数据仓库技术商

工具。成本效益：评估数据仓库技术的成本效益，以确保所选技术的性价比合理。技术支持：评估供应商的技术支持和服务水平，以确保企业能够顺利实施和运维数据仓库。已有技术：评估企业已有的技术和基础设施，以确保所选在选择数据仓库技术时，企业需要考虑多个因素以确保选型符合业务需求和未来发展。以下是一些关键的考虑因素和常见数据仓库技术的概述：选型考虑因素：数据规模：评估企业数据规模的大小，以确定合适的数据仓库技术技术能够与企业现有技术进行集成和协同。常见数据仓库技术：关系型数据库管理系统：适用于大规模的数据仓库应用场景。大数据平台：提供了分布式存储、计算和处理海量数据的能力，适用于处理大规模的半结构化和非结构化数据。数据仓库系统（DW）：集成了关系型数据库、多维OLAP和数据挖掘等功能，适用于复杂的数据仓库应用场景。云数据仓库趋势：随着云计算的普及，云数据仓库因其弹性扩展、按需付费、维护简单等优势而越来越受欢迎。实时数据仓库：企业对实时数据处理的需求不断增加，数据仓库也开始向实时化方向发展。实时数据仓库能够帮助企业及时捕获业务动态，支持即时决策和快速响应。

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工具。成本效益：评估数据仓库技术的成本效益，以确保所选技术的性价比合理。技术支持：评估供应商的技术支持和服务水平，以确保企业能够顺利实施和运维数据仓库。已有技术：评估企业已有的技术和基础设施，以确保所选在选择数据仓库技术时，企业需要考虑多个因素以确保选型符合业务需求和未来发展。以下是一些关键的考虑因素和常见数据仓库技术的概述：选型考虑因素：数据规模：评估企业数据规模的大小，以确定合适的数据仓库技术技术能够与企业现有技术进行集成和协同。常见数据仓库技术：关系型数据库管理系统：适用于大规模的数据仓库应用场景。大数据平台：提供了分布式存储、计算和处理海量数据的能力，适用于处理大规模的半结构化和非结构化数据。数据仓库系统（DW）：集成了关系型数据库、多维OLAP和数据挖掘等功能，适用于复杂的数据仓库应用场景。云数据仓库趋势：随着云计算的普及，云数据仓库因其弹性扩展、按需付费、维护简单等优势而越来越受欢迎。实时数据仓库：企业对实时数据处理的需求不断增加，数据仓库也开始向实时化方向发展。实时数据仓库能够帮助企业及时捕获业务动态，支持即时决策和快速响应。

数据仓库技术栈涵盖了从数据收集、存储、处理、分析到最终呈现的整个链条上的各种技术和工具。以下是构建数据仓库时常见的技术栈组成部分：数据源层：包括各种业务系统、数据库、文件、外部数据接口等，这是数据仓库的输入端。数据接入层：用于从数据源中提取数据并加载到数据仓库中。ETL层：负责数据的抽取、转换和加载。ETL工具是数据仓库设计的核心组成部分，它们决定了数据提取的时间、方法、转换类型以及数据验证和净化的简单性。数据存储层：负责存储经过ETL处理后的数据。数据通常以星型模式或雪花型模式等形式组织，以支持高效的查询和分析。数据仓库层：按照不同的主题和层次（如明细层、轻度汇总层、高度汇总层等）对数据进行组织和存储。数据集市层：针对特定业务部门或业务需求，从数仓中提取和定制的数据集合，以满足特定的分析和决策需求。数据分析层：用于对数据进行分析和挖掘。数据访问层：提供用户访问数据仓库的接口。用户可以（On-LineAnalyticalProcessing）：专用于维度建模数据的分析，然后通过BI将OLAP的结果以图表的方式展现出来。云服务和计算资源：基于云的数据仓库架构利用云计算资源来存储、管理和分析数据，以实现

数据仓库技术是一系列用于存储、管理和分析大量数据的方法和工具的集合，它们支持企业的决策制定和业务运营。以下是数据仓库技术的几个关键方面：ETL技术：ETL（是数据仓库的核心技术之一，涉及数据的抽取、转换和加载三个步骤。通过ETL技术，企业能够将分散在不同系统中的数据整合到数据仓库中，并进行数据清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。OLAP技术：OLAP是一种用于数据仓库的查询和分析技术。它支持规律和关联关系，为决策提供支持。数据聚合：数据聚合是指将分散的数据整合到一起，使数据更具关联性和整体性，这是数据仓库技术中的一个关键过程。数据清洗：数据清洗是指对数据进行清洗、转换和标准化，确保数据质量和准确性，这是建立数据仓库时的一个重要步骤。数据存储结构：数据仓库通过采用先进的数据存储结构（如列式存储）、索引技术和查询优化算法，能够显著提升数据查询的效率。数据可视化和展现：数据仓库通常与客户端访问，防止数据泄露和滥用。数据历史和时间维度：数据仓库通常存储企业的历史数据，支持时间维度的分析。用户可以通过数据仓库分析数据的历史变化和趋势，支持决策和预测。支持高级数据分析：在数据仓库的基础上，企业可以部署更高级的数据分析工具和技术，如数据科学和人工智能（AI）算法，以发现数据中的隐藏模式和趋势。

数据仓库技术栈涵盖了从数据收集、存储、处理、分析到最终呈现的整个链条上的各种技术和工具。以下是构建数据仓库时常见的技术栈组成部分：数据源层：包括各种业务系统、数据库、文件、外部数据接口等，这是数据仓库的输入端。数据接入层：用于从数据源中提取数据并加载到数据仓库中。ETL层：负责数据的抽取、转换和加载。ETL工具是数据仓库设计的核心组成部分，它们决定了数据提取的时间、方法、转换类型以及数据验证和净化的简单性。数据存储层：负责存储经过ETL处理后的数据。数据通常以星型模式或雪花型模式等形式组织，以支持高效的查询和分析。数据仓库层：按照不同的主题和层次（如明细层、轻度汇总层、高度汇总层等）对数据进行组织和存储。数据集市层：针对特定业务部门或业务需求，从数仓中提取和定制的数据集合，以满足特定的分析和决策需求。数据分析层：用于对数据进行分析和挖掘。数据访问层：提供用户访问数据仓库的接口。用户可以（On-LineAnalyticalProcessing）：专用于维度建模数据的分析，然后通过BI将OLAP的结果以图表的方式展现出来。云服务和计算资源：基于云的数据仓库架构利用云计算资源来存储、管理和分析数据，以实现

数据仓库技术栈涵盖了从数据收集、存储、处理、分析到最终呈现的整个链条上的各种技术和工具。以下是构建数据仓库时常见的技术栈组成部分：数据源层：包括各种业务系统、数据库、文件、外部数据接口等，这是数据仓库的输入端。数据接入层：用于从数据源中提取数据并加载到数据仓库中。ETL层：负责数据的抽取、转换和加载。ETL工具是数据仓库设计的核心组成部分，它们决定了数据提取的时间、方法、转换类型以及数据验证和净化的简单性。数据存储层：负责存储经过ETL处理后的数据。数据通常以星型模式或雪花型模式等形式组织，以支持高效的查询和分析。数据仓库层：按照不同的主题和层次（如明细层、轻度汇总层、高度汇总层等）对数据进行组织和存储。数据集市层：针对特定业务部门或业务需求，从数仓中提取和定制的数据集合，以满足特定的分析和决策需求。数据分析层：用于对数据进行分析和挖掘。数据访问层：提供用户访问数据仓库的接口。用户可以（On-LineAnalyticalProcessing）：专用于维度建模数据的分析，然后通过BI将OLAP的结果以图表的方式展现出来。云服务和计算资源：基于云的数据仓库架构利用云计算资源来存储、管理和分析数据，以实现

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云数据仓库是使用云技术来提取和存储不同数据源的数据的一种数据仓库。相比于传统的本地数据仓库，云数据仓库具有以下优势：弹性可扩展性:云数据仓库可以根据业务需求快速扩展或缩减计算和存储资源，满足大规模或可变的数据处理要求。简单易用:云数据仓库提供了简单易用的界面和工具，使得数据仓库的创建、管理和使用变得更加方便和快捷。管理简单:云数据仓库由云服务商负责管理硬件、软件和网络等基础设施，企业只需专注于数据分析和应用开发，减少了维护和管理的负担。成本节约:云数据仓库通常采用按需计费的模式，企业只需为实际使用的资源付费，避免了传统数据仓库中购买、配置和维护硬件和软件的投入。云数据仓库能够提供更高的弹性、可伸缩性和简化的管理方式，同时节约成本，使企业能够更加高效地利用数据进行分析和决策。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...