事實表一般至保存了大量業務事件的可度量的數據集合，從最低的粒度級別來看，事實錶行對應一個度量事件。
一、事實表分類 1. 以粒度劃分 （1） 事務事實表（Transaction Grain Fact Table） 一條記錄代表了業務系統中的一個事件。事務出現後，就會在事實中出現一條記錄。以訂單域舉例：下單是一個事實；付款是一個事實；退款
一、什麼是拉鍊表 拉鍊表是針對數據倉庫設計中表存儲數據的方式而定義的，顧名思義，所謂拉鍊，就是記錄歷史。記錄一個事物從開始，一直到當前狀態的所有變化的信息。 二、拉鍊表開發 案例：客戶數據拉鍊表 2x01 表設計 表 存儲介質 T_CUS
各位企業工作學員，《綜合項目模塊1–數倉系統》視頻已更新到2.0版，請點此鏈接https://www.bilibili.com/video/av74877995。 具體內容安排如下： \數倉\doit07-綜合項目-模塊1-數據倉庫-da
3.維表層 中文含義 MYSQL表名 HIVE表名 商品分類表 nshop.category dim_nshop.dim_pub_category 店鋪表 nshop.supplier dim_nshop.dim_pub_supp
5. ADS應用數據層 5.1 流量類指標_平臺統計表【ADS】 建庫： create database ads_nshop; use ads_nshop; 建表： CREATE external TABLE IF NOT EX
1.數倉分層概述 數據倉庫分爲三層，自下而上爲： 數據引入層（ODS，Operation Data Store） 數據公共層（CDM，Common Data Model） 數據應用層（ADS，Application Data S
1. 第一層ODS層 1 ODS層存放您從業務系統獲取的最原始的數據，是其他上層數據的源數據。 2 本項目中使用的ODS層數據主要包括： 用戶基本信息、商品分類信息、商品信息、店鋪信息、 訂單數據、訂單支付信息、活動信息、行爲日
2.2 DWS公共彙總粒度事實層 Hive數據庫建庫建表： 創建Hive庫並進入： create database if not exists dws_nshop; use dws_nshop; 2.2.1 用戶主題 2.2.2
一、什麼是數據湖？ ODS（operational data store, staging area）存儲來自各業務系統（生產系統）的原始數據，即爲數據湖。CDM(common dimension model)爲經過整合、清洗的數據。其
概述 數據倉庫這個概念是由 Bill Inmon 所提出的，其功能是將組織通過聯機事務處理（OLTP）所積累的大量的資料和數據，通過數據倉庫理論所特點有的信息存儲架構，進行系統的分析整理，利用各種的分析方法，比如聯機分析處理（OLAP），
aws，相信瞭解大數據雲計算的小夥伴都知道這個平臺，知道這個平臺不會用怎麼辦呢？彆着急，今天就給大家分享一套教程，基於AWS雲平臺實現雲上數倉開發！ 大數據進階教程丨基於AWS雲平臺實現雲上數倉開發 http://yun.itheim
A. 代碼分支結構 GitLab使用時，基本遵循gitflow的工作量（目前因爲歷史原因，是非標準gitflow） 目前的分支結構和權限如下： 分支 merge權限 push權限 feat特性分支 Maintainer用戶 +
使用Intellij IDEA作爲數倉的開發工具。 A. IDEA下載 下載連接 https://download.jetbrains.com/idea/ideaIU-2019.1.4.exe?_ga=2.158036537.203925
Azkaban安裝部署 安裝前準備 azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz azkaban-sql-script-2.5.0.tar
hive配置tez引擎（最管用直插） 多次入坑最終總結出了經驗 tez相比MapReduce而言少了中間階段向hdfs持久化的過程，多作業轉化爲單作業，只需要一次hdfs，提升計算性能。 集羣 我的集羣比較複雜，基
