据挖掘技术-ETL及SSIS
<em>数据仓库</em>与数据挖掘技术-ETL及SSIS
阿里集团数据研发体系-数据仓库研发规范
阿里集团<em>数据仓库</em>研发规范,其中包括需求阶段、设计阶段、开发阶段、测试阶段、发布阶段的详细规范。
数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别?
广义上来说,Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的<em>数据仓库</em>系统, 它也具有很多现代<em>数据仓库</em>的特征,也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性,基于MPP的<em>数据仓库</em>系统有时候也被划分到大数据平台类产品。但是<em>数据仓库</em>和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不经相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。              ...
数据仓库ETL工具箱
中文版 <em>数据仓库</em>ETL工具箱
利用PowerDesigner生成ETL抽取脚本
rn利用Power Designer 生成ETL 抽取脚本1 利用逆向工程生成业务数据库的物理模型PowerDesigner 提供的逆向工程的功能,是将原有的数据库通过逆向工程的功能在PowerDesigner 中生成该数据库的物理模型。通过该物理模型,可以得到数据库的创建脚本,生成多维模型等功能。这里我们以OM 主题为例,仅利用OM 主题需要使用到的源数据库表进行逆向工程示例。(1)打开Powe...
数据集成平台中ETL的研究与设计
数据集成平台中ETL的研究与设计 <em>数据仓库</em> 数据同步 ETL实现
数据仓库之数据同步策略
一、表的种类及其概念:n一般情况下表分为三个类型,分别是实体表、维度表和事务表n1.实体表:n实体表,一般是指一个现实存在的业务对象,比如用户,商品,商家,销售员等等。n2.维度表:n维度表,一般是指对应一些业务状态,代码的解释表。也可以称之为码表。比如地区表,订单类型,支付方式,审批状态,商品分类等等。n维度表可以分为两类:一般维度表和固定维度表n一般维度表的数据是不断增加和变化的n固定维度表的...
ETL调度工具JobStream功能及源代码
1 功能设计n1.1 功能图n n1.2 功能介绍n1.2.1 自动构建依赖<em>关系</em>流n根据维护的Job的输入输出的hdfs路径,自动构建JOB之间依赖<em>关系</em>,一个JOB可能有多个输入路径,多个输出路径,那么一个Job可能依赖于多个Job执行成功完后才可执行n1.2.2 作业优先级的控制n调度系统按照作业优先级控制目前谁的Job优先执行,如果优先级一样,先执行提交时间早的JOB,对于一些重
HAWQ取代传统数仓实践(八)——维度表技术之角色扮演维度
单个物理维度可以被事实表多次引用,每个引用连接逻辑上存在差异的角色维度。例如,事实表可以有多个日期,每个日期通过外键引用不同的日期维度,原则上每个外键表示不同的日期维度视图,这样引用具有不同的含义。这些不同的维度视图具有唯一的代理键列名,被称为角色,相关维度被称为角色扮演维度。        当一个事实表多次引用一个维度表时会用到角色扮演维度。例如,一个销售订单有一个是订单日期,还有一个请求交付日
003-PowerCenter培训讲义(基础)
PowerCenter 培训讲义 <em>数据仓库</em> ETL
005-informatica PowerCenter开发手册
informatica PowerCenter 开发手册 ETL <em>数据仓库</em>
数据仓库中ETL技术的研究
<em>数据仓库</em>中ETL技术的研究
003-PowerCenter培训讲义(进阶)
PowerCenter 培训讲义 <em>数据仓库</em> ETL
带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法
在<em>数据仓库</em>的设计指导思想中,<em>数据仓库</em>的概念定义是非常重要的,<em>数据仓库</em>概念规定了<em>数据仓库</em>所具有的几个基本特性,这些特性也正是对<em>数据仓库</em>设计结果进行检验的重要依据。
OushuDB入门(六)——任务调度篇
        一旦<em>数据仓库</em>开始使用,就需要不断从源系统给<em>数据仓库</em>提供新数据。为了确保数据流的稳定,需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分,它不但是<em>数据仓库</em>的基本需求,也对项目的成功起着举足轻重的作用。本篇说明如何使用HDP中的Oozie和Falcon服务实现ETL执行自动化。一、Oozie简介        Oozie是一个管理Hadoop...
TQ2440 s3c2440 原理图和用户手册下载
TQ2440开发板 包括原理图 用户手册 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/longren2000/2111307?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/longren2000/2111307?utm_source=bbsseo[/url]
Telerik OpenAccess ORM Q1 2010 SP1 Part2(2010年4月14日版本)下载
Telerik OpenAccess ORM Q1 2010 SP1 Part2(2010年4月14日版本) 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/fosoyo/2246087?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fosoyo/2246087?utm_source=bbsseo[/url]
S12单片机 1602显示和键盘输入下载
S12单片机 1602显示和键盘输入 #include <AT89X51.h> #include <1602.c> unsigned char a[16]={0x3f,0x06,0x5b,0x4f,0x66,0x6d,0x7d,0x07,0x7f,0x6f,0x77,0x7c,0x39,0x5e,0x79,0x71,},b[4],c=0x01; unsigned int jianzhi; void key(void) { unsigned int hengzhi,leizhi=0,n,r=0x01; if(P3_0==0) hengzhi=0; if(P3_1==0) 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/love67qi/3349710?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/love67qi/3349710?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的