数据仓库 - scolo

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colo

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数据仓库

2025-12-12
设计支持实时和历史数据分析的混合数据仓库架构混合数据仓库架构需要同时满足实时和历史数据分析需求，通常结合Lambda架构或Kappa架构。关键点包括：使用批处理层处理历史数据，保证数据准确性和完整性使用速度层处理实时数据流，提供低延迟分析服务层统一查询接口，合并批处理和实时结果考虑存储选型（如HDFS、对象存储、列式数据库）优化数据一致性和容错机制
- 2025年-12月-12日
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数据仓库
2025-12-12
设计电商销售数据仓库模型并优化查询性能设计电商销售数据仓库的核心要点：采用星型/雪花模式建模，核心事实表包含订单事实，维度包括时间、产品、客户、店铺等使用分区和分桶技术优化大表查询性能ETL流程需处理缓慢变化维（SCD）问题建立数据质量监控机制（完整性、一致性校验）为高频查询创建聚合表（如每日销售汇总）
- 2025年-12月-12日
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数据仓库
2025-12-11
设计支持实时流和历史批处理的混合数据仓库架构并解决数据一致性问题核心解决方案要点：采用Lambda/Kappa混合架构：实时层（如Flink/Kafka）处理流数据，批处理层（如Spark）处理历史数据统一时间分区策略：按事件时间（Event Time）分区，避免处理时间（Processing Time）导致的数据错位实现增量合并（Merge-on-Read）：使用Hudi/Iceberg的ACID事务保证一致性版本控制与时间旅行：通过Delta Lake实现历史版本回溯数据质量监控：实时校验批流数据差异（如checksum比对）
- 2025年-12月-11日
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数据仓库
2025-12-8
设计电商销售数据仓库的维度模型设计电商销售数据仓库的核心要点：事实表：销售事实表（包含订单ID、产品ID、客户ID、日期ID、销售额、数量等度量值）维度表：时间维度、产品维度、客户维度、店铺维度SCD处理：客户维度采用Type 2缓慢变化维（添加生效/失效日期）优化策略：使用星型模式，分区事实表，建立日期维度索引
- 2025年-12月-8日
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