數(shù)據(jù)倉庫zhi數(shù)據(jù)粒度的測定數(shù)據(jù)倉庫medium數(shù)據(jù)合適的粒度為。數(shù)據(jù) layer的主要內容是數(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/的主要設計問題，因為它極大。
1、greenplum集群部署和 架構優(yōu)化,我總結了5000字的心得最近對離線倉庫盤點系統(tǒng)進行了擴容和架構改造，一波三折，插曲很多，有些改進對我們來說也是真空區(qū)。通過對比和模擬測壓，最終得到了預期的結果。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量的前期工作、優(yōu)化和應用。整體來看，整件事情的背景是服務器硬件超保，集群架構借超保服務器更換的機會進行優(yōu)化改造。
2、etl的體系結構下圖是etl架構，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)轉換成標準格式，將數(shù)據(jù)加載到目標數(shù)據(jù)存儲區(qū)，通常是數(shù)據(jù)。etl架構圖designmanager為開發(fā)人員提供了一個圖形化的映射環(huán)境，用于定義從源到目標的映射關系、轉換和處理流程。設計過程中每個對象的邏輯定義都存儲在meta 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中。
這個數(shù)據(jù)庫中的meta 數(shù)據(jù)可以被etl引擎在運行時和其他應用程序中引用。extract通過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開發(fā)人員根據(jù)業(yè)務需求將提取的數(shù)據(jù)轉換為目標數(shù)據(jù)結構，實現(xiàn)匯總。load將轉換匯總后的數(shù)據(jù)加載到目標數(shù)據(jù) 倉庫，可以實現(xiàn)sql或者批量加載。
3、oma-dmv2.0 架構 4、萬字詳解etl和數(shù)倉建模etl是數(shù)據(jù) extract，transform，load的縮寫，就是把oltp系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)提取出來，改成不同的-。獲取一致的數(shù)據(jù)，然后加載到數(shù)據(jù) 倉庫。簡而言之，etl就是從oltp系統(tǒng)到olap系統(tǒng)的過程數(shù)據(jù)倉庫(數(shù)據(jù)倉庫dw)是基于oltp系統(tǒng)數(shù)據(jù)source、relational 數(shù)據(jù) library建立起來的，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 架構數(shù)字油田的框架結構與數(shù)字油田的內涵密切相關，所以不同流派的專家學者繪制的數(shù)字油田架構地圖也會有很大的不同。2003年，大慶油田在《大慶油田有限責任公司數(shù)字油田模式及發(fā)展戰(zhàn)略研究》中提出了數(shù)字油田的基礎架構數(shù)字油田參考架構模型(dora)，如圖5(修訂)。
數(shù)據(jù)層位于數(shù)字油田構造的底部，為數(shù)字油田提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù) layer的主要內容是各類數(shù)據(jù)庫和非結構化數(shù)據(jù)實體以及組織和管理這些的基礎平臺數(shù)據(jù) (數(shù)據(jù))這些數(shù)據(jù)是建立油田模型的基礎信息，主要包括基礎地理信息數(shù)據(jù)層分為三個子層，每個子層的數(shù)據(jù)由下而上逐漸集中。來源數(shù)據(jù)分布在全油田各級單位和崗位，但主要在基層。
6、大 數(shù)據(jù)具體是學習什么內容呢?主要框架是什么? da 數(shù)據(jù)學習有八個方面。按順序學就行了。da 數(shù)據(jù)前景很好，就業(yè)薪資可觀。希望你能盡快學會。有許多消息隊列:1 .rabbitmqrabbitmq發(fā)布于2007年，是基于amqp(advanced message queuing protocol，高級消息隊列協(xié)議)的可復用企業(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jmsprovider實現(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) 倉庫?1。首先你得搞清楚建立數(shù)據(jù)倉庫的目的是什么，是整合各種系統(tǒng)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)分析決策服務，還是快速完成分析決策需求？如果是前者，建模時一般會選擇er建模方法數(shù)據(jù)倉庫；如果是后者，一般會選擇維度建模方式。er建模:即實體關系建模，由數(shù)據(jù) 倉庫之父billinmon提出。核心思想是從整個企業(yè)的高度設計三范式模型，用實體關系描述企業(yè)服務。
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。該模型由事實表和維度表組成，即星型模型和雪花型模型。kimball主張架構自下而上，可以為獨立部門設置數(shù)據(jù) bazaar，然后增量構建，概括為數(shù)據(jù) 倉庫。2.其次，你要進行深入的業(yè)務調研和數(shù)據(jù) research業(yè)務調研:深入的業(yè)務調研可以讓你更加明確建倉的目的；同時也有利于后續(xù)的建模和設計。隨著研究的深入，如何將實體業(yè)務抽象成多倉庫模型將會更加清晰。
8、2019 數(shù)據(jù) 架構選型必讀:1月 數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 技術解析當前目錄dbengines 數(shù)據(jù)圖書館列表新聞簡報i、rdbms家族ii、nosql家族iii、newsql家族iv、時間序列v、big 數(shù)據(jù)生態(tài)圈vi、國內數(shù)據(jù)圖書館概述vii、cloud/11。推出dbaplusnewsletter ix的想法。感謝清單很容易閱讀和強調。本期通訊(2019年1月)將精簡各板塊內容。需要閱讀全文的同學可以點擊文末【閱讀原文】或者登錄下載。
dbengines 數(shù)據(jù)的排名是基于五個不同的因素:新聞快訊1。2018年9月24日，微軟公布了sqlserver2019的預覽版，sqlserver2019將與spark結合，打造統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺。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)庫軟件，導致黃金時段最大的一次倉庫宕機。
9、 數(shù)據(jù) 倉庫之 數(shù)據(jù)粒度確定數(shù)據(jù)倉庫china數(shù)據(jù)合適的粒度是開發(fā)者需要面對的最重要的設計問題之一。數(shù)據(jù)粒度主要是針對指數(shù)數(shù)據(jù)的計算范圍，比如人口項數(shù)據(jù)是統(tǒng)計部門統(tǒng)計為街區(qū)還是社區(qū)。人口數(shù)據(jù)細化程度越高，粒度級別越??；反之，細化程度越低，粒度級別越大。顆粒大小是數(shù)據(jù) -1/的主要設計問題，因為它極大地影響數(shù)據(jù)-2倉庫中存儲的數(shù)據(jù)的大小，同時也影響/。
接下來通過規(guī)劃、設計、施工兩個階段來說明-2倉庫粒度的確定。1.在規(guī)劃階段，“規(guī)劃”去思考和考慮未來的整體性、長期性、基礎性問題，設計未來的一整套行動方案，在計劃階段，先粗略估算數(shù)據(jù)的數(shù)量，估算的目的是把握一個數(shù)據(jù) 倉庫中數(shù)據(jù)數(shù)量的范圍。第二步是在數(shù)據(jù) bazaar、-2倉庫storage數(shù)據(jù)bazaar使用的最小粒度中預測未來應用所需的粒度，1.1.建立良好的循環(huán)反饋機制非常重要。