基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 环境搭建（一）

一、Hadoop版本选型         主流的Hadoop生态圈有Apache、Cloudera、HortonWorks、MapR几个不同版本，其中Cloudera、HortonWorks、MapR这几个是开源产品的商业分发版，其价值主要体现在两个方面：（1）对Hadoop生态圈中各种各样的组件进行兼容性测试并打包；（2）提供工具简化Hadoop集群的安装和建立。         Had

hive(01)、基于hadoop集群的数据仓库Hive搭建实践

在前面hadoop的一系列文中，我们对hadoop有了初步的认识和使用，以及可以搭建完整的集群和开发简单的MapReduce项目，下面我们开始学习基于Hadoop的数据仓库Apache Hive，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，将sql语句转换为MapReduce任务进行运行的实践，hadoop系列深入学习的文章还会继续。 分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习资料分享群 23284

基于Hadoop的数据仓库Hive 学习指南

【版权声明：本指南为厦门大学林子雨开设的《大数据技术原理与应用》课程新增配套学习资料，版权所有，转载请注明出处，请勿用于商业用途】 本指南介绍了Hive，并详细指引读者安装Hive。 前面第几章学习指南已经指导大家安装Linux操作系统，并安装配置了Hadoop，但是这只表明我们已经安装好了Hadoop分布式文件系统，而Hive需要另外下载安装，本指南就是详细指导大家安装并配置Hive，完成

如何用Hive搭建数据仓库

1、Hive简介 2、Hive安装部署 3、使用Hive搭建数据仓库 ETL：extract-transform-load抽取-转换-加载 数据仓库和数据都是用来存储数据的，结构化的数据存储在数据库里，例如用户订单信息，历史信息可以按主题存储到数据仓库里，比如某一品类的数据。 启动Hive :

基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术（三）

三、维度子集        有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少，因此更易使用，查询也更快。        本节中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度

构建数据仓库的基本步骤

确定主题 确定数据分析的主题.eg:分析某年某月某地区的各种啤酒销售情况. 主题要体现出某一方面的各个分析维度和统计量度之间的关系. 确定度量 度量是分析的技术指标,一般为数值型数据.eg:某地区某派出某粒度所发生的警情积分值 确定分析粒度 采用”最小粒度原则”来满足度量的不同聚合程度.eg:将时间粒度精确到秒可以满足小时,天,周….等不同粒度的度量值 确定维度表 分析主题的各个

构建企业级数据仓库的五步法

一. 确定主题        即确定数据分析或前端展现的主题(例如:某年某月某地区的啤酒销售情况). 主题要体现出某一方面的各分析角度(维度)和统计数值型数据(量度)之间的关系, 确定主题时要综合考虑.   二. 确定量度 确定主题后, 需要考虑分析的技术指标(例如: 年销售额等). 它们一般为数值型数据, 其中有些度量值不可以汇总; 有些可以汇总起来, 以便为分析者提供有用的信息. 量度

Oracle数据仓库创建教程

Oracle数据仓库创建教程。如何创建一个数据仓库，创建实例，最近开始Oracle的数仓建模学习，详细记录了图形界面下的 Oracle database 12C 数据仓库创建过程。本教程在Linux环境和Windows环境均可成功创建。注意：不论是Linux下还是Windows下，前提是你已经正确安装了Oracle database 12C。共14步，每步至少一个图形介绍，力求详细。只要一步步安装就

数据仓库搭建全过程解析--通俗易懂

经过多年来企业信息化建设，大部分都拥有了自己的财务，OA，CRM 等软件。这些系统都有自己的独立数据库，记录着企业运行情况某个方面的数据。但是单独看这些系统的报表，并不一定能对企业运行情况有全面客观的了解。就像只凭身高不能判断一个人是否健康，所以体检的时候我们需要化验许多指标，做各种检测，就是为了对身体情况有更全面的了解，作出更准确的判断。 同样对一个企业，不能仅根据出勤率就判断

构建稳定成熟的数据仓库

根据浅显的数据仓库建设经验，结合Teradata TSM数据仓库建设方法论，谈谈如何构建稳定成熟的数据仓库 如果在初期建设没有一个完整的解决方案和长远的发展目标，在集市或者仓库不断扩大最终成为企业级的数据仓库时就不可避免地出现数据质量差、加载混乱、模型不稳定等一系列问题。 我们可以从硬件平台、数据库（平台）及工具、实施方法论、模型、服务团队 5个方面阐述： （1）硬件平台，硬件平台选型至