融合型数据仓库

数据仓库维度建模是一种数据模型设计技术，它基于星型模型和雪花模型，用于创建数据仓库和数据集市。维度建模的主要目的是简化复杂数据的查询和分析，使业务用户能够快速理解数据并从中提取有价值的信息。以下是维度建模的一些关键概念和步骤：1.维度和事实维度：维度是数据仓库中的一个表，它包含描述性属性，用于定义数据的不同方面，如时间、地点、产品等。事实：事实是数据仓库中的另一个表，它包含度量值（如销售额、成本：通过外键将维度表与事实表连接起来。优化性能：根据查询需求对模型进行优化，可能包括规范化维度表或创建物化视图等。实施和测试：在数据仓库中实现模型，并进行测试以确保数据的准确性和查询的性能。5.维度建模的等），这些度量值与维度表相关联，用于分析。2.星型模型星型模型是一种非正规化的数据模型，它将事实表放在中心，维度表围绕事实表排列，像星星一样，因此得名。每个维度表通过外键与事实表连接，形成星型结构。3.雪花模型雪花模型是星型模型的一种规范化形式，维度表可以进一步分解为更细粒度的子维度表。这种模型通过减少数据冗余来优化性能，但可能会增加查询的复杂性。4.维度建模步骤业务理解：确定业务需求和分析目标

数据仓库维度建模是一种数据模型设计技术，它基于星型模型和雪花模型，用于创建数据仓库和数据集市。维度建模的主要目的是简化复杂数据的查询和分析，使业务用户能够快速理解数据并从中提取有价值的信息。以下是维度建模的一些关键概念和步骤：1.维度和事实维度：维度是数据仓库中的一个表，它包含描述性属性，用于定义数据的不同方面，如时间、地点、产品等。事实：事实是数据仓库中的另一个表，它包含度量值（如销售额、成本：通过外键将维度表与事实表连接起来。优化性能：根据查询需求对模型进行优化，可能包括规范化维度表或创建物化视图等。实施和测试：在数据仓库中实现模型，并进行测试以确保数据的准确性和查询的性能。5.维度建模的等），这些度量值与维度表相关联，用于分析。2.星型模型星型模型是一种非正规化的数据模型，它将事实表放在中心，维度表围绕事实表排列，像星星一样，因此得名。每个维度表通过外键与事实表连接，形成星型结构。3.雪花模型雪花模型是星型模型的一种规范化形式，维度表可以进一步分解为更细粒度的子维度表。这种模型通过减少数据冗余来优化性能，但可能会增加查询的复杂性。4.维度建模步骤业务理解：确定业务需求和分析目标

ODS数据仓库，全称为OperationalDataStore，即操作型数据存储。它是数据仓库架构中的重要组成部分，位于数据源系统和数据仓库的数据集市之间，主要用于存储从各个业务系统抽取的原始数据。ODS层也被称为“贴源层”，在数据仓库中扮演着承上启下的角色，它既具有数据仓库的部分特征，也具有OLTP系统的部分特征。ODS层的主要特点和功能包括：数据原貌保持：ODS层保持数据原貌，不做修改，保留：设计时预留足够的扩展空间，并加强数据安全防护，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性和隐私性。提升数据质量：通过数据清洗和整合，提高数据的准确性和完整性，为后续分析提供高质量数据源。加速数据分析：ODS层的缓存和预处理机制减少了数据仓库核心层的处理负担，提高了数据分析的响应速度。历史数据，起到备份数据的作用。数据压缩与分区：数据一般采用压缩格式存储，并创建分区表，减少集群资源访问数仓的压力，通常按天存储在数仓中。数据组成：ODS层数据由前端埋点日志信息和业务系统数据两部分组成。数据预处理：在源数据装入ODS层时，会进行去噪、去重、字段命名规范等操作，但不等同于原始数据。数据一致性：确保ODS层中的数据与业务系统中的数据保持一致，避免数据不一致带来的问题。可扩展性与安全性

ODS数据仓库，全称为OperationalDataStore，即操作型数据存储。它是数据仓库架构中的重要组成部分，位于数据源系统和数据仓库的数据集市之间，主要用于存储从各个业务系统抽取的原始数据。ODS层也被称为“贴源层”，在数据仓库中扮演着承上启下的角色，它既具有数据仓库的部分特征，也具有OLTP系统的部分特征。ODS层的主要特点和功能包括：数据原貌保持：ODS层保持数据原貌，不做修改，保留：设计时预留足够的扩展空间，并加强数据安全防护，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性和隐私性。提升数据质量：通过数据清洗和整合，提高数据的准确性和完整性，为后续分析提供高质量数据源。加速数据分析：ODS层的缓存和预处理机制减少了数据仓库核心层的处理负担，提高了数据分析的响应速度。历史数据，起到备份数据的作用。数据压缩与分区：数据一般采用压缩格式存储，并创建分区表，减少集群资源访问数仓的压力，通常按天存储在数仓中。数据组成：ODS层数据由前端埋点日志信息和业务系统数据两部分组成。数据预处理：在源数据装入ODS层时，会进行去噪、去重、字段命名规范等操作，但不等同于原始数据。数据一致性：确保ODS层中的数据与业务系统中的数据保持一致，避免数据不一致带来的问题。可扩展性与安全性

ODS数据仓库，全称为OperationalDataStore，即操作型数据存储。它是数据仓库架构中的重要组成部分，位于数据源系统和数据仓库的数据集市之间，主要用于存储从各个业务系统抽取的原始数据。ODS层也被称为“贴源层”，在数据仓库中扮演着承上启下的角色，它既具有数据仓库的部分特征，也具有OLTP系统的部分特征。ODS层的主要特点和功能包括：数据原貌保持：ODS层保持数据原貌，不做修改，保留：设计时预留足够的扩展空间，并加强数据安全防护，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性和隐私性。提升数据质量：通过数据清洗和整合，提高数据的准确性和完整性，为后续分析提供高质量数据源。加速数据分析：ODS层的缓存和预处理机制减少了数据仓库核心层的处理负担，提高了数据分析的响应速度。历史数据，起到备份数据的作用。数据压缩与分区：数据一般采用压缩格式存储，并创建分区表，减少集群资源访问数仓的压力，通常按天存储在数仓中。数据组成：ODS层数据由前端埋点日志信息和业务系统数据两部分组成。数据预处理：在源数据装入ODS层时，会进行去噪、去重、字段命名规范等操作，但不等同于原始数据。数据一致性：确保ODS层中的数据与业务系统中的数据保持一致，避免数据不一致带来的问题。可扩展性与安全性

ODS数据仓库，全称为OperationalDataStore，即操作型数据存储。它是数据仓库架构中的重要组成部分，位于数据源系统和数据仓库的数据集市之间，主要用于存储从各个业务系统抽取的原始数据。ODS层也被称为“贴源层”，在数据仓库中扮演着承上启下的角色，它既具有数据仓库的部分特征，也具有OLTP系统的部分特征。ODS层的主要特点和功能包括：数据原貌保持：ODS层保持数据原貌，不做修改，保留：设计时预留足够的扩展空间，并加强数据安全防护，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性和隐私性。提升数据质量：通过数据清洗和整合，提高数据的准确性和完整性，为后续分析提供高质量数据源。加速数据分析：ODS层的缓存和预处理机制减少了数据仓库核心层的处理负担，提高了数据分析的响应速度。历史数据，起到备份数据的作用。数据压缩与分区：数据一般采用压缩格式存储，并创建分区表，减少集群资源访问数仓的压力，通常按天存储在数仓中。数据组成：ODS层数据由前端埋点日志信息和业务系统数据两部分组成。数据预处理：在源数据装入ODS层时，会进行去噪、去重、字段命名规范等操作，但不等同于原始数据。数据一致性：确保ODS层中的数据与业务系统中的数据保持一致，避免数据不一致带来的问题。可扩展性与安全性

数据仓库维度建模是一种数据模型设计技术，它基于星型模型和雪花模型，用于创建数据仓库和数据集市。维度建模的主要目的是简化复杂数据的查询和分析，使业务用户能够快速理解数据并从中提取有价值的信息。以下是维度建模的一些关键概念和步骤：1.维度和事实维度：维度是数据仓库中的一个表，它包含描述性属性，用于定义数据的不同方面，如时间、地点、产品等。事实：事实是数据仓库中的另一个表，它包含度量值（如销售额、成本：通过外键将维度表与事实表连接起来。优化性能：根据查询需求对模型进行优化，可能包括规范化维度表或创建物化视图等。实施和测试：在数据仓库中实现模型，并进行测试以确保数据的准确性和查询的性能。5.维度建模的等），这些度量值与维度表相关联，用于分析。2.星型模型星型模型是一种非正规化的数据模型，它将事实表放在中心，维度表围绕事实表排列，像星星一样，因此得名。每个维度表通过外键与事实表连接，形成星型结构。3.雪花模型雪花模型是星型模型的一种规范化形式，维度表可以进一步分解为更细粒度的子维度表。这种模型通过减少数据冗余来优化性能，但可能会增加查询的复杂性。4.维度建模步骤业务理解：确定业务需求和分析目标

数据仓库是一种专为报告和分析而设计的数据库系统，它具有以下特点：集成性：数据仓库集成了来自多个数据源的数据，提供了企业级的统一视图。主题导向：数据仓库是围绕特定的业务主题组织的，而不是像操作型数据历史数据，帮助分析长期趋势。数据质量：数据仓库中的数据经过清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。多维数据模型：数据仓库通常使用星型模型或雪花模型等多维数据模型，这些模型支持快速的数据访问和分析。数据分析师、报告编写者和决策者访问，用于生成报告和分析，而不是由业务用户和应用程序直接访问。数据量：数据仓库可能存储大量的历史数据，数据量通常比操作型数据库大得多。元数据管理：数据仓库包含元数据，这些元数据库那样围绕应用程序功能组织。非易失性：数据仓库中的数据主要用于查询和分析，不涉及日常事务处理，因此它是非易失性的，数据一旦写入，通常不会被修改或删除。时间维度：数据仓库支持时间序列分析，能够存储和管理抽取、转换和加载（ETL）：数据仓库需要定期从源系统中抽取数据，进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中。性能优化：数据仓库针对复杂的查询和分析进行了优化，以提高查询性能。用户和访问模式：数据仓库由

数据仓库是一种专为报告和分析而设计的数据库系统，它具有以下特点：集成性：数据仓库集成了来自多个数据源的数据，提供了企业级的统一视图。主题导向：数据仓库是围绕特定的业务主题组织的，而不是像操作型数据历史数据，帮助分析长期趋势。数据质量：数据仓库中的数据经过清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。多维数据模型：数据仓库通常使用星型模型或雪花模型等多维数据模型，这些模型支持快速的数据访问和分析。数据分析师、报告编写者和决策者访问，用于生成报告和分析，而不是由业务用户和应用程序直接访问。数据量：数据仓库可能存储大量的历史数据，数据量通常比操作型数据库大得多。元数据管理：数据仓库包含元数据，这些元数据库那样围绕应用程序功能组织。非易失性：数据仓库中的数据主要用于查询和分析，不涉及日常事务处理，因此它是非易失性的，数据一旦写入，通常不会被修改或删除。时间维度：数据仓库支持时间序列分析，能够存储和管理抽取、转换和加载（ETL）：数据仓库需要定期从源系统中抽取数据，进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中。性能优化：数据仓库针对复杂的查询和分析进行了优化，以提高查询性能。用户和访问模式：数据仓库由

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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

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...