Data Warehousing数据仓库

What Is Data Warehousing? • Enterprise level data management — used in business intelligence (BI) • Includes copied transactional data • Used to monit

hive常用函数

/根据年龄倒序排序。partToExtract的选项包含[HOST,PATH,QUERY,REF,PROTOCOL,FILE,AUTHORITY,USERINFO]第一个分隔符为map元素之间的分隔符,第二个分隔符是键值对之间的分隔符。

途家数据仓库源治理平台

github: www.hanyusen.Tujia.com二、平台概述2.1 平台目标构建一个统一、可扩展的指标管理体系,整合旅游业相关数据资源。提供用户友好的界面,简化指标查询和分析过程。支持多维度的数据分析和灵活的报表生成。确保数据的安全性和完整性,提供权限管理和审计功能。2.2 平台架构平台

深入理解Hive:探索不同的表类型及其应用场景

在本文中,我们深入探讨了Hive数据仓库中的表类型,包括内部表、外部表、分区表、桶表、视图以及临时表。每种表类型都有其独特的特性和适用场景,它们共同构成了Hive强大的数据管理能力。内部表和外部表主要根据数据存储位置和生命周期管理来区分。内部表的数据与Hive的元数据紧密关联,而外部表则允许数据在H

数据仓库原理(二)

本文介绍数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型。

HIVE伪分布安装

五、安装元数据库 Hive 高版本启动时,需要配置元数据库,如果采用其它数据库,请酌情替换对应步骤,这里采用 MYSQL 作为元数据库。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,类似于RDBMS(关系型数据库,如MySQL、Oracle、PgSQL),并提供类

从数据仓库搭建到BI报表落地,帆软《企业数据化建设知识地图》全览

企业数据化建设从来不只是IT部门的事情,它需要每一个管理者、每一个部门都紧密合作,它需要全员从意识到行动的全面参与。可数据领域涉及到的技术很广,而且各种新概念、新技术层出不穷,如果一味的埋头苦干很容易一条路走到黑,到头来发现趋势变了就很尴尬。这份图谱很好地帮您梳理数据分析全流程框架,助企业数字化转型

数据仓库数据分层详解

原始数据层(Raw Data Layer):这是数仓中最底层的层级,用于存储从各个数据源获取的原始数据。这些数据通常是未经处理和清洗的,包括来自数据库、日志文件、传感器等的数据。原始数据层的目的是保留数据的完整性和可追溯性,以备后续的数据处理和分析。数据清洗层(Data Cleansing Laye

数据库与数据仓库关联和区别

数据库(Database)和数据仓库(Data Warehouse)都是用于存储和管理数据的重要工具,但它们之间存在明显的区别和用途。

(12)Hive调优——count distinct去重优化

Hive调优——count distinct替换

Hive之set参数大全-17

请注意,这样的设置只对当前 HiveServer2 会话有效,当 HiveServer2 重新启动时,设置将被重置为默认值。请注意,这样的设置只对当前 HiveServer2 会话有效,当 HiveServer2 重新启动时,设置将被重置为默认值。请注意,这样的设置只对当前 HiveServer2

数据仓库Inmon和Kimball架构

在Inmon模式中,并不强调事实表和维度表的概念,因为数据源变化的可能性较大,需要更加强调数据的清洗工作,从中抽取实体-关系。对于Kimball模式,数据源往往是给定的若干个数据库表,数据较为稳定但是数据之间的关联关系比较复杂,需要从这些OLTP中产生的事务型数据结构抽取出分析型数据结构,再放入数据

PySpark 读写Hive数据源

Hive 3.0以后,默认建立的表是ORC格式的(不用在hive-site.xml中开启行级事务支持)。但如果是在Hive交互命令行创建的表,在spark程序看来都是HiveFileFormat格式的表。因此,上面的代码中采用.format('Hive')。要回避这个问题,也可以采用以下代码,即从一

HashData湖仓一体方案:方案概览与Hive数据同步

HashData研发的HMS异构数据的一站式查询方案,通过轻量级、简单化的技术架构,降低企业湖仓建设过程中产品选型、数据管理的难度和成本,高效发挥湖仓一体低成本、高可用、易拓展等优势,帮助企业建立统一治理、湖仓一体的云原生数据分析平台。

145份!数据治理、数据中台、数据湖、数据仓库、主数据方案合集

269页7万字数字政府智慧政务大数据治理平台、大数据资源中心技术解决方案WORD (1).docx。269页7万字数字政府智慧政务大数据治理平台、大数据资源中心技术解决方案WORD.docx。数据元、元数据、主数据、主数据管理、元数据管理、资源目录方案PPT.pptx。258页10万字大数据平台数据

数据仓库的数据清洗与转换:处理异常数据

1.背景介绍数据仓库是企业和组织中的核心资产之一,它存储了大量的历史数据,用于支持决策、分析和预测。数据仓库的质量直接影响其价值和可用性。因此,数据仓库的数据清洗与转换是一个至关重要的问题。异常数据是数据仓库中常见的问题,它们可能导致数据质量下降、分析结果错误等问题。因此,处理异常数据是数据仓库数据

Hive基础

本篇博客参考线上教程的笔记,对Hive数据仓库的基础进行简单总结,以便加深理解和记忆

HiveSQL题——炸裂函数(explode/posexplode)

HiveSQL题——炸裂函数(explode/posexplode)

Hive入门,Hive是什么?

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