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数仓建模分层理论

所以数仓分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更容易理解和使用。

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数据有秩序地流转，数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知。简单说就是使数仓整体看起来层次清晰、依赖关系直观。

两种经典的数据仓库建模方法前面的分层设计中你会发现有两种设计方法，关系建模和维度建模，下面分别简单介绍其特点和适用场景。维度建模 (1)定义维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、且随时间变化的数据集合。

MySQL中自带函数 st_geohash(longtude，latitude，max_length) 或 st_geohash(point， max_length) 即可生成某一点的geohash值。

哦，对了，geometry类型好像不能为null，所以建表时必须为not null。geomfromtext()函数是将字符串格式的点坐标，转化成geometry类型，还有个字段geohash是根据gis字段的值自动生成的，可以仔细看看建表脚本。

习题：①将Raster文件、Shapefile文件导入Geodatebase；②gird文件生成坡度图的方法和流程；③*.mxd是什么文件，具有什么功能。

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在gis中计算栅格面积一般是用栅格进行叠加计算。因为栅格计算面积并不能像矢量数据那样在属性表中使用Calculate Geometry工具计算。一种简单的方法是将栅格转成矢量，然后计算。

GIS内核 Geotools Geotools是一套基于Java平台的开源GIS API中间件，实现了完整的GIS底层功能。空间数据导入/转换地理数据的获取地理数据来自文件、数据库和WMS/WFS服务器。

苏宁八大产业，每个产业有自己的数据集市，每个数据集市有自己的维度表，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。

因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求；运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配；还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。

维度属于一个数据域，如地理维度(其中包括国家、地区、省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。维度是维度建模的基础和灵魂。

在微观层，大数据治理的概念包括以下三个层面：数据获取与采集层：这一层面涉及到从各种来源收集和获取数据的过程。包括确定需要采集的数据类型和来源，建立数据采集系统和流程，并确保数据的准确性、完整性和及时性。

以下，我从数据库架构、选型与落地来让大家入门。数据库会面临什么样的挑战呢？业务刚开始我们只用单机数据库就够了，但随着业务增长，数据规模和用户规模上升，这个时候数据库会面临IO瓶颈、存储瓶颈、可用性、安全性问题。

与上层的分析工具结合较好，上层的分析工具接入这类数据产品后，可直接实现数据的图形化展示和olap分析。对数据处理性能的提高，这类产品都对数据的分析性能做了处理，虽然方式不尽相同，有内存映射文件存储的，也有分布式架构、列数据存储的。

然后是数据仓库工具选型传统型数据仓库：一般会选择第三方厂家的数据库和配套ETL工具。因为有第三方支持，相对有保障；但缺点也很明显，受约束以及成本较高。NoSQL型数据仓库：一般是基于hadoop生态的数据仓库。

Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。

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