本文从数据仓库物理设计的角度，分析了显著影响查询性能的三项关键技术，即分区数据库，表分区和多维集群（MDC）。文章首先分析三项技术在提升查询性能方面的理论依据，然后进行实例演示。实例演示采用IBMBCU设计架构，以基准测试TPC-H为数据源（300GB数据量）和测试案例，展示了“三驾马车”对查询性能的拉动效果。无论是在POC测试还是在现实生产系统中，查询性能都是客户非常关注的重要指标。通过本文，读者可以充分了解“三驾马车”的奥秘所在，文中的实例演示对读者有借鉴和参考意义。在数据仓库领域中，无论是在生产系统中，还是POC（ProofOfConcept）性能测试，查询性能对于客户来说都是非常重要的

模型是对现实事物的反映和抽象，它可以帮助我们更加清晰的了解客观世界。数据仓库建模在业务需求分析之后开始，是数据仓库构造工作正式开始的第一步，正确而完备的数据模型是用户业务需求的体现，是数据仓库项目成功与否最重要的技术因素。金融企业的信息系统具有业务复杂、机构复杂、系统庞大的特点，因此金融行业数据仓库建模必须注意以下几个方面，——满足不同用户的需求金融行业的业务流程十分复杂，数据仓库系统涉及的业务用户众多，在进行数据模型设计的时候必须兼顾不同业务产品、不同业务部门、不同层次、不同级别用户的信息需求。数据仓库应该支持企业的各种业务，比如对财产保险行业应该考虑财产险、货物运输险、工程险、责任险等不同

摘要:DB2V10.5正是在这一背景下应运而生，这也使得构建基于列存储的数据仓库成为可能。这篇文章将介绍使用DB2WarehouseV10.5时，构建列存储数据仓库的一系列最佳实践，并且穿插阐述了数据仓库数据流设计时的一些细...在DB2V10.5之前，DB2在物理实现上一直是基于行存储，但在典型的数据仓库应用中，由于读操作的频率（查询、连接、聚集等）会远大于写操作（增删改），这种存储实现方式并不能给数据仓库、实时分析带来显著的优势。近些年来列存储数据库以其读磁盘效率，存储空间的可压缩比率，排序/索引效率，以及由此带来的技术、管理和应用优势，成为了数据仓库应用的一大热点。DB2V10.5正是在

下面的内容，是笔者在学习和工作中的一些总结，其中概念性的内容大多来自书中，实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。各种数据建模方法，如维度建模。调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。因此，下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表：维度建模，对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。

建设数据模型既然是整个数据仓库建设中一个非常重要的关键部分，那么，怎么建设我们的数据仓库模型就是我们需要解决的一个问题。这里我们将要详细介绍如何创建适合自己的数据模型。大千世界，表面看五彩缤纷，实质上，万物都遵循其自有的法则。数据仓库的建模方法同样也有很多种，每一种建模方法其实代表了哲学上的一个观点，代表了一种归纳，概括世界的一种方法。目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多，这里主要介绍范式建模法，维度建模法，实体建模法等几种方法，每种方法其实从本质上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题，不管从技术层面还是业务层面，其实代表的是哲学上的一种世界观。我们下面给大家详细介绍一下这些建模方法。范

第14章-基于Hadoop的数据仓库Hive.pdf

1）学习搭建一个数据仓库的过程，理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、 输出、展示的整个业务流程。 2）整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上，理解并学会运用各个服务组件，了解各个 组件之间如何配合联动。 3）前置知识要求  熟练掌握SQL语法  熟悉Linux命令  对Hadoop大数据体系有一定的了解

关于数据仓库稽核的方法，针对数据完整性的验证。

数据仓库，英文名称为 Data Warehouse，可简写为 DW 或 DWH。数据仓库，是为企业 所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支 持目的而创建。

azkaban3.9安装包下载（已编译） 在网上找了好久的安装包，都没找到。 找到了都是需要积分下载，于是我就自己去下载源码编译打包。