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  • 数据仓库架构

    1、DW、ODS

    DW:数据仓库,里面按照主题建表,包括维度表、度量表

    ODS:数据缓冲层,ETL抽取的数据首先在ODS里面预处理、清洗、转换之后加载到DW

    2、ETL设计

    设置数据源、建立转换关系、定义Job、设置调度规则、启动、查看监控日志。

    原则:基于管道与BPM的处理模式设计

    3、OLAP建模

    按照主题,创建纬度、度量值、设置数据计算方式。

    建模的原则:星型模型、雪花型模式,数据仓库优先使用星型模型,也就是尽量出现宽表。

    计算原则:依据纬度与度量值的关系,动态生成聚合SQL,创建临时表,记录聚合SQL,达到复用。

    4、配置指标、完成页面设计,缓存计算数据。

    5、完成分析报告,基于word形式提供。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gstsyyb/p/4096493.html
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