2020-08-12：数据仓库是怎么分层的？

Store）就是将各种数据源的数据，经过清洗整理到这里的这一层。一般涉及各种ETL工具，我们用的时sqoop。DW（Data WareHouse），数据仓库层，指的是经过抽象，模块化的数据，可以有训练好的模型。APP（Application），应用层，在这一层制作各种报表展示，提供各种对外开放的中间件，例如ES，Spark等等。

七十八、Hive数据仓库实际操作（操作测试）

Hive数据表的操作 Hive的数据表分为两种:内部表和外部表。 Hive创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径;若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删

一篇文章搞懂数据仓库：元数据分类、元数据管理

”数据”背后的业务含义 主题定义：每段 ETL、表背后的归属业务主题。 业务描述：每段代码实现的具体业务逻辑。 标准指标：类似于 BI 中的语义层、数仓中的一致性事实；将分析中的指标进行规范化。 标准维度：同标准指标，对分析的各维度定义实现规范化、标准化。 不断的进行维护且与业务方进行沟通确认。

DWS: PB级高性能企业数据仓库

数据是如何存储到数据仓库服务的？

能否讲解下数据是如何存储到数据仓库服务的？

写给数据分析师的数据仓库知识(2)

数据仓库知多少 首先，我们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，这样就了解了数仓的基本架构。集成，

一图看懂《金融数据仓库白皮书》

驾驭云数据仓库GaussDB(DWS)，逐浪大数据时代

  在数据爆炸式增长的当下，数据仓库越来越发挥着基石一般的作用，为数据分析、数据挖掘和AI应用提供数据存储和计算的平台，越来越多的企业也对大数据人才逐渐提出了更高的要求和更严苛的标准，市场对行业人才的诉求也越发明显，但高端类人才的供应远不能满足市场的缺口。麦肯锡报告曾指出，美国企

探索 GaussDB (DWS)：强大的分布式数据仓库

在当今数据驱动的时代，高效的数据存储和处理解决方案至关重要。今天，我们将深入探讨 GaussDB (DWS)，一款功能强大的分布式数据仓库。GaussDB (DWS) 是华为推出的一款高性能、高可靠、高安全的分布式数据仓库产品。它旨在满足企业对大规模数据存储、分析和处理的需求，为企业

Apache Doris 创始人：何为“现代化”的数据仓库？

用。这些演变都对数据处理的时效性、灵活性与效率提出更高的要求。 在这样的背景下，Doris 作为现代化统一数据仓库，能够有效应对多样的分析场景。其 All-In-One 的设计理念不仅简化了数据的使用和管理，还使企业将精力从复杂的数据基础设施管理转向上层的数据应用。 01 湖仓无界

通俗易懂讲数据仓库之【缓慢变化维】

全分开来，在维度中只保存当前最新的数据。 用户维度表 用户维度历史表 这种方式的优点是可以同时分析当前及前一次变化的属性值，缺点是只保留了最后一次变化信息。 3. 数仓项目-拉链表技术介绍 数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求： 表中的部分字段会被update，例如：

【云享读书会-数据仓库工具箱】DAY01 数据仓库、商业智能及维度建模初步

第三范式1）数据发布：业务用户要能理解发布的数据2）查询性能：提供高效的查询性能数据集市大部分都采用维度建模方式，而不会采用第三范式四、星型模型&多维数据库关键词：fact事实表，cube多维模型，报表维度模型中的事实表用来存储企业或组织的商业行为事件所产生的可度量的绩效结果。要点：1）事实表中的行记录和度量

数据仓库服务公有云计费介绍

本文介绍数据仓库服务公有云计费模型、计费场景以及套餐包的使用规则。    数据仓库服务当前仅使用按需的计费模式，主要有四种产生费用的场景数据仓库节点，创建数据仓库虚拟机规格时产生的费用，按照节点个数每个小时更新账单；数据仓库裸机节点，创建数据仓库裸机规格时产生的费用，话单产生逻辑

数据仓库、数据湖、数据平台和数据中台的概念和区别

向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。 数据仓库系统的作用能实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。数