大数据中心建设——模型设计
模型设计指导理论:
模型层次:把表数据模型分为三层:操作数据层(ODS)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS),步态大数据中心建设哪家好,其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD)和汇总数据层(DWS)。
操作数据层(ODS):把操作系统数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。
同步:结构化数据增量或全量同步。
结构化:非结构化(日志)结构化处理并存储。
累积历史、清洗:根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、清洗数据。
大数据中心建设的基本原则
公共处理逻辑下沉及单一——越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现,不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现,不要让公共逻辑多处同时存在。
成本与性能平衡——适当的数据冗余可换取查询和刷新性能,不宜过度冗余与数据复贴。
数据可回滚——处理逻辑不变,在不同时间多次运行数据结果确定不变。
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上游:基础设施和硬件设备。
基础设施总分为土地建设、机房建设,步态大数据中心建设哪家好,土地建设的主要方向有楼宇租用,这些在市场上的标的中体现不到,但是,机房建设中,运动大数据中心建设哪家好,就有一个新兴的标的行业,气温调控。大数据中心的主要设备是IT设备,在进行工作计算的时候,会产生高温环境,如果不进行调控或者调控的不到位,大数据中心建设哪家好,将会影响设备的运行。那么,数据中心精密环境的气温控制就成为一个必备的条件。精密空调作为精密环境气温调控的设备,随着大数据中心建设的推广增多,生产精密空调的公司也将取得不错的业绩回报。而且这类公司是生产这类设备的,技术壁垒高,市场占有率不容易被侵蚀,业绩将会得到强有力的支持。
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