数据仓库一个大宽表（数据仓库中的宽表和窄表）

本篇目录：

1、大数据和大数据开发有什么区别?2、银行数据仓库体系实践(7)--数据模型设计及流程3、【总结】维度数据建模过程及举例4、数据仓库分层架构深度讲解5、数据平台整体架构篇6、如何将Oracle的大宽表(8000w条数据,每条记录280多个字段)导入到hbase...

大数据和大数据开发有什么区别?

1、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。

2、技术区别 大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。

3、大数据开发：简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。

4、简单点来说，大数据开发就是做大量数据的分布式计算的。数据分析主要是做数据的收集、挖掘、清洗、分析，最后形成分析报告想学的话可以参考下科多大。

5、软件开发和大数据的不同 数据科学与技术课程学习内容中的工程部分要少于软件工程中的工程内容，但是大数据部分内容更加有体系。

银行数据仓库体系实践(7)--数据模型设计及流程

1、) 近源模型区：主要是将所有入数据仓库的数据表按历史拉链表或事件表(APPEND算法)的方式保留所有历史数据，因此模型设计较简单，只需要基于源系统表结构，对字段进行数据标准化后，增加保留历史数据算法所需要的日期字段即可。

2、为逻辑数据模型选择最适合应用程序环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。

3、应该先优先考虑为业务处理获取最有原子性的信息而开发维度模型。原子型数据是所收集的最详细的信息，这样的数据不能再做更进一步的细分。

【总结】维度数据建模过程及举例

通过对业务需求以及可用数据源的综合考虑，确定对哪种业务过程开展建模工作 建立的第一个维度模型应该是一个最有影响的模型——它应该对最紧迫的业务问题作出并且对数据的抽取来说是最容易的。

维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。

想要搭建一个可视化看板，大致的流程可以分为：数据获取→数据清洗→数据建模→可视化看板搭建。下面会逐个步骤详细介绍。数据获取 PowerBi支持多种数据源，像各种本地文件：Excel、CSV、文件夹等。

数学模型的举例说明如下：经济模型：经济模型是通过数学和统计学的方法，描述经济系统运行规律的数学模型。比如货币数量论、供求关系模型等。

在三维建模过程中，常常需要结合这三个维度，综合运用线、面、体等各种元素进行建模。例如，可以先利用线框架搭建物体的基本形状，然后在此基础上加入更为细致的面和体细节，最终形成一个完整且逼真的三维模型。

数据仓库分层架构深度讲解

1、数据仓库的五层架构：ODS数据准备层；DWD数据明细层；DW(B/S)数据汇总层；DM数据集市层；ST数据应用层。数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW或DWH。

2、数据分层每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上 数据分为三个层 ， 数据运营层 、 数据仓库层 和 数据服务层 。

3、数据仓库层：DW（Data Warehouse）数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。

4、简单来讲，我们可以理解为：ODS层存放的是接入的原始数据，DW层是存放我们要重点设计的数据仓库中间层数据，APP是面向业务定制的应用数据。下面详细介绍这三层的设计。

5、教育大数据六层架构是： 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。

数据平台整体架构篇

数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。

数字化平台总体架构有数字化转型战略、数据中心台、数据平台、业务应用方案、IT基础设施。数字化转型战略 明确企业的数字化转型目标、愿景和战略，以指导和统一各个部门的行动。

Kappa架构 在Lambda 的基础上进行了优化，将实时和流部分进行了合并，将数据通道以消息队列进行替代。优点：解决了Lambda架构里面的冗余部分，以数据可重播的思想进行了设计，整个架构非常简洁。

数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。关于大数据平台架构有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

Spark Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha？doop 100 倍的运算速度。

如何将Oracle的大宽表(8000w条数据,每条记录280多个字段)导入到hbase...

使用sqoop工具。在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。

在oracle中将查询到的数据插入到另一个表中：Insert into t_tab select * from s_tab where 条件 Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。

第一步，如果要从Oracle实例orcl导出多个dmp文件表，则在打开cmd窗口后，首先设置环境变量以将Oracle实例切换为orcl（设置ORACLE_SID = orcl），然后登录到sqlplus ，如下图所示，然后进入下一步。

把其他字段的钩选空，就那个要复制的字段，这样导出就可以了，只不过源数据库和目标数据库是同一个数据库而已。

--读文件和写文件分别用于将数据导入或者导出到源列中所指定的文件 --对于包含有逻辑或者数据查找的复杂转换，需要使用ActiveX脚本实现 --查找：仅仅把数据从一个表移动到另外一个表是一项很简单的任务。

建议使用：Toad for Oracle PLSQL Developer等Oracle工具操作。把Oracle数据库中的数据转为文本或Excel或保存为sql插入语句，再插入Mysql中，这样就不存在接口字符集差异问题。

到此，以上就是小编对于数据仓库中的宽表和窄表的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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