（转）详解数据仓库和数据库的区别 原文链接如下： https://blog.csdn.net/maiduiyizu/article/details/80371410 一、数据仓库 什么是数据仓库？ 数据仓库（Data Warehouse）,可简写为DW或DWH,数据仓库，是为了企业所有级别的决策制定 ...
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数据库 时间：
2020-05-07 12:00:13
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1.什么是mysql ? MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle 公司。? Mysql 是开源的，可以定制的，采用了GPL 协议，你可以修改源码来开发自己的Mysql 系统。? MySQL 使用标准的SQL 数据语言形式。? Mysql 可以允 ...
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数据库 时间：
2020-05-04 21:21:59
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最近的工作是利用Hive做数据仓库的ETL转换，大致方式是将ETL转换逻辑写在一个hsql文件中，脚本当中都是简单的SQL语句，不包含判断、循环等存储过程中才有的写法，仅仅支持一些简单的变量替换，比如当前账期等。然后通过一个通用的shell脚本来执行hsql文件。该脚本是主要是调用了hive -f ...
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移动开发 时间：
2020-05-04 19:41:21
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Hive架构架构原理： 1.4.1 查询语言 由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的 查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。 1.4.2 数据存储位置 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 H ...
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2020-05-01 16:26:49
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实时数据分析门槛较高，我们如何用极少的开发工作就完成实时数据平台的搭建，做出炫酷的图表呢？ 如何快速的搭建实时数据分析平台，首先我们需要实时数据的接入端，我们选择高扩展性、容错性、速度极快的消息系统Kafka，而实时数据仓库，由于 Druid提供了非常方便快捷配置方式，如果不想编写负责的Flink和 ...
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2020-04-28 14:53:34
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数仓架构 老生常谈 一个数据仓库是一个统一的架构下组织不同数据源的异类集合。有两种构建数据仓库的方法：解释自上而下的方法和自下而上的方法。 1.自上而下的方法： 基本组件讨论如下： 外部源–外部源是从中收集数据的源，与数据类型无关。数据也可以是结构化，半结构化和非结构化的。 阶段区域–由于从外部源提 ...
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2020-04-27 15:17:10
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本文介绍了OLAP数据立方体的基本定义和要素，以及数据分析时对立方体的基本操作类型和在商业软件中对立方体进行操作的MDX语言。 ...
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2020-04-25 23:15:16
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大数据根基于互联网，数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据应用奠定基础。对于任何一个大数据的从业者、初接触者，或者都会有个共同的感触：大数据很有用！那么大数据分析平台如何构建成了时下研究的热点。 大数据并不是一场市场炒作。对于许多跨多个垂直的组织而言，大数据是真实存在的，而且它正在改变数据中心的架构。随着数据量、数据处理速度和数据类型的复杂度以远超标准前端和后台处理能力的速度增
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2020-04-25 10:29:03
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下面的内容排名不分先后，是我的实践过程中总结下来的可以在一定程度上避坑的方法，但不一定适用于所有项目，请酌情考虑。阅读前请确保自己在一定程度上了解了数仓是什么，可以阅读我之前写过的文章。报表相关的系列文章请参考： 报表自动化: 商业智能背后的秘密 报表自动化: 打开数据仓库的大门 报表自动化: 没有 ...
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2020-04-23 22:57:51
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数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。 关于其定义，数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》 ...
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2020-04-23 20:50:48
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