影音先锋男人资源av啪啪,久久久久国产一区二区三区四区 ,jiZZJIZZ日本丰满熟妇 ,一级免费试看,国产a片免费视频,天堂sv在线播放,韩国在线观看一区,四虎高清无码

?數(shù)倉構(gòu)建

1. 前期業(yè)務(wù)調(diào)研，如需求調(diào)研、數(shù)據(jù)調(diào)研、技術(shù)調(diào)研

2. 提煉業(yè)務(wù)模型、總線矩陣、劃分主題域

3. 定制規(guī)范，如命名規(guī)范、開發(fā)規(guī)范、流程規(guī)范

4. 數(shù)倉架構(gòu)分層

以阿里巴巴OneData建設(shè)為例：一般分為操作數(shù)據(jù)層（ODS：Operational Data Store）、公共維度模型層（CDM）和應(yīng)用數(shù)據(jù)層（ADS）。其中公共維度模型層包括明細(xì)數(shù)據(jù)層（DWD和匯總數(shù)據(jù)層（DWS）。

公共維度模型層（CDM）：存放明細(xì)事實(shí)數(shù)據(jù)、維表數(shù)據(jù)及公共指標(biāo)匯總數(shù)據(jù),其中明細(xì)事實(shí)數(shù)據(jù)、維表數(shù)據(jù)一般根據(jù)ODS層數(shù)據(jù)加工生成：公共指標(biāo)匯總數(shù)據(jù)一般根據(jù)維表數(shù)據(jù)和明細(xì)事實(shí)數(shù)據(jù)加工生成。

CDM層又細(xì)分為DWD層和DWS層，分別是明細(xì)數(shù)據(jù)層和匯總數(shù)據(jù)層，采用維度模型方法作為理論基礎(chǔ)，更多地采用一些維度退化手法，將維度退化至事實(shí)表中，減少事實(shí)表和維表的關(guān)聯(lián),提高明細(xì)數(shù)據(jù)表的易用性：同時(shí)在匯總數(shù)據(jù)層,加強(qiáng)指標(biāo)的維度退化，采取更多的寬表化手段構(gòu)建公共指標(biāo)數(shù)據(jù)層，提升公共指標(biāo)的復(fù)用性，減少重復(fù)加工。

組合相關(guān)和相似數(shù)據(jù)：采用明細(xì)寬表，復(fù)用關(guān)聯(lián)計(jì)算，減少數(shù)據(jù)掃描。

公共指標(biāo)統(tǒng)一加工：基于OneData體系構(gòu)建命名規(guī)范、口徑一致和算法統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，為上層數(shù)據(jù)產(chǎn)品、應(yīng)用和服務(wù)提供公共指標(biāo)；建立邏輯匯總寬表。

建立一致性維度：建立一致的數(shù)據(jù)分析維表，降低數(shù)據(jù)計(jì)算口徑、算法不統(tǒng)一的風(fēng)險(xiǎn)。

應(yīng)用數(shù)據(jù)層（ADS）：存放數(shù)據(jù)產(chǎn)品個(gè)性化的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，根據(jù)CDM層與ODS層加工生成。

5）選擇合適的數(shù)據(jù)模型，不同的行業(yè)所選取的模型不盡相同，合適的模型，更利于在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，計(jì)算，開發(fā)，安全，以及數(shù)據(jù)查詢的效率，更能體現(xiàn)數(shù)倉的價(jià)值。

綜上所述：數(shù)倉建設(shè)這個(gè)問題的范圍過于大，它包含了一個(gè)0-1的過程，此處只做大方面的回答，具體的細(xì)節(jié)問題還需另外討論。

關(guān)于數(shù)倉構(gòu)建，推薦閱讀：《數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)和建設(shè)方法論》、《企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)倉庫架構(gòu)建設(shè)思路》、《詳解數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施步驟》。

傳統(tǒng)數(shù)倉和大數(shù)據(jù)數(shù)倉的異同？有哪些大的變化？

區(qū)別主要是數(shù)倉數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的地方不同，傳統(tǒng)數(shù)倉數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Mysql/Oracle等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫上，大數(shù)據(jù)數(shù)倉存儲(chǔ)在Hadoop平臺(tái)的Hive中（實(shí)際上是HDFS中），當(dāng)然也有其他的數(shù)倉產(chǎn)品比如TD、Greenplum等。

我接觸過的傳統(tǒng)數(shù)倉技術(shù)架構(gòu)是使用Kettle做ETL工具，數(shù)據(jù)保存在Mysql中，使用MSTR+Java開發(fā)的數(shù)據(jù)平臺(tái)做可視化，隨著數(shù)據(jù)量逐漸增大，事實(shí)表?xiàng)l數(shù)達(dá)到千萬級(jí)，Kettle逐漸變得不穩(wěn)定，單表做拉鏈的任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間也指數(shù)級(jí)增加，從1/2h到了6/7h。

公司考慮使用Hadoop平臺(tái)的Hive做數(shù)據(jù)倉庫，報(bào)表層數(shù)據(jù)保存在Mysql中，使用Tableau做報(bào)表系統(tǒng)，這樣不用擔(dān)心存儲(chǔ)問題、計(jì)算速度也大大加快了。

在此基礎(chǔ)上，公司開放了Hue給各個(gè)部門使用，這樣簡(jiǎn)單的提數(shù)工作可以由運(yùn)營自己來操作。

使用Presto可以做Mysql、Hive的跨庫查詢，使用時(shí)要注意Presto的數(shù)據(jù)類型非常嚴(yán)格。

數(shù)倉最重要的是什么？

數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，記得在一個(gè)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站上看過，好多數(shù)倉因?yàn)閿?shù)據(jù)不準(zhǔn)確被終止。數(shù)據(jù)的真正價(jià)值在于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，通過數(shù)據(jù)指導(dǎo)運(yùn)營，在一個(gè)不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下，結(jié)果可想而知。

如何保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性？

元數(shù)據(jù)的建設(shè)與管理是其中重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。元數(shù)據(jù)建設(shè)的目標(biāo)是打通數(shù)據(jù)從接入到加工，再到數(shù)據(jù)消費(fèi)的整個(gè)鏈路，規(guī)范元數(shù)據(jù)體系與模型，提供統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)服務(wù)出口，保障元數(shù)據(jù)產(chǎn)出的穩(wěn)定性和質(zhì)量。首先梳理清楚元倉底層數(shù)據(jù)，對(duì)元數(shù)據(jù)做分類，如計(jì)算元數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)、質(zhì)量元數(shù)據(jù)等，減少數(shù)據(jù)重復(fù)建設(shè)，保障數(shù)據(jù)的唯一性。

另外，要豐富表和字段使用說明，方便使用和理解。根據(jù)元倉底層數(shù)據(jù)構(gòu)建元倉中間層，建設(shè)元數(shù)據(jù)基礎(chǔ)寬表，也就是元數(shù)據(jù)中間層，打通從數(shù)據(jù)產(chǎn)生到消費(fèi)整個(gè)鏈路。

當(dāng)然，也可在粒度、規(guī)范等方面展開，見仁見智。

如何做數(shù)據(jù)治理？數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理呢？

在明確數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)管理的一部分之后，下一個(gè)問題就是定義數(shù)據(jù)管理。治理相對(duì)容易界定，它是用來明確相關(guān)角色、工作責(zé)任和工作流程的，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)能長期有序地、可持續(xù)地得到管理。

而數(shù)據(jù)管理則是一個(gè)更為廣泛的定義，它與任何時(shí)間采集和應(yīng)用數(shù)據(jù)的可重復(fù)流程的方方面面都緊密相關(guān)。

其實(shí)在數(shù)倉的整個(gè)鏈路中數(shù)據(jù)治理的理念是滲入其中的，在ETL過程中開發(fā)人員會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)清洗這其實(shí)就是治理的一部分，再加上后期數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理和落定都有數(shù)據(jù)治理的滲入。

關(guān)于數(shù)據(jù)治理，推薦閱讀：《面向企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)治理七把利劍》、《數(shù)據(jù)資產(chǎn)，贊之治理》

如何控制數(shù)據(jù)質(zhì)量？

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量保證原則：完整性，準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)質(zhì)量，及時(shí)性，一致性

2. 數(shù)據(jù)質(zhì)量方法：數(shù)據(jù)資產(chǎn)等級(jí)的劃定

3. 數(shù)據(jù)加工過程卡點(diǎn)校驗(yàn)

4. 風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)監(jiān)控：針對(duì)在線或者離線數(shù)據(jù)的監(jiān)控

5. 質(zhì)量衡量：故障等級(jí)的劃定以及數(shù)據(jù)質(zhì)量的事件的記錄

關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量，推薦閱讀：《當(dāng)我們聊數(shù)據(jù)質(zhì)量的時(shí)候，我們?cè)诹男┦裁矗俊?/a>

元數(shù)據(jù)的理解？元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)？

元數(shù)據(jù)主要記錄數(shù)據(jù)倉庫中模型的定義、各層級(jí)間的映射關(guān)系、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)狀態(tài)及ETL任務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)。

元數(shù)據(jù)有重要的應(yīng)用價(jià)值，是數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，在數(shù)據(jù)管理方面為集團(tuán)數(shù)據(jù)提供在計(jì)算、存儲(chǔ)、成本、質(zhì)量、安全、模型等治理領(lǐng)域上的數(shù)據(jù)支持。

元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)：首先梳理清楚元倉底層數(shù)據(jù)，對(duì)元數(shù)據(jù)做分類，如計(jì)算元數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)、質(zhì)量元數(shù)據(jù)等，減少數(shù)據(jù)重復(fù)建設(shè)，保障數(shù)據(jù)的唯一性。

關(guān)于元數(shù)據(jù)，推薦閱讀：《基于Hive進(jìn)行數(shù)倉建設(shè)的資源元數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計(jì)》、《餓了么元數(shù)據(jù)管理實(shí)踐之路》、《有贊數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)系統(tǒng)實(shí)踐》、《元數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)治理的基石》

數(shù)倉如何分層的？及每一層的作用？

結(jié)合Inmon和Kimball的集線器式和總線式的數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)點(diǎn)，分層可為ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app（不同企業(yè)略有差異）。

ODS層是將OLTP數(shù)據(jù)通過ETL同步到數(shù)據(jù)倉庫來作為數(shù)據(jù)倉庫最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)來源。在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)經(jīng)過了一定的清洗，比如字段的統(tǒng)一，臟數(shù)據(jù)的去除等，但是數(shù)據(jù)的粒度是不會(huì)變化的。ODS層的數(shù)據(jù)可以只保留一定的時(shí)間。

MID中間層是采用Inmon集線器架構(gòu)的方式，使用范式建模（貼源）的方法。這一層主要是做規(guī)范化的事情，比如應(yīng)用庫表非規(guī)范化，字段格式復(fù)雜（json格式）需做一些處理。這一層不是必須有的。也不會(huì)對(duì)外開放使用。范式建模保證了數(shù)據(jù)一致性、唯一性、正確性。

DW-DM層是采用Kimball的總線式的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)，針對(duì)部門（比如財(cái)務(wù)部門）或者某一主題（比如商戶、用戶），通過維度建模（推薦星型模型），構(gòu)建一致性維度，原子粒度的數(shù)據(jù)是DW層，按照實(shí)體或者主題經(jīng)過一定的匯總，建設(shè)數(shù)據(jù)集市模型。數(shù)據(jù)集市可以為OLAP提供服務(wù)。

注：OLAM是On-line Analytical Mining，即聯(lián)機(jī)分析挖掘又稱多維數(shù)據(jù)挖掘，由加拿大Simon Fraser大學(xué)Jiawei Han教授等數(shù)據(jù)立方體的基礎(chǔ)上提出的一種新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。OLAM技術(shù)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（DM）和聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）集成在一起，在多維數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識(shí)。

為什么要分層的思考？

空間換時(shí)間：通過建設(shè)多層次的數(shù)據(jù)模型供用戶使用，避免用戶直接使用操作型數(shù)據(jù)，可以更高效的訪問數(shù)據(jù)。

復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化：將一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)分解成多個(gè)步驟來完成，每一層只處理單一的步驟，比較簡(jiǎn)單和容易理解。而且便于維護(hù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題之后，可以不用修復(fù)所有的數(shù)據(jù)，只需要從有問題的步驟開始修復(fù)。

便于處理業(yè)務(wù)的變化：隨著業(yè)務(wù)的變化，只需要調(diào)整底層的數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)用層對(duì)業(yè)務(wù)的調(diào)整零感知。

分層的價(jià)值

【易維護(hù)】

面向主題的特性決定了數(shù)據(jù)倉庫擁有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫所無法擁有的高效的數(shù)據(jù)組織形式，更加完整的數(shù)據(jù)體系，清晰的數(shù)據(jù)分類和分層機(jī)制。因?yàn)樗袛?shù)據(jù)在進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前都經(jīng)過清洗和過濾，使原始數(shù)據(jù)不再雜亂無章，基于優(yōu)化查詢的組織形式，有效提高數(shù)據(jù)獲取、統(tǒng)計(jì)和分析的效率。

【高性能】

數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建將大大縮短獲取信息的時(shí)間，數(shù)據(jù)倉庫作為數(shù)據(jù)的集合，所有的信息都可以從數(shù)據(jù)倉庫直接獲取，數(shù)據(jù)倉庫的最大優(yōu)勢(shì)在于一旦底層從各類數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)倉庫的ETL流程構(gòu)建成型，那么每天就會(huì)有來自各方面的信息通過自動(dòng)任務(wù)調(diào)度的形式流入數(shù)據(jù)倉庫，從而使一切基于這些底層信息的數(shù)據(jù)獲取的效率達(dá)到迅速提升。

從應(yīng)用來看，使用數(shù)據(jù)倉庫可以大大提高數(shù)據(jù)的查詢效率，尤其對(duì)于海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)查詢和復(fù)雜查詢，所以數(shù)據(jù)倉庫有利于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)需求，提高數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的效率。

【簡(jiǎn)單化】

數(shù)據(jù)倉庫是所有數(shù)據(jù)的集合，包括日志信息、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等都集成在數(shù)據(jù)倉庫中，對(duì)于應(yīng)用來說，實(shí)現(xiàn)各種不同數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)并使多維分析更加方便，為從多角度多層次地?cái)?shù)據(jù)分析和決策制定提供的可能。

【歷史性】

記錄歷史是數(shù)據(jù)倉庫的特性之一，數(shù)據(jù)倉庫能夠還原歷史時(shí)間點(diǎn)上的產(chǎn)品狀態(tài)、用戶狀態(tài)、用戶行為等，以便于能更好的回溯歷史，分析歷史，跟蹤用戶的歷史行為，更好地比較歷史和總結(jié)歷史，同時(shí)根據(jù)歷史預(yù)測(cè)未來。

猜你喜歡

Flink實(shí)時(shí)計(jì)算topN熱榜

數(shù)倉建模分層理論

Hive中的集合數(shù)據(jù)類型

Hive必會(huì)SQL語法explode 和 lateral view

Hive表的基本操作(必會(huì))

數(shù)倉相關(guān)面試題