数据仓库zhi数据粒度的测定数据仓库medium数据合适的粒度为。数据 layer的主要内容是数据 libraries和unstructured数据entities以及用于组织和管理这些数据 (数据)粒度是数据 -1/的主要设计问题，因为它极大。
1、greenplum集群部署和 架构优化,我总结了5000字的心得最近对离线仓库盘点系统进行了扩容和架构改造，一波三折，插曲很多，有些改进对我们来说也是真空区。通过对比和模拟测压，最终得到了预期的结果。在这方面，特别值得一提的是郭云凯是敬业的，他完成了很多压力测量的前期工作、优化和应用。整体来看，整件事情的背景是服务器硬件超保，集群架构借超保服务器更换的机会进行优化改造。
2、etl的体系结构下图是etl架构，体现了主流etl产品框架的主要组件。etl是指从源系统中提取数据，将数据转换成标准格式，将数据加载到目标数据存储区，通常是数据。etl架构图designmanager为开发人员提供了一个图形化的映射环境，用于定义从源到目标的映射关系、转换和处理流程。设计过程中每个对象的逻辑定义都存储在meta 数据数据库中。
这个数据库中的meta 数据可以被etl引擎在运行时和其他应用程序中引用。extract通过jodbc、dedicated 数据 library接口、平面文件提取器等接口提取源数据transform开发人员根据业务需求将提取的数据转换为目标数据结构，实现汇总。load将转换汇总后的数据加载到目标数据 仓库，可以实现sql或者批量加载。
3、oma-dmv2.0 架构 4、万字详解etl和数仓建模etl是数据 extract，transform，load的缩写，就是把oltp系统中的数据提取出来，改成不同的-。获取一致的数据，然后加载到数据 仓库。简而言之，etl就是从oltp系统到olap系统的过程数据仓库(数据仓库dw)是基于oltp系统数据source、relational 数据 library建立起来的，便于多维分析和多角度呈现，不同于多维数据 library、-2
5、数字油田的数字油田的基本 架构数字油田的框架结构与数字油田的内涵密切相关，所以不同流派的专家学者绘制的数字油田架构地图也会有很大的不同。2003年，大庆油田在《大庆油田有限责任公司数字油田模式及发展战略研究》中提出了数字油田的基础架构数字油田参考架构模型(dora)，如图5(修订)。
数据层位于数字油田构造的底部，为数字油田提供数据支持。数据 layer的主要内容是各类数据库和非结构化数据实体以及组织和管理这些的基础平台数据 (数据)这些数据是建立油田模型的基础信息，主要包括基础地理信息数据层分为三个子层，每个子层的数据由下而上逐渐集中。来源数据分布在全油田各级单位和岗位，但主要在基层。
6、大 数据具体是学习什么内容呢?主要框架是什么? da 数据学习有八个方面。按顺序学就行了。da 数据前景很好，就业薪资可观。希望你能尽快学会。有许多消息队列:1 .rabbitmqrabbitmq发布于2007年，是基于amqp(advanced message queuing protocol，高级消息队列协议)的可复用企业消息系统，是目前最主流的消息中间件之一。2.activemqactivemq由apache生产，activemq是一个jmsprovider实现，完全支持jms1.1和j2ee1.4规范。
7、企业如何更好的搭建 数据 仓库?1。首先你得搞清楚建立数据仓库的目的是什么，是整合各种系统数据为数据分析决策服务，还是快速完成分析决策需求？如果是前者，建模时一般会选择er建模方法数据仓库；如果是后者，一般会选择维度建模方式。er建模:即实体关系建模，由数据 仓库之父billinmon提出。核心思想是从整个企业的高度设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。
维度建模(dimension modeling):由kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发建立模型。该模型由事实表和维度表组成，即星型模型和雪花型模型。kimball主张架构自下而上，可以为独立部门设置数据 bazaar，然后增量构建，概括为数据 仓库。2.其次，你要进行深入的业务调研和数据 research业务调研:深入的业务调研可以让你更加明确建仓的目的；同时也有利于后续的建模和设计。随着研究的深入，如何将实体业务抽象成多仓库模型将会更加清晰。
8、2019 数据 架构选型必读:1月 数据库产品 技术解析当前目录dbengines 数据图书馆列表新闻简报i、rdbms家族ii、nosql家族iii、newsql家族iv、时间序列v、big 数据生态圈vi、国内数据图书馆概述vii、cloud/11。推出dbaplusnewsletter ix的想法。感谢清单很容易阅读和强调。本期通讯(2019年1月)将精简各板块内容。需要阅读全文的同学可以点击文末【阅读原文】或者登录下载。
dbengines 数据的排名是基于五个不同的因素:新闻快讯1。2018年9月24日，微软公布了sqlserver2019的预览版，sqlserver2019将与spark结合，打造统一的数据平台。2.2018年10月5日，elasticsearch在纽约证券交易所上市。3.亚马逊弃用甲骨文数据库软件，导致黄金时段最大的一次仓库宕机。
9、 数据 仓库之 数据粒度确定数据仓库china数据合适的粒度是开发者需要面对的最重要的设计问题之一。数据粒度主要是针对指数数据的计算范围，比如人口项数据是统计部门统计为街区还是社区。人口数据细化程度越高，粒度级别越小；反之，细化程度越低，粒度级别越大。颗粒大小是数据 -1/的主要设计问题，因为它极大地影响数据-2仓库中存储的数据的大小，同时也影响/。
接下来通过规划、设计、施工两个阶段来说明-2仓库粒度的确定。1.在规划阶段，“规划”去思考和考虑未来的整体性、长期性、基础性问题，设计未来的一整套行动方案，在计划阶段，先粗略估算数据的数量，估算的目的是把握一个数据 仓库中数据数量的范围。第二步是在数据 bazaar、-2仓库storage数据bazaar使用的最小粒度中预测未来应用所需的粒度，1.1.建立良好的循环反馈机制非常重要。