




大数据中心建设的基本原则
高内聚和低耦合——一个逻辑或者物理模型由哪些记录和字段组成,应该遵循基本的软件设计方法的高内聚和低耦合原则。主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑:将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型;将高概率同时访问的数据放一起,将低概率同时访问的数据分开存储。
命名清晰、可理解——表命名需清晰、一致,表名需易于消费者理解和使用。
大数据中心建设的功能
数据管理
1.多源异构数据的统一管理、统一查询等,支持字段级、行级权限控制
2.数据标签管理,步态大数据中心建设费用,进行数据画像及检索应用
1.支持文件元数据定义, 及文件的上传、预览、导出控制
2.支持服务器磁盘、HDFS、HBASE等多种文件存储方式
1. 数据有哪些、是什么、在哪里一目了然
2. 企业级结构化数据、非结构化数据统一的资源目录,步态大数据中心建设,及数据查询与申请

大数据中心建设的体系架构
业务板块:根据业务的属性划分出几个相对独立的业务板块,业务板块之间的指标或业务重叠性较小。
规范定义:结合行业的数据仓库建设经验和自身数据特点,步态大数据中心建设费用,设计出的一套数据规范命名体系,规范定义将会被用在模型设计中。后面章节将会详细说明。
模型设计:以维度建模理论为基础,基于维度建模总线架构,构建一致性的维度和事实(进行规范定义)。同时,在落地表模型时,基于自身业务特点,设计出一套表规范命名体系。
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