Studio数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 数据集市 又称为DM（Data Mart），DM面向展现层，数据有多级汇总，由一个特定的分析对象及其相关的统计指标组成的，向用户提供了以统计粒度为主题的所有统计数据。

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数据集市是面向数据应用为出发点，一个数据集市可以支持多个相关的数据应用。数据集市的作用与指标汇总层类似，但服务的目标系统只是指标汇总层的一部分，因此集市比指标汇总层更面向应用和用户。 集市层与指标汇总层类似，也是采用维度建模方式，常见的有星座模型、雪花模型等，只需要按实际应用需要设计、开发即可。 设计步骤 图8 设计步骤

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任务创建完成后，“任务管理”界面中显示刚才创建的任务。 图6 采集任务5 单击操作栏中“运行”按钮运行任务元数据采集。 图7 采集任务6 DWI层、DWR层元数据采集，采用发布数据模型的时候采集的方式。 DM层元数据按需采集。 任务监控 单击左侧导航树上“元数据采集>任务监控”，右侧区域显示任务监控界面，展示任务运行状态、日志等信息。

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DWI、DWR、DM（Data Mart）等4层，支持用户自定义数仓分层。数仓规划对数仓分层以及数仓模型进行统一管理。 关系建模下包含SDI层和DWI层两层模型，物理模型归属于两层模型之一。 SDI：Source Data Integration，又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。

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(DWI)又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，源系统进来数据会有整合、清洗，基于三范式关系建模。 DWR Data Warehouse Report (DWR)又称数据报告层。 DWR基于多维模型，和DWI层数据粒度保持一致。 DM Data Mart (DM) 又称数据集市。DM面向展现层，数据有多级汇总。

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维度建模：在DWR层新建并发布维度 维度建模：在DWR层新建并发布事实表 指标设计 指标设计：新建并发布技术指标 数据集市建设 数据集市：在DM层新建并发布汇总表 步骤6：数据开发处理 可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境。 使用 DataArts Studio 数据开发，用户

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接入DM数据源 概述 ROMA Connect支持把DM数据库作为一个数据源，并用于数据集成任务。在使用DM数据源前，您需要先接入数据源。 前提条件 每个接入的数据源都要归属到某个集成应用下，在接入数据源前您需要有可用的集成应用，否则请提前创建集成应用。 操作步骤 登录ROMA

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Integration，又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI：Data Warehouse Integration，又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，对源系统进来的数据进行整合、清洗，并基于三范式进行关系建模。 维度建模：基于维度建模，新建DWR层模型并发布维度和事实表。

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。典型的维度模型有星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。 数据集市 又称为DM（Data Mart），DM面向展现层，数据有多级汇总，由一个特

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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名称，方便您快速识别和查找。 描述 填写数据源的描述信息。 数据湖 分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/数据汇总层/数据集市层/应用数据层/贴源数据层。 是否使用JDBC字符串 选择连接数据库模式。 否：由系统根据用户配置自动拼接数据源连接字符串。 是：由用户自己输入数据源连接字符串。

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填写数据源的描述信息。 扩展ABM集群 选择对应的扩展ABM集群实例来采集该数据源的模型数据。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/汇总数据层/应用数据层/贴源数据层。 是否使用JDBC字符串 选择连接数据库模式。 否：由系统根据用户配置自动拼接数据源连接字符串。

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数据架构：数据建模可视化、自动化、智能化 DataArts Studio数据架构践行 数据治理 方法论，将数据治理行为可视化，打通数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，落地数据标准和数据资产，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、统

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数据仓库类型 产品类型概述 存算一体：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、低时延、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为存算一体和存算分离。其中存算一体还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 低配置集群，如内存16G、vCPU4核及以下的规格，建议不要用于生产环境，可能会导致资源过载风险。 存算一体规格 存算一体

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技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据。在DataArts Studio中，技术元数据即为技术资产，显示数据库、数据表、数据量的数量及其详情。 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算

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Warehouse Report)，又称数据报告层。DWR基于多维模型，和DWI层数据粒度保持一致。 DM (Data Mart)，又称数据集市。DM面向展现层，数据有多级汇总。 华为方法论示意图，如下： 图5 华为方法论示意图 分层Mapping设计 在数据仓库和ETL（抽取、转换、加载）领域中，"mapping"

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，建议命令为“xx_package.zip”。 文件“DM”和“linux”的命名是固定的。 “xx_package.zip”下不能包含package这层目录。 仅支持ZIP格式的压缩包，不能压缩成其他格式后，例如rar，再手动修改文件类型为zip。 上传软件包 选择“产品 > 升级调试

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名称，方便您快速识别和查找。 描述 填写数据源的描述信息。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/数据汇总层/数据集市层/应用数据层/贴源数据层。 是否使用JDBC字符串 选择连接数据库模式。 否：由系统根据用户配置自动拼接数据源连接字符串。 是：由用户自己输入数据源连接字符串。

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