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数据维度建模

【译】Apache Spark 数据建模之时间维度(二)
在过去几十年中,数据建模技术也一直是SQL数据仓库的基础。Apache Spark作为新一代的数仓技术的代表,我们能够在 Spark 中使用早期的数据建模技术。这使得Spark data pineline 更加有效。在本系列文章中,我将讨论spark中不同的数据建模。...
大数据和Hadoop时代的维度建模和Kimball数据集市
数据建模和维度建模 标准数据建模的任务,是消除重复和冗余的数据。当数据发生变化时,我们只需在一个地方修改它,这有助于保证数据的质量,避免了不同地方的数据不同步。参考下面图示的模型,它包含了代表地理概念的几张表。在规范化模型...
【译】Apache Spark 数据建模之时间维度(一)
日期维度 日期维是一个静态数据集,它在列中列出给定日期的所有不同属性。这个示例数据集模式如下所示 t|-date_key:integer(nullable=true)|-full_date:string(nullable=true)|-day_of_week:integer(nullable=true)|-day_num_in_month:...
数据仓库当中的维度建模法是什么意思?
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数据仓库当中的维度建模法有哪些优点?
数据仓库当中的维度建模法有哪些优点?
数据仓库专题(7)-维度建模10大基本原则
当然,原子数 据也可以通过概要维度建模进行补充,但企业用户无法只在汇总数据上工作,他们需要原始数据回答不断变化的问题。原则2、围绕业务流程构建维度模型 业务流程是组织执行的活动,它们代表可测量的事件,如下一个订单或做一次结算...
数据仓库专题(7)-维度建模10大基本原则
当然,原子数 据也可以通过概要维度建模进行补充,但企业用户无法只在汇总数据上工作,他们需要原始数据回答不断变化的问题。原则2、围绕业务流程构建维度模型 业务流程是组织执行的活动,它们代表可测量的事件,如下一个订单或做一次结算...
数据仓库心得(4)基于维度建模的数仓KimBall架构
基于维度建模的KimBall架构,将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用,如下图。操作型源系统,指的就是面向用户的各类系统,如app、网站、ERP、CRM等系统。这一块就是我们数据仓库的数据来源...
数据仓库心得(3)数仓建模之星型模型与维度建模
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法,也是一种广泛应用的数仓建模方式,它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现,事实周围有上下文包围着,这种上下文被直观地分成独立的逻辑块,称之为维度。它与实体-关系...
数据中台模型设计系列(一):维度建模初探
维度建模会设计部分数据的冗余,通过冗余换来数据检索的高性能。对于数据量极具膨胀的今天,高性能给用户带来了高价值。事实表 所谓的事实表,就是企业的业务过程事件的度量信息。例如对于支付这个业务过程来说,需要度量支付的商品数、...
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