96_业务数仓_Sqoop导入数据

zhchzh1000 2023-01-12 18:50:14

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电商数仓项目(九) Sqoop安装与配置

基于Sqoop+Hive+Spark+MySQL+AirFlow+Grafana的工业大数据离线数仓项目

人工智能-hadoop

hive mysql sqoop 业务数据生成

[数据仓库]基于⼤数据的数仓和传统数仓的区别⽬录基于⼤数据的数仓基于⼤数据的数仓随着新的应⽤场景（个性化推荐、⽤户画像、机器学习、数据分析、风控、精准运营）的出现，数据爆炸式增长，基于⼤数据的数仓应⽤⽽⽣，其特点是业务变化快，速度快、能处理海量数据，有实时需求；ER建模被弱化、DWS、DM采⽤维度建模；建模被弱化，更偏于混合建模，数据质量⼀般，关注需求速度快、灵活。更强调数据资产的重要性，⼀般到达⼀定规模，倾向与做数据治理（数据质量、数据安全、数据标准、数据⾎缘、主数据、元数据管理） 1. 实效性⾼ 2. 业务灵活、多变 3. 数据源多样性 4. 数据质量参差不齐 5. 应⽤场景复杂技术栈：HDFS、Hive、Hbase、Flume、Kafka、Flink、Spark、Sqoop、ES、oozie等传统数仓传统数仓传统数仓建有较稳定的业务场景和相对可靠的数据质量，同时也有相对稳定的需求，对数仓建设有较为完善的项⽬管控流程，数据建模有较严格、稳定的建设标准；但是建设周期长，处理的数据结构单⼀，处理复杂数据成本⾼，只要⽀持数据分析和管理决策。 DWD⼀般采⽤ER建模、DWS、DM采⽤维度建模，数据质量⾼。技术栈：TD、Oracle 传统数仓和基于⼤数据的数仓的相同点传统数仓和基于⼤数据的数仓的相同点 1、分层架构 2、ER、维度建模理论同样适⽤ 3、数据服务体系⼀般都有BI、指标系统

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