实时数仓架构设计，实时数仓架构图

数据仓库的数据结构,到底是星型、雪花模型、还是三范式?三范式和星型...

1、概述 多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型，多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别。

2、第三范式的介绍 第三范式（Third Normal Form，3NF）是数据库规范化的一种形式，目的是消除数据冗余和保持数据的一致性。

3、星型模型、雪花模型和星座模型是数据仓库维度建模中重要的三种模型，接下来说一下它们的特点以及相互间的联系。星型模型由一张事实表和多张维度表组成。

相关问答

Q1: 商场数据仓库ETL系统架构设计

1、ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)的简写，它是指：将各种异构数据源中的数据抽取出来，并将不同数据源的数据进行转换和整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。

2、ETL是指从源系统中提取数据，转换数据为一个标准的格式，并加载数据到目标数据存储区，通常是数据仓库。ETL体系结构图Design manager 提供一个图形化的映射环境，让开发者定义从源到目标的映射关系、转换、处理流程。

3、ETL从源系统中提取数据，转换数据为一个标准的格式，并加载数据到目标数据存储区。ETL系统一般不会单独作为一个项目来做，大多与数据仓库、决策支持等系统一起作为支持系统完成。2）ETL的本质。

4、离线数据仓库是数据平台核心工具之一，主要为T+1数据报表做数据准备。

5、本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。

6、智能仓库管理系统的架构设计 总体而言整体智能仓库管理系统包含3个部分，(a)无线终端扫描与数据接收装置；(b)个人电脑；(c)仓库管理软件系统。其中(a)(b)属于硬件部分，(C)属于软件部分。

Q2: 基于Flink的实时计算平台的构建

消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。

Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。 Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。

Flink在德语中是快速和灵敏的意思 ，用来体现流式数据处理速度快和灵活性强等特点。

像Flink 、 Spark Streaming 这类包含状态的实时计算框架，需要恢复 Master 节点的同时还需要对其状态进行恢复，Master 状态信息包含一些必要的配置、以及对 Slave 节点状态管理的信息(如“某个 Slave 节点的状态快照所在的 HDFS 路径”)。

SQL和数据管道集成：Flink支持SQL查询，这使得构建复杂的数据管道和实时分析变得更加简单。此外，Flink还支持与Hadoop和其他数据存储的集成，使其成为构建大规模数据管道的理想选择。

Q3: 数据平台整体架构篇

1、数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。

2、数字化平台总体架构有数字化转型战略、数据中心台、数据平台、业务应用方案、IT基础设施。数字化转型战略 明确企业的数字化转型目标、愿景和战略，以指导和统一各个部门的行动。

3、数据中心层主要包括物理数据中心和虚拟化软件架构。其中包括了设备管理、网络管理、安全和监控等功能。此层的服务是为物品管理人员和IT运维人员服务的，他们可以通过API访问这些资源，以保证业务系统的高可用性和可靠性。

4、企业级数据架构的内容包括哪些如下：数据中台是企业数字化转型的核心基础设施。

5、数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。关于大数据平台架构有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

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