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数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点
维度建模 数据仓库(04)数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构 数据仓库(05)数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比 数据仓库(06)数据仓库(06)数仓分层设计 数据仓库(07)数据仓库(07)数仓规范设计 数据仓库(08)数据仓库(08)数仓事实表和维度表技术
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大数据面试题——数据仓库
文章目录 数据仓库 什么是数据仓库？ 数据库与数据仓库的区别？ 事实表和维度表 数据仓库的数据模型： 为什么数据仓库要分层？ 数据仓库模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩门） 数据库架构——Lambda架构和Kappa架构
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一篇文章搞懂数据仓库：数据仓库规范设计
码中有没有进行适当的规避数据倾斜语句13Where条件中is null语句有没有进行空字符串处理 五、流程规范 根据阿里流程规范，本文将数据仓库研发流程抽象为如下几点： 需求阶段：数据产品经理应如何应对不断变化的业务需求。设计阶段：数据产品经理、数据开发者应如何综合性能、成本
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什么是数据仓库服务
什么是数据仓库服务 数据仓库服务GaussDB(DWS) 是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。GaussDB(DWS)是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务 ，兼容标准ANSI SQL 99和SQL
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什么是数据仓库服务
什么是数据仓库服务 数据仓库服务GaussDB(DWS) 是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。GaussDB(DWS)是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务 ，兼容标准ANSI SQL 99和SQL
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一篇文章搞懂数据仓库：数据仓库架构-Lambda和Kappa对比
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程 写在前面 咳，随着数据量的暴增和数据实时性要求越来越高，以及大数据技术的发展驱动企业不断升级迭代，数据仓库架构方面也在不断演进，分别经历了以下过程：早期经典数仓架构 > 离线大数据架构 > Lambda
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数据仓库设计规范（更新中）
可。 数据仓库具体的分层 标准的数据仓库分层: stg(数据缓冲层)， ods (数据贴源层)，dw:dwd dws dwt (数据仓库 层)，ads (数据集市层)，app (应用层)。 stg:源数据缓冲层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，数据层与 业务源的数据结构-
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数据仓库入门浅谈
地区部空运成本，再汇总看季度全球空运成本）数据仓库跟业务执行系统的不同点业务执行系统OLTP数据数据仓库OLAP数据原始数据导出数据细节性数据综合性和提炼性数据当前值数据历史数据可更新不可更新，但周期性刷新一次处理的数据量小一次处理的数据量大面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动
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面试！什么是数据仓库？
第二，多源关系数据管理。数据仓库不是一个组件（技术），更像是一种方法论。 为什么前两年大数据环境下，数据仓库概念火了。其一，以前做过传统电信行业数据仓库的先行者，没有及时布道（毕竟之前没有微信这种好工具）。其二，互联网行业的兴起，数据量暴增，需求场景更明确了。其三，技术和方法
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临时转储数据仓库
临时转储数据仓库
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数据仓库学习笔记
一样。审计可以在数据仓库进行，但是不应该从中进行。 数据仓库的数据清理 1，数据加入到失去原有细节的一个轮转综合文件中 2，数据从高性能的介质（如DASD）转移到大容量介质上
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数据仓库的分层
从数据源的采集到多层清洗加工的过程中，数据仓库的数据逻辑分层一般分为4层。 分层的核心思想就是解耦。 ODS Operation Data Store 原始数据层，也有叫贴源层，该层对采集的原始数据进行原样存储。 DWD Data Warehouse Detail 明细数据层，对ODS进行清洗，解决数据质量问题。
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面试，如何使用数据仓库？
by小AA 数据仓库知多少 首先，来了解一下数据仓库吧！数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。 我们来看这几个词： 面向主题，数据仓库会规划各种业务主题，所以我们需要理解各大主题的范畴以及之间的关系，这样就了解了数据仓库的基本架构。集成，
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数据仓库设计规范（更新中）1024投稿
可。 数据仓库具体的分层 标准的数据仓库分层: stg(数据缓冲层)， ods (数据贴源层)，dw:dwd dws dwt (数据仓库 层)，ads (数据集市层)，app (应用层)。 stg:源数据缓冲层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，数据层与 业务源的数据结构-
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一篇文章搞懂数据仓库：数据仓库的8个发展阶段
置，被称之为“数据仓库之父”。 五 数据集市（1994－1996） 数据仓库发展的第一明显分歧是数据集市概念的产生。由于企业级数据仓库的设计、实施很困难，使得最早吃数据仓库螃蟹的公司遭到大面积的失败，因此数据仓库的建设者和分析师开始考虑只建设企业级数据仓库的一部分，然后再逐
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了解数据仓库
板和分析工具从其数据中获得洞察力、监控企业绩效以及更明智地决策。数据仓库通过高效地存储数据以便最大限度地减少数据输入和输出 (I/O)，并快速地同时向成千上万的用户提供查询结果，为这些报告、控制面板和分析工具 由数据仓库提供支持。 数据仓库服务（Data Warehouse
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数据仓库技术与Hive入门
简称数仓、DW)，是一个用于存储，分析，报告的数据系统 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结构为企业提供决策支持 数据仓库与数据库不同，数据仓库专注分析 数据仓库本身并不“生产”任何数据，其数据来源于不同外部系统 同时数据仓库自身不需要“消费”任何数据，其结果开放给各个外部应用使用
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使用 Hive 构建数据仓库
Hive 用作数据仓库或数据库。只是需要做一些工作和利用一些解决办法将 Hive 打造成这样的系统。为什么您要再次经历这一过程？因为您必须使用手头的工具并让它们发挥作用。设计数据仓库此数据对一个数据库而言是结构化数据，但对于数据仓库，您需要找出事实和维度。数据仓库设计很简单：您对
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DWS数据仓库服务
数据仓库数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)是一种基于云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。DWS是基于融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 200
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【数据平台】【数据仓库】为什么园区方案使用gaussdb100作为数据仓库
1、新版本的cube方案中为什么使用gaussdb100 OLTP的库作为数据仓库？怎么不继续使用早期私有云方案的gaussdb 200 （好像现在叫gaussdb A)？2、Flink 为什么采用了边缘Flink的形式，不用FusionInsight HD 安装flink？3、Datatool
