主要功能和技术说明如下： （1）Flume数据采集，HDFS数据储存 （2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 （6）基于Cenots7 搭建虚拟机，配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。

[目录] 第一章：概述 第二章：整体数据分层 第三章：整体实现框架 第四章：元数据 第五章：ETL 第六章：数据校验 第七章：数据标准化 第八章：去重 第九章：增量/全量 第十章：拉链处理 第十一章：分布式处理增量 第十二章：列式存储 第十三章：逻辑数据模型（数仓模型） 第十四章：数据模型参考 第十五章：维模型 第十六章：渐变维 第十七章：数据回滚 第十八章：关于报表 第十九章：数据挖掘 数据仓库实践杂谈（十四）——数据模型参考 众所周知，信息系统最重要的作用就是处理并保存信息，尤其在商业应用中。以银行记账为例，最重要的是账本，不管前面的流程如何，只要记下来张三某年某月存入100元，业务就算完

Telefonica 公司是世界第6 大电信运营商，在讲西班牙语和葡萄牙语的国度内堪称是龙头老大，拥有的客户超过了8,200 万。为了服务如此庞大的客户网络，有效应对与日俱增的数据访问需求，Telefonica公司把重心放在优化数据中心环境上。最近，该公司启动了采用运营数据存储（ODS）技术，实施新的统一化信息系统的工程项目。运营数据存储技术将用于保存和管理Telefonica 所有企业运营的数据，同时提供更快捷更有效的业务智能。

IBM System z系列数据仓库解决方案拥有竞争性商业智能工具，新型电子业务功能，高可用性等特点。IBM是举世公认的商业智能解决方案和咨询的领先供应商，拥有广泛的BI(商业智能)相关的产品以及丰富的企业计算经验。

Teradata企业级数据仓库便捷地为监管部门和市场人士提供各类证券数据挖掘和在线查询分析，并通过提供详细的历史交易数据形成统一的视图，为上证所交易量的连续增长提供了有力的技术保障，使其核心竞争力不断获得提升，实现了对内改善业务流程，提高了运作效率，对外还提供了增值信息服务，改善了服务质量，更好地加强了市场监管。

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数据仓库工具箱——维度建模的完全指南 (英文）是数据仓库建模方面的经典著作， 1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl是数据仓库方面的权威，他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。

数据仓库项目要完成的工作 典型的情况下，数据仓库项目包含有三个方面的工作： 系统架构：包括了所有与项目有关的技术平台，如软件硬件的安装、网络环境的安装、数据存储和发布平台和数据仓库管理平台构建 数据建设：包括获取数据、数据映射、数据衍生、数据传送、数据集成等多个方面 数据应用：包括收集业务需求、数据模型设计、数据结果分发等