①ODS层存放的是原始数据，因此只需要一个字段就行。②ODS层的数据来源于HDFS，里面存储的文件带有压缩，因此需要指明相应的压缩方式。③在多人操作一张Hive表时，最好建立外部表，防止删表时将其中的数据也删掉了。2 编写将数据导入上述表中的脚本。④hiv
数据源一般是业务库和埋点，当然也会有第三方购买数据等多种数据来源方式。业务库的存储一般是Mysql 和 PostgreSql。ODS 的数据量一般非常大，所以大多数公司会选择存在HDFS上，即Hive或者Hbase，Hive居多。可将ODS做成一个宽表，结
数据仓库的重要应用是将不同来源的数据和异构数据通过ETL整合在一起，为决策分析提供支撑，若在同一个数据库中分不同用户，此意义不大；假设所有有用户都在一个数据库里，如果因为某个原因数据库重启，那么会影响所有的应用，这违背了SOA设计理念中低耦合的思路，当然建
根据ODS系统解决的不同的数据问题，将ODS模型将数据按三层进行管理：分别针对细节级数据、汇总型数据和分析型数据，每个区域有自己的管理重点。这些数据经过清洗、标准化，主要是操作型数据和参数数据。基础数据层按业务主题进行归类、整合。ADM与MDM层数据，处理
随着DT时代的到来，数据的价值日益凸显。企业积累的数据越来越多，数据库的规模也达到成百上千个实例，数据的规模更可能达到上百TB甚至PB级。如何以合理的成本管理并维护海量实例，利用尽可能短的时间窗口进行挖掘分析，成为各个企业IT管理中的核心问题。将所有MyS
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