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合肥达内培训数据仓库管理与应用都有哪些问题

数据仓库是大数据技术应用的一个表现形式之一,下面我们就通过案例分析来了解一下,数据仓库管理与应用都有哪些问题。

合肥达内培训数据仓库管理与应用都有哪些问题

a、数据字典的完整性,用的人都希望能够清晰的知道这个字段的逻辑是什么。字段要保持很好的一致性,不要同样一个字段在不同表里有不同的定义。

b、核心流程的稳定性,不要让每天订单主表能够使用的时间很不稳定,有的时候很早,有的时候要中午才出来,如果不稳定就会导致使用数据的人对你很没有信心。

c、仓库版本迭代不要过于频繁,要保持不同版本之间的兼容性。不要做好了仓库1.0,很快就把原来的推倒重来,变成了2.0。在数据仓库中需要考虑到延续性,主表的变动不要太频繁,否则使用的人会非常痛苦,好不容易才用习惯了1.0的表结构,没办法这么快进行切换。简单地说,要能向下兼容。

d、保持各业务逻辑的统一性,不要出现同样的业务逻辑,同一个组别的人统计出来的结果不同。原因在于共同的逻辑没有落地成通用的东西,所以导致每个人写法不同。这点其实需要特别注意。

针对以上,这个岗位的技能要求是:不要成为仅仅会写SQL的人,现在工具都很发达,如果你的技能很单一的话,那么可替代指数是非常高的,并且你自身也没有什么成就感。这里并不是说会写SQL的人很low,只是说应该多学一些技能,否则会很危险。

仓库人员应该要常常思考,如何进行架构设计是合理的,你要考虑是否需要字段冗余、行存储还是列存储、字段如何扩展有效,热数据和冷数据如何拆分等,所以需要有架构思维。

技能上,除了SQL熟练之外,还需要知道如何写Transform,MapReduce,因为有很多业务逻辑用SQL实现起来非常复杂,但是如果你会其他脚本语言,那么就能给你提供便利,让你的效率提升很多。另外好的仓库人员需要写Java或者Scala,通过写UDTF或者UDAF来提升你的效率是很有必要的。

数据仓库人员也应该常常考虑自动化和工具化方面的事情,需要很好的工具或者模块的抽象能力,动手实现自动化的工具来提高整个组织效能。针对经常碰到的数据倾斜问题,需要很快定位问题并进行优化。

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