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!
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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,
有助于了解faceback的数据库方面的开发
