张飞的猪的技术总结

摘要： 规范设计在这里取《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的定义，这里记录一下本人对这一块自己的理解。 规范定义指以维度建模作为理论基础 构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、维度、度量 原子指标、修饰类型、修饰词、时间 周期、派生指标。 所谓的规范的定义，简单理解，如果把数据当作货物，那就是货物的分 阅读全文

摘要： 目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。 阅读全文

摘要： 数据仓库主要有四种架构，Kimball的DW/BI架构、独立数据集市架构、辐射状企业信息工厂Inmon架构、混合Inmon与Kimball架构。不过不管是那种架构，基本上都会使用到维度建模。 <b>Kimball的DW/BI架构</b>，可以参考这篇文章 数据仓库(4)基于维度建模的KimBall架 阅读全文

摘要： 如何在centos7中完全卸载Python3？根据查到的资料，主要就是卸载，然后删除一些软连接删除干净，逻辑很简单，贴一些具体的操作代码，记录下来 。 卸载Python3的步骤 #卸载python3 rpm -qa|grep python3|xargs rpm -ev --allmatches -- 阅读全文

摘要： 基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。 操作型源系统，指的就是面向用户的各类系统，如app、网站、ERP、CRM等系统。这一块就是我们数据仓库的数据来源，并且这类数据往往有各自的格式和内容，我们同步过来之后， 阅读全文

摘要： 维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，也是一种广泛应用的数仓建模方式，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的 阅读全文

摘要： python中，Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required问题解决方案 下面这个就是出现的问题: building 'bitarray._bitarray' extension       error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required.  Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/       [end of output]， 阅读全文

摘要： 数据仓库与大数据区别，数据仓库与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别 阅读全文

摘要： 数据仓库，简称数仓，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术，数仓的作用，数仓的特点等。 阅读全文