實時數(shù)據(jù)倉庫如何做？如果你想做一個實時數(shù)據(jù)倉庫，你必須了解數(shù)據(jù)倉庫的組成，以及如何選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫組件。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)倉庫的三大內(nèi)容。下面逐

實時數(shù)據(jù)倉庫如何做？

如果你想做一個實時數(shù)據(jù)倉庫，你必須了解數(shù)據(jù)倉庫的組成，以及如何選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫組件。

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)倉庫的三大內(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)庫中的數(shù)據(jù)或系統(tǒng)訪問日志，或以其他形式存儲的外部數(shù)據(jù)等。根據(jù)數(shù)據(jù)源的存儲形式，可以使用maxwell或flume來收集數(shù)據(jù)。比如如果是日志形式，可以用Flume如果是mysql存儲可以用Maxwell。

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

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

Kudu:這是一個快速分析數(shù)據(jù)庫，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)倉庫？

簡述數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建步驟。

數(shù)據(jù)倉庫是決策支持系統(tǒng)(dss)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境和聯(lián)機分析應(yīng)用數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)倉庫研究和解決從數(shù)據(jù)庫中獲取信息的問題。數(shù)據(jù)倉庫的特點是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的和時變的。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)倉庫的物理設(shè)計。

3)定義數(shù)據(jù)源

4)選擇數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和平臺。

5)從操作數(shù)據(jù)庫中提取、凈化和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫。

6)選擇訪問和報告工具。

7)選擇數(shù)據(jù)庫連接軟件。

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)倉庫