深入了解数据仓库和数据集市的架构、功能和应用。
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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
数据仓库与数据挖掘综述概念、体系结构、趋势、应用数据仓库概念数据仓库体系结构及组件数据仓库设计数据仓库技术（与数据库技术的区别）数据仓库性能
全面而系统地介绍了数据仓库与数据挖掘的基本概念、基本方法和基本技术，以及数据仓库与数据挖掘的应用领域与最新进展。全书包括概论，数据仓库的技术与开发，数据仓库的管理，联机分析处理，SQLServer数据
数据挖掘课件，讲述了有关数据canker和数据挖掘的基本概念
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
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
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