大数据数仓建模视频-包含数仓方法论,以及从采集到完成的整套大数据流程(设计知识点kimball维度建模+sqoop+flume+hive+spark),并通过上诉框架完成整套项目流程
数据仓库的建设的最重要的核心核心之一就是数仓模型的设计和构建,这个决定了数仓的复用和性能,本文将介绍四种建模的理论:维度建模、关系建模、Data Vault建模、Anchor模型建模,文后也介绍几种常见的数仓建模工具...
数据仓库的分层,建模理论的选择,事实表的分类,维度表的分类,数据仓库的构建
数仓建模指标体系解析.docx
数仓建模方法和数仓分层架构详解
大数据的数仓建模,是通过建模的方法,从业务和数据分析使用的角度出发,更合理的、高效的组织和存储数据。同时分层后的数据,拥有更加完整的数据体系,清晰的数据结构。能够有效提高数据获取、统计和分析的效率,...
1、建模流程 其实就是业务模型->概念模型->逻辑模型->物理模型的这样一个流程,下面我们详细解释一下各个模型阶段都要做什么 业务建模(需求沟通) 根据业务部门进行划分,理清部门之间的关系,然后将各个...
第一章数仓概述 第二章简介OLTP和OLAP 第三章关系建模和维度建模 第四章简析阿里、美团、网易、恒丰银行、马蜂窝5家数仓分层架构 ...第十七章 数仓建模以及分层总结(ODS、DIM、DWD、DWS、DWT、ADS层)
数仓建模面试
数仓建模实战(建模流程) 前面我们介绍了PdMan,也就是CHINER,当然也介绍了二者的关系,前面主要介绍了CHINER有哪些功能,可以参考数仓建模—建模工具PDMan(CHINER) 入门介绍,但是没有实际的演示案例,今天我们就...
数仓各层详解 文章目录数仓各层详解前言一、数据引入层(ODS)二、明细粒度事实层DWD明细粒度事实表设计原则明细粒度事实表整体设计流程明细粒度事实层(DWD)规范公共汇总粒度事实层(DWS)公共汇总事实表设计原则...
大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据,以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。一般主要从下面四点考虑 访问性能:能够快速查询所需的数据,减少数据I/O 数据成本:减少不必要的...
数仓和业务建模对比总结 ...本文就是讲述关于数仓建模的一些理解和实践经验分享。从大到小进行设计。 2. 整体建模思路 在学术界,数仓整体建模思路有2大类,一种是Bill Inmon的自上而下。另外一种是Ral