數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)zhi數(shù)據(jù)粒度的測(cè)定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)medium數(shù)據(jù)合適的粒度為。數(shù)據(jù) layer的主要內(nèi)容是數(shù)據(jù) libraries和unstructured數(shù)據(jù)entities以及用于組織和管理這些數(shù)據(jù) (數(shù)據(jù))粒度是數(shù)據(jù) -1/的主要設(shè)計(jì)問(wèn)題，因?yàn)樗鼧O大。
1、greenplum集群部署和 架構(gòu)優(yōu)化,我總結(jié)了5000字的心得最近對(duì)離線倉(cāng)庫(kù)盤(pán)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行了擴(kuò)容和架構(gòu)改造，一波三折，插曲很多，有些改進(jìn)對(duì)我們來(lái)說(shuō)也是真空區(qū)。通過(guò)對(duì)比和模擬測(cè)壓，最終得到了預(yù)期的結(jié)果。在這方面，特別值得一提的是郭云凱是敬業(yè)的，他完成了很多壓力測(cè)量的前期工作、優(yōu)化和應(yīng)用。整體來(lái)看，整件事情的背景是服務(wù)器硬件超保，集群架構(gòu)借超保服務(wù)器更換的機(jī)會(huì)進(jìn)行優(yōu)化改造。
2、etl的體系結(jié)構(gòu)下圖是etl架構(gòu)，體現(xiàn)了主流etl產(chǎn)品框架的主要組件。etl是指從源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)格式，將數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)，通常是數(shù)據(jù)。etl架構(gòu)圖designmanager為開(kāi)發(fā)人員提供了一個(gè)圖形化的映射環(huán)境，用于定義從源到目標(biāo)的映射關(guān)系、轉(zhuǎn)換和處理流程。設(shè)計(jì)過(guò)程中每個(gè)對(duì)象的邏輯定義都存儲(chǔ)在meta 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中。
這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的meta 數(shù)據(jù)可以被etl引擎在運(yùn)行時(shí)和其他應(yīng)用程序中引用。extract通過(guò)jodbc、dedicated 數(shù)據(jù) library接口、平面文件提取器等接口提取源數(shù)據(jù)transform開(kāi)發(fā)人員根據(jù)業(yè)務(wù)需求將提取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為目標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)匯總。load將轉(zhuǎn)換匯總后的數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)，可以實(shí)現(xiàn)sql或者批量加載。
3、oma-dmv2.0 架構(gòu) 4、萬(wàn)字詳解etl和數(shù)倉(cāng)建模etl是數(shù)據(jù) extract，transform，load的縮寫(xiě)，就是把oltp系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)提取出來(lái)，改成不同的-。獲取一致的數(shù)據(jù)，然后加載到數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)。簡(jiǎn)而言之，etl就是從oltp系統(tǒng)到olap系統(tǒng)的過(guò)程數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)dw)是基于oltp系統(tǒng)數(shù)據(jù)source、relational 數(shù)據(jù) library建立起來(lái)的，便于多維分析和多角度呈現(xiàn)，不同于多維數(shù)據(jù) library、-2
5、數(shù)字油田的數(shù)字油田的基本 架構(gòu)數(shù)字油田的框架結(jié)構(gòu)與數(shù)字油田的內(nèi)涵密切相關(guān)，所以不同流派的專家學(xué)者繪制的數(shù)字油田架構(gòu)地圖也會(huì)有很大的不同。2003年，大慶油田在《大慶油田有限責(zé)任公司數(shù)字油田模式及發(fā)展戰(zhàn)略研究》中提出了數(shù)字油田的基礎(chǔ)架構(gòu)數(shù)字油田參考架構(gòu)模型(dora)，如圖5(修訂)。
數(shù)據(jù)層位于數(shù)字油田構(gòu)造的底部，為數(shù)字油田提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù) layer的主要內(nèi)容是各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)體以及組織和管理這些的基礎(chǔ)平臺(tái)數(shù)據(jù) (數(shù)據(jù))這些數(shù)據(jù)是建立油田模型的基礎(chǔ)信息，主要包括基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)層分為三個(gè)子層，每個(gè)子層的數(shù)據(jù)由下而上逐漸集中。來(lái)源數(shù)據(jù)分布在全油田各級(jí)單位和崗位，但主要在基層。
6、大 數(shù)據(jù)具體是學(xué)習(xí)什么內(nèi)容呢?主要框架是什么? da 數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)有八個(gè)方面。按順序?qū)W就行了。da 數(shù)據(jù)前景很好，就業(yè)薪資可觀。希望你能盡快學(xué)會(huì)。有許多消息隊(duì)列:1 .rabbitmqrabbitmq發(fā)布于2007年，是基于amqp(advanced message queuing protocol，高級(jí)消息隊(duì)列協(xié)議)的可復(fù)用企業(yè)消息系統(tǒng)，是目前最主流的消息中間件之一。2.activemqactivemq由apache生產(chǎn)，activemq是一個(gè)jmsprovider實(shí)現(xiàn)，完全支持jms1.1和j2ee1.4規(guī)范。
7、企業(yè)如何更好的搭建 數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)?1。首先你得搞清楚建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是什么，是整合各種系統(tǒng)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)分析決策服務(wù)，還是快速完成分析決策需求？如果是前者，建模時(shí)一般會(huì)選擇er建模方法數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；如果是后者，一般會(huì)選擇維度建模方式。er建模:即實(shí)體關(guān)系建模，由數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)之父billinmon提出。核心思想是從整個(gè)企業(yè)的高度設(shè)計(jì)三范式模型，用實(shí)體關(guān)系描述企業(yè)服務(wù)。
維度建模(dimension modeling):由kimball提出，核心思想是從分析決策的需求出發(fā)建立模型。該模型由事實(shí)表和維度表組成，即星型模型和雪花型模型。kimball主張架構(gòu)自下而上，可以為獨(dú)立部門(mén)設(shè)置數(shù)據(jù) bazaar，然后增量構(gòu)建，概括為數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)。2.其次，你要進(jìn)行深入的業(yè)務(wù)調(diào)研和數(shù)據(jù) research業(yè)務(wù)調(diào)研:深入的業(yè)務(wù)調(diào)研可以讓你更加明確建倉(cāng)的目的；同時(shí)也有利于后續(xù)的建模和設(shè)計(jì)。隨著研究的深入，如何將實(shí)體業(yè)務(wù)抽象成多倉(cāng)庫(kù)模型將會(huì)更加清晰。
8、2019 數(shù)據(jù) 架構(gòu)選型必讀:1月 數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 技術(shù)解析當(dāng)前目錄dbengines 數(shù)據(jù)圖書(shū)館列表新聞簡(jiǎn)報(bào)i、rdbms家族ii、nosql家族iii、newsql家族iv、時(shí)間序列v、big 數(shù)據(jù)生態(tài)圈vi、國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)圖書(shū)館概述vii、cloud/11。推出dbaplusnewsletter ix的想法。感謝清單很容易閱讀和強(qiáng)調(diào)。本期通訊(2019年1月)將精簡(jiǎn)各板塊內(nèi)容。需要閱讀全文的同學(xué)可以點(diǎn)擊文末【閱讀原文】或者登錄下載。
dbengines 數(shù)據(jù)的排名是基于五個(gè)不同的因素:新聞快訊1。2018年9月24日，微軟公布了sqlserver2019的預(yù)覽版，sqlserver2019將與spark結(jié)合，打造統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)。2.2018年10月5日，elasticsearch在紐約證券交易所上市。3.亞馬遜棄用甲骨文數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，導(dǎo)致黃金時(shí)段最大的一次倉(cāng)庫(kù)宕機(jī)。
9、 數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)之 數(shù)據(jù)粒度確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)china數(shù)據(jù)合適的粒度是開(kāi)發(fā)者需要面對(duì)的最重要的設(shè)計(jì)問(wèn)題之一。數(shù)據(jù)粒度主要是針對(duì)指數(shù)數(shù)據(jù)的計(jì)算范圍，比如人口項(xiàng)數(shù)據(jù)是統(tǒng)計(jì)部門(mén)統(tǒng)計(jì)為街區(qū)還是社區(qū)。人口數(shù)據(jù)細(xì)化程度越高，粒度級(jí)別越??；反之，細(xì)化程度越低，粒度級(jí)別越大。顆粒大小是數(shù)據(jù) -1/的主要設(shè)計(jì)問(wèn)題，因?yàn)樗鼧O大地影響數(shù)據(jù)-2倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的大小，同時(shí)也影響/。
接下來(lái)通過(guò)規(guī)劃、設(shè)計(jì)、施工兩個(gè)階段來(lái)說(shuō)明-2倉(cāng)庫(kù)粒度的確定。1.在規(guī)劃階段，“規(guī)劃”去思考和考慮未來(lái)的整體性、長(zhǎng)期性、基礎(chǔ)性問(wèn)題，設(shè)計(jì)未來(lái)的一整套行動(dòng)方案，在計(jì)劃階段，先粗略估算數(shù)據(jù)的數(shù)量，估算的目的是把握一個(gè)數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)數(shù)量的范圍。第二步是在數(shù)據(jù) bazaar、-2倉(cāng)庫(kù)storage數(shù)據(jù)bazaar使用的最小粒度中預(yù)測(cè)未來(lái)應(yīng)用所需的粒度，1.1.建立良好的循環(huán)反饋機(jī)制非常重要。