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
浅显但全面的描述数据仓库的原理和应用,该文是本人对原版书籍的精细笔记,在银行项目中,没有这些理论基础,很难做出正确的判断啦!
数据仓库应用指南数据仓库与商务智能最佳实践能够让你全面了解数据仓库的概念以及一些最佳实践,学习数据仓库的最好的书
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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,
