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导言： 在当今数据驱动的世界中，ETL（提取、转换和加载）过程在构建可靠和高效的数据仓库中扮演着关键角色。ETL数据集成和数据仓库的关键步骤对于数据质量和决策支持至关重要。本文将介绍ETL数据集成和数据仓库构建的关键步骤，以帮助读者了解构建一个可靠数据仓库所需的要素和实践。 1. 数据需求分析： 数据需求分析是构建数据仓库的第一步。这涉及与业务团队合作，明确业务目标和数据需求，以便为数据仓库定义合适的范围和目标。这个阶段需要明确以下几个关键要素：    -

概述 ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。                          

  这里维度建模的分层是：业务数据库 ==> RDS库 ==> DW库  【这里RDS还可以叫做ODS，和业务数据库保持一致】 RDS库表使用默认的文本存储格式，可以直接使用 alter table语句修改表结构。 如果表使用ORC格式，使用alter table修改表模式，尤其是增加列的支持老版本的hive【hive1.1.0之前的版本】会有很多问题【 Error: java. io. IOException: java. lang. ArrayIndexO

1 ETL 和 ELT 中的“E”、“T”、“L”是什么？ “E”： extract（抽取）“T”： transform（转换）“L”： load（加载） 2 ETL 是什么？   ETL（Extract-Transform-Load），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。

数据仓库之父 Bill Inmon 将数据仓库定义为：“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合。”经过 10 多年的发展，Inmon 在技术发展及建设经验积累的基础上提出了数据仓库 2.0 的概念。

这个问题有点大啊。。首先做什么事情之前，你得想清楚你为什么要做？做了之后，要达成什么样的目标？   比如，你的目标是 建设一个全面、准确、高效、易扩展、规范、易用、成本低 的数仓 那我问你，能具体说说吗？                         1、要什么数据

自制小工具　StringBuilder生成器

代码地址如下：http://www.demodashi.com/demo/12688.html 项目放在github上，python版本

数据倾斜 倾斜原因： map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。 1)、key分布不均匀; 2)、业务数据本身的特性; 3)、建表时考虑不周; 4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜; 如何避免：对于key为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。 解决方案 1>.参数调节： hive.map.aggr = true hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定位true,生成的查询计划会有两个

DataFactory 是一种强大的数据产生器，拥有图形界面,它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle、Sybase、SQL Server数据库，支持ODBC连接方式，无法直接使用MySQL数据库。 DataFactory 首先读取一个数据库方案，用户随后点击滑鼠产生一个数据库。 JMeter 是apache开源的性能测试工具,可以用来作为生成测试数据的工具. xcopy系列开源性能测试工具,如tcpcopy可以把外

自制代码生成器原因： •Mybatis自带的自动生成代码，不能自定义，各种命名没法改，不能生成controller、service、jsp等页面

数据仓库分层 ODS 与 DW我们的分层

[目录] 第一章：概述第二章：整体数据分层

     为把Bill Inmon和Kimball 两种不同的思路统一起来，Bill Inmon提出了CIF（Corporation Information Factory）架构，核心是把数据仓库分为不同的层次以满足不同场景的需求；每层根据不同的场景采用不同的方案。 传统数据仓库1.0的分层： 数据源->数据集成平台->数据交换平台->数据集市（数据应用、数据汇总、数据明细） 传统数据仓库2.0的分层： ODS->DWD->DWS->DM ODS(Operation Da

创建表空间 1、首先用下面的语句查询是否有要创建的表空间"HOSPDW_TAB"和"HOSPDW_IDX"，如果没有，则把D:\database\zyhip改为对应的路径，有的话直接创建用户 select tablespace_name, file_name, round(bytes / (1024 * 1024), 0) "SIZE(MB)",

构建实时数据仓库（Real-time Data Warehouse）通常涉及多个环节和步骤，下面是一些构建实时数据仓库的典型链路： 数据采集和流式传输： 从源系统中实时采集数据，包括数据库变更、消息队列、日志流等。 配置合适的数据采集工具或使用流式传输技术，如Apache Kafka、Apache Pulsar等，确保数据的实时传输和可靠性。 流式数据处理： 对实时数据进行流式处理和转换，以满足实时分析和查询的需求。 使用流处理框架，如Apache Flink、Apache Storm等，进行数据清洗、过滤、聚合和

建模的目标 访问性能：能够快速查询所需要的数据，减少I/O 数据成本:减少不必要的数据冗余、实现计算结果的复用；降低大数据系统中的存储成本和计算成本 使用效率：改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率 数据质量：改善数据统计口径统计的不一致性，减少数据计算错误的可能性，提供高质量的数据，一致的数据访问平台。 数据仓库通过数据建模的方法组织、管理数据，以便在性能、成本、效率和数据质量直接找到平衡点。

ETL常与数据仓库相关. 那么就需要知道数据仓库是什么 数据仓库 具体概念可以参考百度百科/英文原文.此处不做理解 我所理解的数据仓库 字面拆分：数据                     仓库 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 具体的数据仓库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这个数据仓库的概念. ETL是一个过程,那么具体落地也是需要各种软件或工具来实现这

本文我们来探讨下实时数据仓库，从以下几个方面出发：    什么是实时数据仓库  实时数据仓库的产生背景  实时数据仓库的发展现状  实时数据仓库的数据特点是什么  实时数据仓库的架构  实时数据仓库的分层架构设计  实时数据仓库的数据建模方法  实时数据仓库的技术选型以及对比  实时数据仓库的前景  1. 什么是实时数据仓库                  互联网的迅猛发展使

上周因为在处理很多数据源集成的事情一直没有更新系列文章，在这周后开始规律更新。在维度建模中我们已经了解数据仓库中的维度建模方法以及基本要素，在这篇文章中我们将学习了解数据仓库的ETL过程以及实用的ETL工具。 一、什么是ETL？      构建数据仓库的核心是建模，在数据仓库的构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线。从数据源中抽取数据，然后对这些数据进行转化，最终加载到目标数据库或者数据仓库中去，这也就是我们通常所说的 ETL 过程(Extract,Transform,Load)。        

一. 简介 二. 核心 1. 核心功能 实时采集 SQL开发 算子化 运维监控 2. 实时数仓的应用场景 实时olap分析 实时看板数据 实时特征

目录 1 数据模型规范

阿里做了十年数仓也才打通整个数据质量管理，不是一个两个数仓的人说要管质量就能管的了的。。。。方方面面都得考虑

目录 0 参考列表

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“设计”——暗含了可以预先对组成单元进行规划的意思，“兵马未动，粮草先行”体现了前人在规划事情的聪明才智。但是数据仓库的需求只有在已经装载了部分数据并开始使用的时候才能弄清楚，因此，过去很有效的设计方法在设计数据仓库时并不能满足需要。数据仓库是在启发方式下建造的，过程中后一个阶段开发完全依赖于上一个阶段获得的结果。下面对设计数据仓库的几个主要过程进行分享。 设计师的手稿 1.从操作型数据开始 什么是操作型数据？操作型数据就是企业在生产运行中产生的数据。 在进行数据仓库设计时首先要考虑的问题是如何将数据放置在数据仓库中。操作型系统在

数据仓库基础介绍 定义一、数仓分层

前文：                关于一个数据仓库的相关搭建及数据治理 一、项目搭建、数据治理

概述 数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度，这种程度基于他们对数据的使用预期。数据质量必须是可测量的，把测量的结果转化为可以理解的和可重复的数字，使我们能够在不同对象之间和跨越不同时间进行比较。 数据质量管理是通过计划、实施和控制活动，运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用。 数据质量维度

数仓分层 一些定义 ETL 将数据从来源经过抽取、转换、加载的过程 宽表

我想在本文说说数据质量，ETL任务管理和监控   数仓系列： 【数仓】数据仓库的思考（一）：https://blog.csdn.net/lsr40/article/details/105576047 【数仓】数据仓库的建设（二）：

一、元数据到底是个啥？ 如果我说：元数据（Meta Data），就是描述数据的数据。没有技术背景加持的路人粉看到这句「绕口令」，内心可能会浮现这样的想法：  

要网上下载的，看准合适版本下载：

0、项目介绍 首先，我可以保证在这里，你并不需要多么了解深的机器学习算法，我的初衷是通过本项目，激发大家学习机器学习的动力。选择这种手势原因是因为只有24个字母，你的电脑足以带的动，虽然我只训练A、B、C、D等字母的手势识别，但只要掌握了方法，你可以全部弄完24个字母的手势（我觉得没这必要）。

from skimage.segmentation import slic from skimage.util

一、使用pointPolygonTest函数   逐一遍历图像中的所有像素点，使用pointPolygonTest函数判断像素点是否位于轮廓的内部。该函数的调用方法如下，pt是待测试的点，contour是待测试的轮廓，measureDist决定是否计算pt到contour的距离。若measureDist=false：点在轮廓内部返回+1，点在轮廓外部返回-1，点在轮廓上返回0。若measureDist=true：点在轮廓内部返回正的距离，点在轮廓外部返回负的距离，点在轮廓上返回0。

2.5 位图存储 存储位图的最简单方法是简单地逐字节地列出位图信息。此方法存储的文件通常称为RAW文件。考虑到位图尺寸（N x M）和位深（B）中的颜色深度，任何位图所需的磁盘存储量都很容易计算。文件大小的公式以KB为单位

前言 数据库技术是计算机科学技术中发展最快，应用最广的技术之一，它是专门研究如何科学的组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据的技术。它已成为各行各业存储数据、管理信息、共享资源和决策支持的最先进，最常用的技术。 当前互联网+与大数据，一切都建立在数据库之上，以数据说话，首先需要聚集数据、分析数据和管理数据，数据库技术已成为各种计算机系统的核心技术。数据库相关知识也已成为每个人必须掌握的知识。

文章目录 一、数据库操作的基本命令1. 连接数据库

kettle是个开源的ETL工具，能将多种形式的数据源数据抓取到数据库中。 将Excel文件中的数据导入数据库。 1.创建一个转换，单击文件->文件->转换。 2.从输入菜单中选择E

windows核心编程---第六章 线程的调度 每个线程都有一个CONTEXT结构,保存在线程内核对象中.大约每隔20ms windows就会查看所有当前存在的线程内核对象.并在可调度的线程内核对象中选择一个,将其保存在CONTEXT结构的值载入c ... 【转】SQLite提示database disk image is malformed的解决方法 SQLite有一个很严重的缺点就是不提供Repair命令. 导致死亡提示database disk image is malformed 它的产生有很多种可能,比如,磁盘空间不足,还

我想从firebase数据库中读取特定数据.我目前正在做的是这里. DatabaseReference database = FirebaseDatabase.getInstance().getReference(); DatabaseReference myRef = database.child("profiles/"); myRef.child(phoneNo).addListenerForSingleValueEvent(new ValueEventListener() { @Override p

前言 数据库技术是计算机科学技术中发展最快，应用最广的技术之一，它是专门研究如何科学的组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据的技术。它已成为各行各业存储数据、管理信息、共享资源和决策支持的最先进，最常用的技术。 当前互联网+与大数据，一切都建立在数据库之上，以数据说话，首先需要聚集数据、分析数据和管理数据，数据库技术已成为各种计算机系统的核心技术。数据库相关知识也已成为每个人必须掌握的知识。

我想从firebase数据库中读取特定数据.我目前正在做的是这里. DatabaseReference database = FirebaseDatabase.getInstance().getReference(); DatabaseReference myRef = database.child("profiles/"); myRef.child(phoneNo).addListenerForSingleValueEvent(new ValueEventListener() { @Override p

1.导入数据库 （本地） 例如你安装xampp在本地D盘，（步骤都一样，注意位置）导入数据库步骤如下： d: cd xampp\mysql\bin\ xampp\mysql\bin\mysql -u数据库名 -p密码 // mysql>use net2003; //找出要导入数据库 mysql>source D:\数据库位置 即可 ------------------------------------------------------------------------------

  < asp:datagrid id =

MySQL 数据库 source 命令详解及实例 MySQL 数据库 source 命令，该命令是数据库导入命令。source 命令的用法非常简单，首先你需要进入 MySQL 数据库的命令行管理界面，然后选择需要导入的数据库，执行 source 命令。如下图所示。

还原一个数据库:mysql -h localhost -u root -p123456 www 备份一个数据库:mysqldump -h localhost -u root -p123456 www > d:/www2008-2-26.sql     //以下是在程序中进行测试 //$command = “mysqldump –opt -h $dbhost -u $dbuser -p $dbpass $dbname | gzip > $backupFile”;$command=”mysqldu