實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)如何做？如果你想做一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，你必須了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成，以及如何選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)組件。源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(etl)以及在線查詢分析(olap)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的三大內(nèi)容。下面逐

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)如何做？

如果你想做一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，你必須了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成，以及如何選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)組件。

源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(etl)以及在線查詢分析(olap)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的三大內(nèi)容。下面逐一解釋:

數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)，包括各部門業(yè)務(wù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)或系統(tǒng)訪問(wèn)日志，或以其他形式存儲(chǔ)的外部數(shù)據(jù)等。根據(jù)數(shù)據(jù)源的存儲(chǔ)形式，可以使用maxwell或flume來(lái)收集數(shù)據(jù)。比如如果是日志形式，可以用Flume如果是mysql存儲(chǔ)可以用Maxwell。

上面提到的ETL中的數(shù)據(jù)采集是ETL中的一個(gè)步驟，也就是E(Extract)的步驟。一般采集的數(shù)據(jù)會(huì)先放入kafka，然后通過(guò)Spark Str:模型。

Druid:是一個(gè)開源的分布式系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢分析，高容錯(cuò)，高性能。專為OLAP打造，支持各種過(guò)濾和聚合；快速交互查詢，毫秒級(jí)響應(yīng)；高可用性和高可擴(kuò)展性，可支持?jǐn)?shù)十億處理數(shù)據(jù)和TB數(shù)據(jù)。

Kudu:這是一個(gè)快速分析數(shù)據(jù)庫(kù)，用于處理快速變化的數(shù)據(jù)。CPU利用率高，IO效率高，支持?jǐn)?shù)據(jù)原位更新。與Impala緊密集成，使用Cloud

如何建立大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？

簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建步驟。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是決策支持系統(tǒng)(dss)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究和解決從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取信息的問(wèn)題。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的和時(shí)變的。其施工步驟如下:

1)收集和分析業(yè)務(wù)需求

2)建立數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理設(shè)計(jì)。

3)定義數(shù)據(jù)源

4)選擇數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)和平臺(tái)。

5)從操作數(shù)據(jù)庫(kù)中提取、凈化和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

6)選擇訪問(wèn)和報(bào)告工具。

7)選擇數(shù)據(jù)庫(kù)連接軟件。

8)選擇數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)顯示軟件。

9)更新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)