详解数据仓库分层

1、数据分层包括数据运营层、数据仓库层、数据服务层等。数据运营层作为数据准备区，接收原始数据并进行基本的数据清洗。数据仓库层进一步细分为数据细节层、数据中间层和数据服务层，分别承担数据清洗、聚合和综合分析的角色。数据服务层整合数据，提供给业务查询、OLAP分析和数据分发等服务。

2、数据仓库架构图典型地展示了按层次组织的数据结构，从底层的ETL层到上层的应用数据存储（ADS）层，涉及ODS层（运营数据存储）和CDM层（公共维度模型层）。这一层分设计架构旨在提高数据处理的效率与质量，支持复杂的数据分析。

3、数据仓库架构通常分为四个主要层次：数据仓库ETL层、ODS层、CDM层（包含DWD和DWS两部分）以及ADS层。这些层次各有其功能，帮助企业在数据管理中实现高效和准确性。数据仓库ETL与ELTETL（抽取、转换、加载）或ELT（抽取、加载、转换）是数据集成的核心步骤，前者在源系统后处理数据，后者则在仓库中进行。

4、数据仓库的分层主要包括ETL层、ODS层、CDM层和ADS层：ETL层：功能：数据的抽取、转换和加载。作用：清洗和整合原始数据，确保数据的一致性和准确性，然后将数据加载到ODS层。ODS层：功能：存储来自企业各个业务系统的实时数据。

5、数据仓库分层是构建高效数据处理系统的关键步骤。在数据仓库架构中，ODS（Operational Data Store）作为基础层，负责收集并存储来自各个操作系统的原始数据。

6、数据仓库分层是构建数据仓库系统的重要概念，主要分为ODS、DW、DWD、DWS和ADS五个层次。ODS（Operational Data Store）作为基础层，主要用于存储从各个操作系统的原始数据。这一层的数据未经清洗和处理，直接从源头获取，为后续的数据处理提供基础。

ETLCloud中数据源使用和管理的技巧

1、链接失败时，检查数据源配置，如用户、密码等，或用其他数据库连接工具测试连接。端口加载失败，0版本用户可执行更新、清理浏览器缓存后重启。并非所有数据都来自数据源，平台还支持API输入输出，流程发布为API获取和返回数据。

2、搭建自动化流程：利用ETLCloud平台，通过可视化界面设置数据源为腾讯微校。配置数据抽取、转换和加载的规则，以满足目标数据仓库的要求。运行流程：启动ETLCloud平台上配置好的自动化流程。ETLCloud将从腾讯微校抽取数据，进行必要的清洗和转换，然后将数据加载到指定的目标数据仓库中。

3、首先，登录ETLCloud平台，选择新建或打开一个应用，进入流程管理界面。接下来，创建一个名为“实时WebService数据同步”的任务。在任务中，添加WebSerivce节点和目标数据库（如MySQL）的输出节点。在WebSerivce节点中，输入WSDL地址，并在XML配置中指定需要解析的数据字段。

4、在ETLCloud平台上，通过可视化界面设置数据源为腾讯微校，并指定目标数据仓库。配置数据的抽取、转换和加载规则，以满足数据同步的需求。运行流程：启动已搭建的自动化流程，ETLCloud将按照预设的规则从腾讯微校中抽取数据。数据经过清洗、转换等处理后，将被加载到指定的目标数据仓库中。

5、数据准确性：清洗、验证和规范化数据，减少错误。 提高生产效率：自动化减少人工操作，节省时间和资源。 实时数据分析：实现数据的及时性和实时分析。 数据安全性：加密、访问控制和合规性保障。

6、首先，你需要在ETLCloud上创建Oracle数据源和Doris数据源。接着，创建一个新的数据同步流程，配置Doris作为输出目标。在这个阶段，你将设置Doris数据接收组件，确保数据的准确流入。接下来，创建一个监听器，它是连接Oracle和Doris的关键组件，负责实时监控和触发数据传输。

ClickHouse设计原理简介

1、ClickHouse设计原理简介如下：列式存储：ClickHouse采用列式存储结构，每一列作为一个字段进行存储。列式存储显著减少了查询时的数据扫描量，提高了数据处理的效率，尤其适用于列粒度查询。高效数据压缩能力：ClickHouse支持多种压缩方式，实现高效的数据存储。

2、ClickHouse，一款由Yandex开源的高性能OLAP数据库，其设计原理核心包括列式存储、高效数据压缩能力、多核并行处理以及向量执行引擎、多样化表引擎、支持多线程和分布式处理等特性。

3、ClickHouse基础 1 ClickHouse简介 ClickHouse是一款列式存储的开源DBMS，主要用于在线分析处理，通过SQL查询实时生成分析报告，特别适合实时分析场景。2 列式存储与行式存储 列式存储与传统的行式存储有显著差别，列式存储利于快速获取特定列数据，如查询所有人的年龄。

4、技术原理与特性：ClickHouse是一个专为联机分析设计的列式数据库管理系统。其分布式架构、数据分区策略、列式存储和向量化执行机制共同提升了查询性能。与MySQL的语法差异：ClickHouse在数据排序、索引和聚合查询方面与MySQL存在显著差异。ClickHouse更擅长处理大规模数据的分析场景。

如何检查失败的Segment/master

在启用Mirror情况下，可能出现Segment失败时，系统不会中断服务，而且没有明确提示。检查系统状态的一种方法就是使用gpstate命令。该命令会列出GPDB系统中每个独立组件（Primary Instance、Mirror Instance、Master、Standby）的状态。检查失败的Segment 在Master主机，使用-e参数执行gpstate命令。

Master故障后，使用gpstate -f命令检查Standby Master状态，gpactivatestandby命令激活Standby Master。Segment故障检测由ftsprobe监控完成，无法连接时将segment标记为“down”。使用gprecoverseg工具恢复失败的segment。镜像备份启用时，Primary Segment故障，自动故障转移到Mirror Segment。

需要以维护方式（utility mode）连接master probe segment ，并标记不一致 或在standby数据目录中创建 promote.deny文件 ， 阻止gpactivatestandby运行，导致数据不一致，知道第2步操作完成。（2） 可以通过gpconfig设置master synchronous_standby_names为空，然后master继续服务集群。

然后，客户端再发一个「 Encrypted Handshake Message（Finishd） 」消息，把之前所有发送的数据做个摘要，再用会话密钥（master secret）加密一下，让服务器做个验证，验证加密通信是否可用和之前握手信息是否有被中途篡改过。 可以发现，「Change Cipher Spec」之前传输的 TLS 握手数据都是明文，之后都是对称密钥加密的密文。

有了分层概念，当连接失败时更容易检查故障。每一层都为上一层服务，检查时应从底层开始。例如，当计算机无法连接到网络时，应先检查是否接入了网线，或路由器是否连接到了网线，RJ45 引脚是否完好等。尽管仍然经常引用 OSI 模型，但 Internet protocol 组件已经成为网络协议的标准。

ORA-1578 ORA-1578一般为Oracle检测到存在物理坏块问题，包括其检测数据块中的checksum不正确，或者tail_chk信息不正确等。

详解数据仓库和数据集市:ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS

数据分层是解决数据复杂性和混乱的关键，通常分为数据运营层（ODS）、数据仓库层（DW）、数据服务层（ADS）。ODS负责原始数据的接收和初步处理，DWD进行进一步清洗和规范化，DWM进行轻度聚合以提高效率，而DWS则是生成宽表，为分析和业务查询服务。

数据仓库通常分为多个层次，包括数据运营层ODS、数据仓库层DW、数据应用层ADS。ODS层，即操作数据存储，负责从多个异构数据源提取数据，通过ETL过程进行清洗、整合，提供原始数据集。ODS的数据模型源于源系统，注重数据的集成和质量。

在分层结构中，数据仓库层DW进一步细分为DWD（数据清洗层）、DWM（数据中间层）和DWS（数据服务层）。DWD负责对ODS数据进行清洗和规范化，DWM则进行轻度聚合以提高复用性，DWS则汇总形成宽表，供分析和业务查询使用。数据应用层ADS，如ES、Redis等，存储用于报表和分析的最终结果。

数据仓库ETL/ELT用于完成数据接入，包括数据抽取、转换和加载。ETL处理过程中需注意非结构化数据的清洗和标准化，ELT则将转换过程移至数据仓库。数据仓库分层设计包括ODS、CDM和ADS层。ODS层用于保存原始数据，保持企业业务系统的最新操作，是数据仓库基础。

探索深度：揭秘数据仓库的分层架构——ODS、DWD、DWS与ADS 让我们深入解析数据仓库的结构，如同一层层剥开洋葱，揭示其内在的智慧。从底层开始，首先是数据的入口和加工枢纽：ETL层（Extract-Transform-Load）。

数据库与数据仓库的区别

1、数据仓库是数据库概念的升级，和数据库相比，数据仓库要比数据库更加庞大；数据仓库主要用于分析数据，数据库主要用于捕获数据；数据仓库主要存储历史数据，数据库存储在线交易数据；数据仓库的基本元素是维度表，数据库的基本元素是事实表。

2、而数据库只是数据存储表的集合，所以数据仓库有主题性。同时也因为有主题的概念，数据仓库会根据你预设的逻辑，自动化的完成各个作业之间的调度，最终自动化的把结果输出给你。所以数据仓库也会有数据流和作业流的概念。

3、数据库和数据仓库的区别是什么数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

4、与数据库相比，数据仓库和数据库之间存在显著的区别。首先，数据库仅存储当前值，而数据仓库则保留历史值。其次，数据库中的数据是动态变化的，只要发生业务活动，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加和刷新。

5、数据库与数据仓库的本质区别主要在于应用领域和功能侧重点。数据库，尤其是关系型数据库，主要应用于日常事务处理，如银行交易等。其设计旨在高效执行事务处理操作，确保数据的准确性、完整性和一致性。而数据仓库则主要服务于决策支持与分析操作，侧重于支持OLAP（在线分析处理）。