数据处理与数据仓库建设培训资料

数据处理与数据仓库建设培训资料汇报人：XX2024-01-19目录contents数据处理基础数据仓库概述数据仓库建设流程数据仓库技术应用数据仓库性能调优与运维管理案例分享：某企业数据处理与数据仓库建设实践01数据处理基础结构化数据非结构化数据半结构化数据数据来源数据类型与来源01020304存储在数据库中的表格形式数据，如关系型数据库中的表。无法用数据库二维逻辑表来表现的数据，如文本、图片、音频、视频等。介于结构化数据和非结构化数据之间的数据，如XML、JSON等格式的数据。包括企业内部系统、外部数据源、社交媒体、物联网设备等。对数据进行检查、校验和修正的过程，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值处理、格式转换等。数据清洗将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程，如数据类型转换、数据编码转换、数据压缩等。数据转换建立源数据和目标数据之间的映射关系，实现数据的自动转换和迁移。数据映射数据清洗与转换

数据整合与标准化数据整合将来自不同数据源的数据进行合并、关联和整合，形成一个统一的数据视图。数据标准化对数据进行规范化处理，消除数据间的差异，使数据具有一致性和可比性。包括数据归一化、数据去重、空值处理等。数据质量评估对数据质量进行评估和监控，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。02数据仓库概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库定义数据仓库在企业中扮演着重要角色，它能够整合多个业务系统的数据，提供统一的数据视图，支持各种分析和决策应用。数据仓库作用数据仓库定义及作用数据仓库的架构通常包括数据源、ETL过程、数据仓库和数据应用四个部分。数据仓库由多个组件构成，包括数据存储、数据处理、数据访问和数据管理等。数据仓库架构与组成数据仓库组成数据仓库架构数据模型不同数据存储方式不同数据处理方式不同数据访问方式不同数据仓库与数据库区别数据库通常采用关系模型，而数据仓库则采用多维数据模型或星型模型。数据库主要处理实时交易数据，而数据仓库则处理历史数据和汇总数据，以支持决策分析。数据库通常采用行存储方式，而数据仓库则采用列存储方式，以提高查询性能。数据库通常支持实时访问和事务处理，而数据仓库则支持批量处理和查询分析。03数据仓库建设流程明确数据仓库需要支持的业务场景和目标，以及所需的数据范围、粒度和更新频率等。确定业务需求评估数据源制定技术路线对现有数据源进行梳理和评估，确定数据质量、可用性和获取成本等。根据业务需求和数据源情况，选择合适的数据仓库技术栈和架构，制定技术实现方案。030201需求分析与规划采用实体-关系模型等方法，设计数据仓库的概念模型，明确数据实体、属性和关系等。概念模型设计在概念模型的基础上，进行逻辑模型设计，包括事实表、维度表和层次结构等。逻辑模型设计根据逻辑模型设计，进行物理模型的实现，包括表结构定义、索引设计、存储过程开发等。物理模型实现数据模型设计与实现ETL脚本开发采用合适的编程语言和工具，编写ETL脚本，实现数据的自动化抽取、清洗、转换和加载。ETL流程设计根据数据源情况和数据模型设计，制定ETL流程，包括数据抽取、清洗、转换和加载等步骤。ETL性能优化针对ETL过程中出现的性能问题，进行性能分析和优化，包括调整数据库参数、优化SQL语句、采用并行处理等方式。ETL过程开发与优化123根据业务需求和数据特点，制定数据质量规则和标准，包括准确性、完整性、一致性和时效性等方面。数据质量规则制定采用合适的数据质量检查工具和方法，对数据进行定期或实时的质量检查和监控，及时发现并处理数据质量问题。数据质量检查与监控针对发现的数据质量问题，进行数据质量改进和优化，包括完善数据源管理、优化ETL流程、提高数据校验精度等方式。数据质量改进与优化数据质量管理与保障04数据仓库技术应用介绍HDFS的基本概念、架构、读写流程等。HDFS概述介绍HBase的基本概念、数据模型、架构、读写流程等。HBase概述介绍如何将HBase部署在HDFS上，实现数据的分布式存储和高效访问。HDFS与HBase的集成介绍HDFS和HBase在大数据处理、数据挖掘等领域的应用案例。应用案例分布式文件系统HDFS/HBase应用介绍MPP（大规模并行处理）架构的基本概念、优势等。MPP架构概述介绍Greenplum的基本概念、架构、功能特性等。Greenplum概述介绍HAWQ的基本概念、架构、功能特性等。HAWQ概述介绍Greenplum和HAWQ在数据仓库、大数据分析等领域的应用案例。应用案例MPP架构数据库Greenplum/HAWQ应用介绍列式存储的基本概念、优势等。列式存储概述ClickHouse概述Druid概述应用案例介绍ClickHouse的基本概念、架构、功能特性等。介绍Druid的基本概念、架构、功能特性等。介绍ClickHouse和Druid在实时数据分析、大数据处理等领域的应用案例。列式存储数据库ClickHouse/Druid应用数据仓库技术选型分析云原生时代下数据仓库技术的选型原则，包括性能、扩展性、成本等方面的考虑。未来展望探讨云原生时代下数据仓库技术的发展趋势和挑战，以及未来的技术创新方向。实践案例介绍基于云原生的数据仓库技术选型及实践案例，包括技术选型过程、实施步骤、效果评估等。云原生概述介绍云原生的基本概念、技术栈等。云原生时代下的数据仓库技术选型及实践05数据仓库性能调优与运维管理介绍常用的数据库监控工具，如Oracle的AWR、ASH报告，SQLServer的PerformanceMonitor等，帮助实时掌握数据库性能状态。监控工具使用详细解释等待事件的含义，如何通过等待事件诊断数据库性能瓶颈。等待事件分析教授如何读取和理解SQL执行计划，从而定位性能问题所在。SQL执行计划解读性能监控与诊断方法论述探讨如何合理创建和使用索引，避免全表扫描，提高查询效率。索引优化通过实例演示如何改写低效的SQL语句，减少资源消耗。SQL语句改写介绍分区表的概念和使用场景，如何利用分区表提高查询性能。分区表应用SQL查询优化技巧分享错误处理机制阐述在存储过程和函数中如何实现错误处理，保证程序的健壮性。调试与测试方法介绍存储过程和函数的调试与测试方法，确保代码的正确性。存储过程与函数编写规范提供存储过程和函数的编写规范，确保代码质量和可维护性。存储过程与函数使用注意事项备份恢复策略制定及实施根据业务需求和数据量大小，选择合适的备份策略，如全量备份、增量备份等。详细讲解备份的实施步骤和管理方法，确保数据安全可靠。针对不同故障场景，制定相应的恢复策略，确保在发生故障时能够快速恢复数据。定期进行恢复演练和验证，确保恢复策略的有效性。备份策略选择备份实施与管理恢复策略制定恢复演练与验证06案例分享：某企业数据处理与数据仓库建设实践随着业务快速发展，企业面临海量数据增长、数据处理效率低下、数据质量参差不齐等问题，迫切需要构建高效、稳定的数据处理体系。企业面临的数据处理挑战通过本项目，企业旨在实现数据处理流程的规范化、自动化和智能化，提高数据处理效率和质量，为业务决策提供准确、及时的数据支持。项目目标设定项目背景介绍及目标设定数据处理流程梳理通过对企业现有数据处理流程的全面梳理，明确数据采集、清洗、转换、存储等各环节的具体操作和标准，为后续规范化管理奠定基础。规范化管理举措制定详细的数据处理规范，包括数据格式、命名规则、存储方式等；建立数据处理监管机制，对数据处理过程进行实时监控和预警；提供数据处理培训和指导，提高员工数据处理能力和意识。数据处理流程梳理和规范化管理举措展示数据仓库建设成果经过项目实施，企业成功构建了统一的数据仓库平台，实现了数据的集中