宠物知识百科，你要的入门了解都在这里，我会把我从0开始养狗的一些经历记录下来，分享给你们，避免走一些弯路，会不定期更新的哦。

      建设数据仓库的基本要素：

• 主题：根据业务，划分不同的主题域，如：订单、用户、渠道等；
• 指标：衡量维度；
• 维度：人们观察事物的角度，比如时间属性、地理属性，维度也分层次，比如时间维度可分为：年、季度、月、日等；
• 粒度：详细数据（最细粒度）、轻度总结、高度总结

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书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

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一起学习，一起进步。

      相比于国内和国外的开源技术和产品，我更青睐国外的，更何况是google的产品呢？
      目前Hexo的阅读排行功能，用的最多的是Google的Firestore和国内的Leancloud。由于尝试了firestore2天，一些js和中文乱码的问题困扰着做后端的我，决定放弃firestore，使用Leancloud了，不过确实比firestore配置简单。下面来看看吧。

      目前，Hexo项目默认按照创建日期进行的排序，置顶功能如何实现呢，下面来看看吧。

      In English language world, local people love using addr word to replace the phrase or sentence to express emotions and response, so if you want to know what said, remember the addr blow first. Let’s check is out.

      Linux或者mac命令zip和unzip使用频率还是蛮高的，下面介绍下如何打zip包与解压zip包。

      Hive的元数据信息通常存储在关系型数据库中，常用MySQL数据库作为元数据库管理。上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中。

      这篇文章中大部分是IDEA统一的快捷键，先来看看Mac的一些快捷键及图表解释吧。

关于数据仓库的分层，似乎大家都有一个共同的认识。但涉及到每一层该如何去建模，可能每个人都有自己的理解。数据建模，毫无疑问是数仓建设的重中之重，然后，在实际的开发过程中，会把大量的时间都投入到了需求开发，往往会忽略数据建模(尤其是DWS层的建模)，长此以往，数据模型变的越来越杂乱，指标口径无法统一，造成的结果就是：虽然表很多，但是却很难取数。本文主要介绍DWS层建模的基本方法论，希望对你有所帮助。

      目前运行环境是这样的：

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hive version: 3.1.0
centos version: 7.4
hadoop version: 3.1.4

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