Building The Data Ware house(数据仓库)

数据仓库是一个面向主题、集成、时变、非易失的数据集合，是支持管理部门的决策过程。根据该定义，数据仓库具备以下四个关键特征： 1.1 面向主题(Subject Oriented)的数据集合 数据仓库通常

主要讲解数据挖掘和数据仓库的原理及其开发过程，适合初学者。

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·

1. 自顶向下： 先通过ETL将数据汇集到数据仓库中，然后再通过数据复制的方式推进各个数据集市； 2. 自底向上： 先通过ETL将数据汇集到数据集市中，然后再数据复制的方式提升到数据仓库中；

申明:只适用于基于hive搭建的大数据数仓,其他不要下载,谢谢,适用与想从事数仓架构师和数仓开发人员,或者想入门数据仓库开发的人,大数据开发想整体了解数仓只看这个就够了,项目中用到的整体规范文档,包括

互联网行业,除了数据量大之外,业务时效性要求也很高,甚至很多是要求实时的,另外,互联网行业的业务变化非常快,不可能像传统行业一样,可以使用自顶向下的方法建立数据仓库,一劳永逸,它要求新的业务很快能融入

载说明: 本站部分资料链接于其他网站,如果您发现链接错误或其它问题,请在论坛发帖或写信通知我们。 本站所有资料全部来自网上,如果您觉得我们侵犯了您的权益,请告诉我们,我们会去掉您认为侵权资料。

数据分析引擎:hive 大数据的终极目标:使用SQL语句来处理大数据 1,hadoop的体系架构中: 两个数据分析引擎:(*)Hive:支持sql

数据仓库和ETL,

有助于了解faceback的数据库方面的开发