主流 数据仓库

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之一（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模

自动故障转移机制保障高可用性。兼容性：许多云原生数据仓库产品高度兼容主流数据库生态，使得传统应用能够平滑迁移到云环境。存算分离架构：云原生数据仓库常采用存储与计算分离的架构，这种设计使得计算资源可以根据云原生数据仓库是一种专为云计算环境设计和构建的数据仓库解决方案，它充分利用了云计算的优势，如弹性扩展、高可用性和自动化运维等特性。以下是云原生数据仓库的一些关键特点和技术优势：弹性扩展性：云原生数据仓库可以根据业务需求动态调整资源，支持计算和存储的独立扩展，以满足不同的业务场景和负载变化。快速部署与高可用性：利用容器化和编排工具，云原生数据仓库能够实现快速部署和自动化管理，同时通过多副本存储和需求快速扩展或缩减，同时存储资源可以独立优化，提高资源利用率和成本效益。云原生技术集成：云原生数据仓库深度集成了容器化、微服务架构、DevOps、持续集成/持续部署（CI/CD）等云原生技术，以提高应用的可扩展性、弹性和易于管理性。安全性和合规性：在多个维度提供安全加固功能，包括网络安全、数据安全、容灾安全等，确保数据的可靠性和安全性。支持混合工作负载：云原生数据仓库能够支持高并发、小查询、带索引

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之一（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之一（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模

应用场景。了解企业的业务需求、数据分析目标以及未来的数据增长趋势，是确定数据仓库规模和架构的重要基础。2.选择适合的技术栈根据业务需求和技术储备，选择适合的数据仓库技术栈。当前主流的数据仓库技术包括搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及到需求分析、技术选型、架构设计、数据建模、ETL过程等多个步骤。以下是搭建数据仓库的一般流程和关键点：1.明确需求与目标在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和数据基于Hadoop的分布式存储与计算平台、关系型数据库以及新兴的云数据仓库服务。3.设计与规划进行数据仓库的逻辑设计和物理设计。逻辑设计包括确定数据模型（如星型模型、雪花模型等）、主题划分、维度定义等；物理设计则涉及数据表设计、索引策略、存储格式选择等。同时，还需要规划数据仓库的架构、部署环境以及数据安全策略。4.数据整合与ETL过程数据仓库的核心功能之一是将来自不同数据源的异构数据整合成统一的格式转换的数据加载到数据仓库中，以便后续查询和分析使用。5.数据建模与架构设计根据企业的实际情况和业务需求，设计合理的数据仓库架构。数据仓库架构包括数据源层、数据抽取层、数据存储层和数据访问层。6.实施阶段

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之一（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之一（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模

应用场景。了解企业的业务需求、数据分析目标以及未来的数据增长趋势，是确定数据仓库规模和架构的重要基础。2.选择适合的技术栈根据业务需求和技术储备，选择适合的数据仓库技术栈。当前主流的数据仓库技术包括搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及到需求分析、技术选型、架构设计、数据建模、ETL过程等多个步骤。以下是搭建数据仓库的一般流程和关键点：1.明确需求与目标在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和数据基于Hadoop的分布式存储与计算平台、关系型数据库以及新兴的云数据仓库服务。3.设计与规划进行数据仓库的逻辑设计和物理设计。逻辑设计包括确定数据模型（如星型模型、雪花模型等）、主题划分、维度定义等；物理设计则涉及数据表设计、索引策略、存储格式选择等。同时，还需要规划数据仓库的架构、部署环境以及数据安全策略。4.数据整合与ETL过程数据仓库的核心功能之一是将来自不同数据源的异构数据整合成统一的格式转换的数据加载到数据仓库中，以便后续查询和分析使用。5.数据建模与架构设计根据企业的实际情况和业务需求，设计合理的数据仓库架构。数据仓库架构包括数据源层、数据抽取层、数据存储层和数据访问层。6.实施阶段

自动故障转移机制保障高可用性。兼容性：许多云原生数据仓库产品高度兼容主流数据库生态，使得传统应用能够平滑迁移到云环境。存算分离架构：云原生数据仓库常采用存储与计算分离的架构，这种设计使得计算资源可以根据云原生数据仓库是一种专为云计算环境设计和构建的数据仓库解决方案，它充分利用了云计算的优势，如弹性扩展、高可用性和自动化运维等特性。以下是云原生数据仓库的一些关键特点和技术优势：弹性扩展性：云原生数据仓库可以根据业务需求动态调整资源，支持计算和存储的独立扩展，以满足不同的业务场景和负载变化。快速部署与高可用性：利用容器化和编排工具，云原生数据仓库能够实现快速部署和自动化管理，同时通过多副本存储和需求快速扩展或缩减，同时存储资源可以独立优化，提高资源利用率和成本效益。云原生技术集成：云原生数据仓库深度集成了容器化、微服务架构、DevOps、持续集成/持续部署（CI/CD）等云原生技术，以提高应用的可扩展性、弹性和易于管理性。安全性和合规性：在多个维度提供安全加固功能，包括网络安全、数据安全、容灾安全等，确保数据的可靠性和安全性。支持混合工作负载：云原生数据仓库能够支持高并发、小查询、带索引

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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