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维度建模最新视觉报道_维度建模的十个原则(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

维度建模

数据仓库建模：从关系建模到维度建模一、数据仓库建模的两种方式 𐟓Š 关系建模（ER建模）：通过关系和实体来描述数据结构，强调范式建模以减少数据冗余。主要用于关系型数据库，但在数据仓库设计中已逐渐被维度建模所取代。维度建模：以事实表和维度表为基础构建模型，采用星型模型和雪花模型组织数据。二、维度表和事实表的区别 𐟓ˆ 维度表：描述事实表的属性信息，如用户信息、商品信息等。事实表：每行数据代表一个业务事件。事务性事实表：记录用户的行为事件，例如一次登录。周期性事实表：记录截止某一时刻的状态，如用户登录时长、周期开始和结束时间。累积性事实表：记录活动的累积信息，如活动ID、开始和结束时间、参与人数。缓慢变化维：维度表中的数据随时间变化，需要考虑历史数据和当前数据的关系。三、星型模型、雪花模型和星座模型的区别 𐟌Œ 星型模型：一个中心事实表，周围环绕着多个维度表。雪花模型：在星型模型基础上，维度表进一步规范化。星座模型：多个事实表和多个维度表的组织形式。雪花模型与星型模型的主要区别在于维度的层级，标准的星型模型维度只有一层，而雪花模型可能涉及多级。四、维度建模的步骤 𐟓 选择业务过程：确认业务是什么，数据源有哪些。声明粒度：确定表的粒度，是用户的每一次业务明细还是统计数据。确认维度：确定是否需要维度退化，例如用户维度是否包含年龄、性别等。确认事实：确定表的指标是什么。

数字孪生校园（Digital Twin Campus, DTC），是指利用物联网、大数据、高性能计算及人工智能等技术，整合业务系统各类数据，与智能感知设备对接，实现空间互联和业务系统数据、物联感知数据的可视化呈现与互动，在应用服务层实现跨平台的分权分级可视化交互服务，提升校园智慧化管理的效率，提高校园校情实时状态感知与决策辅助能力。数字孪生校园从物理实体校园、虚拟仿真校园、智能应用服务、终端用户访问、孪生数据中台、数据连接交互等六个维度建模。智慧校园与数字孪生的融合为教育领域带来了革命性的变革，通过数字孪生技术，可以实现对校园的全面数字化建模和管理，实现校园各种资源的智能化分配和服务。智慧校园利用数字孪生技术，通过“数据可视化”和“位置智能化”服务来加强部门间协作配合，有效提升快速反应和指挥调度能力，实现信息展示动态化、系统应用集成化、现场监控实时化、远程指挥可视化、数据采集自动化、决策支持网格化，提升师生应用体验，形成基础设施共建和信息资源共享新格局，推动高校智慧校园建设从数字化向智慧化转型升级。#高校# #智慧校园#

数仓初学者必读：维度建模的经典之作如果你刚开始接触数据仓库建模，那么这本书绝对是你的不二之选！虽然这本书被誉为数据仓库设计的圣经，但它不仅仅关注最新的Hadoop体系，更提供了一套经过验证的维度建模方法论。这本书的前两章详细介绍了维度建模的核心方法，而接下来的章节则展示了这套方法在不同行业中的实际应用。你可以根据自己的工作需求选择性地阅读这些章节。不过，虽然这本书有中文译本，但真心建议你去读英文原版。600页的内容虽然看起来有点多，但每一页都充满了干货，值得你花时间去啃。总之，如果你对数据仓库建模有浓厚兴趣，这本书绝对值得一读再读！

零实习经验如何准备大数据开发面试？今年年初，我开始寻找暑期实习机会，目标岗位是数据仓库开发。我的背景是本科工商管理，硕士应用统计，属于转码选手，之前没有任何实习经验。作为一个非科班出身、没有实习经验的学生，如何在面试中脱颖而出呢？下面我将分享一些实用的准备技巧，直接上干货❗❗❗ 手撕代码：LeetCode和Hive SQL 𐟒𛊊手撕代码是面试中的重头戏，主要考察LeetCode和Hive SQL。根据经验，LeetCode和Hive SQL的考察比例大约是6:4。 LeetCode LeetCode在笔试和面试中都有涉及。建议先刷完LeetCode的热门100题，学习方法可以参考相关的文章。在投递实习前，可以在牛客网找一些面经和真题进行补充练习。如果时间紧张，可以直接看真题，把这些题目全部弄会。 Hive SQL Hive SQL主要出现在面试环节。推荐看小破站上语兴呀的《踏踏实实练SQL》视频，1-2周就能达到面试水平。八股文：大数据组件和数仓维度建模 𐟓š 八股文主要考察大数据组件和数仓维度建模两块内容。大数据组件这部分可以参考语数公主号上的相关内容，把这两块当作骨架弄会，再继续看牛客网上的面经，不断进行补充。数仓维度建模除了这两块外，面经上也会涉及到数据库等知识，这种不是重点，只需要看到一道记住一道，不用进行系统学习。简历：突出重点，简洁明了 𐟓 简历在面试中非常重要，HR和面试官都会根据简历来提问。简历框架简历大概由教育经历、专业技能、项目经历、实习经历、竞赛经历等块组成，写满一页即可。互联网技术岗非常看匹配度，建议大家只写和岗位相关的经历，不写或者略写其他部分。数仓项目/实习经历怎么写这部分重点是要表达清晰，展现价值。推荐使用结构化的语言来写，可以从技术选型、项目描述、承担工作和结果产出来组织。承担工作和结果产出最好可以分点量化，必要时对重要内容进行加粗。非科班相关经历太少，写不满怎么办对于数仓来说，只要是泛数据岗的经历，都可以往上写，例如涉及到数据分析、数据挖掘、算法等的实习竞赛科研。写这部分经历时要主动往数仓上靠，表现这个经历对于数仓开发的帮助。在大厂中，数仓是需要和数分/产品/运营/算法做对接的，有这些经历对工作有帮助。经历太多，一页写不下怎么办面试时某些次要经历可以在自我介绍的时候提上一句，简历上就不写了。有些项目/竞赛经历同质化严重，可以把这些经历的闪光点提取出来组成一个经历。希望这些准备技巧能帮助你在大数据开发的面试中脱颖而出！祝你成功找到心仪的实习机会！𐟚€

非科班转大数据开发：从零到一的实战指南大数据开发主要分为两类：数据平台开发和数据仓库开发。数据仓库开发更偏重应用，门槛相对较低。由于数仓开发的教程众多，非科班出身的初学者可能会感到无从下手。本文将帮助你明确学习范围、途径和方法，快速掌握核心内容。 𐟒ꠥŸ𚦜즊€能 Java基础学习范围：熟悉基础Java语法，了解对象、类、继承、接口等概念。学习途径：阅读《Java核心技术卷I》，或观看Java网课。学习方法：有编程基础的朋友可以直接阅读《Java核心技术卷I》的相关章节，快速过一遍即可；没有编程基础的朋友可以选择观看网课。 LeetCode 学习范围：LeetCode热门100题。学习途径：LeetCode网站、代码随想录。学习方法：根据个人情况，每天刷几道题，多练保持手感。刷题前先看代码随想录的前置知识（部分数据结构和算法内容），再去刷题，最后对照题解掌握一种方法即可。刷题语言不限。 𐟔砤𘓤𘚦Š€能大数据常见组件原理和实践学习范围：HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Spark、Kafka、Flink（有余力再学）。学习途径：尚硅谷、大数据组件相关书籍。学习方法：通过网课熟悉各个组件的工作原理，亲手实践加深理解，不用深究底层源码。重点熟悉HDFS（分布式存储）、YARN（分布式资源管理调度）、MapReduce（离线数仓分布式计算引擎）等核心组件。熟悉Hive（数据仓库）、Spark（离线数仓分布式计算引擎）、Kafka（分布式消息队列）后，再加一个离线数仓项目，就可以准备面试了。有余力可以再学习Flink（实时数仓分布式计算引擎），但优先级不高。数仓项目学习途径：尚硅谷、大数据之路：阿里巴巴大数据实践。学习方法：先简略了解《大数据之路》这本书的数仓维度建模理论。选择一个离线数仓项目，重点在项目中对各种组件和维度建模方法论进行实操。项目中可能会涉及到其他组件，基本了解会用即可。 𐟓š 简单了解 Linux 了解Linux和大数据组件的基础指令。数据库参照小林coding网站，了解数据库知识。希望这篇文章能帮助你快速入门大数据开发，祝你早日成为大数据开发高手！

非科班转大数据开发：从零开始的实战指南大数据开发主要分为两大类：数据平台开发和数据仓库开发。数据仓库开发更偏重应用，门槛相对较低。由于数据仓库开发的教程众多，非科班出身的初学者可能会感到迷茫，不知道该学什么、学到什么程度。这篇文章将帮助你明确学习范围、途径和方法，快速掌握核心内容。话不多说，直接上干货❗❗❗ 基本技能⭐⭐⭐ Java基础𐟓š 学习范围：熟悉基础Java语法；了解对象、类、继承、接口的概念；其他先不管。学习途径：Java核心技术卷I、Java网课学习方法：有编程基础的同学可以直接看《Java核心技术卷I》以上章节，快速过一遍即可；没有编程基础的同学可以看网课。 LeetCode𐟧銥�𙠨Œƒ围：LeetCode hot100 学习途径：LeetCode网站、代码随想录学习方法：根据个人情况，每天刷几道题，多练保持手感；刷题前先看代码随想录这节的前置知识（部分数据结构和算法内容），再去刷题，最后对照题解掌握一种方法即可；刷题语言不限。专业技能⭐⭐⭐ 大数据常见组件原理和实践𐟛 ️ 学习范围：HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Spark、Kafka、Flink（有余力再学，是加分项）学习途径：尚硅谷、大数据组件相关书籍学习方法：看网课熟悉各个组件的工作原理，亲手用一用，加深理解，不用深究底层源码。熟悉HDFS（分布式存储）、YARN（分布式资源管理调度）、MapReduce（离线数仓分布式计算引擎）组件，这是大数据生态的核心组件；熟悉Hive（数据仓库）、Spark（离线数仓分布式计算引擎）、Kafka（分布式消息队列）组件，1和2学习完毕再加一个离线数仓项目，就可以准备面试；有余力可以再学习Flink（实时数仓分布式计算引擎），优先级不高。数仓项目𐟓Š 学习途径：尚硅谷、大数据之路：阿里巴巴大数据实践学习方法：《大数据之路》这本书是数仓维度建模理论的标杆，先简略了解；选择一个离线数仓项目，准备面试完全够用，重点在项目中对各种组件和维度建模方法论进行实操，项目中可能会涉及到其他组件，基本了解会用即可。简单了解⭐ Linux𐟖寸了解Linux和大数据组件基础指令。数据库𐟓‘ 参照小林coding网站，了解数据库知识。字数有限制，更多tips请看图片。这么有诚意的文章，欢迎大家多多关注点赞收藏[哭惹R][哭惹R]，后续还会继续更新面试准备、面试技巧、秋招规划等。

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