CentOS7安装手册

一、安装CentOS 7.0

成功引导系统后，会出现下面的界面

界面说明：

Install CentOS 7 安装CentOS 7

Test this media & install CentOS 7 测试安装文件并安CentOS 7 Troubleshooting 修复故障

这里选择第一项，安装CentOS 7，回车，进入下面的界面

Checking 100%后进入语言选择界面

选择语言：中文-简体中文（中国）#正式生产服务器建议安装英文版本，点击continue进入下一界面

点击NETWORK&HOSTNAME，进入主机名和网络配置界面

修改完主机名点击configure…配置IP、netmask、gateway

保存继续。选择-系统-安装位置，进入磁盘分区界面

选择-其它存储选项-分区-我要配置分区，点左上角的“完成”，进入下面的界面

分区前先规划好

swap #交换分区，一般设置为内存的2倍

/ #剩余所有空间

备注：生产服务器建议单独再划分一个/data分区存放数据

点左上角的“done”，进入下面的界面

接受更改，进入下面的界面

开始安装，配置root密码

等待安装完成

Reboot重启

输入用户名、密码

二、设置IP地址、网关DNS

说明：CentOS 7.0默认安装好之后是没有自动开启网络连接的！cd /etc/sysconfig/network-scripts/ #进入网络配置文件目录

vi ifcfg-ens32 #编辑配置文件，添加修改以下内容

service network restart #重启网络

ip addr #查看IP地址

三、关闭防火墙

关闭防火墙：systemctl stop firewalld.service

开启防火墙：systemctl start firewalld.service

关闭开机启动：systemctl disable firewalld.service 开启开机启动：systemctl enable firewalld.service

三、修改内核参数

1、内核参数修改

vi /etc/sysctl.conf

#close ipv6

net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1

net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1

# 避免放大攻击Avoid attacks

net.ipv4.icmp_echo_ignore_broadcasts = 1

# 开启恶意icmp错误消息保护

net.ipv4.icmp_ignore_bogus_error_responses = 1 #关闭路由转发

net.ipv4.ip_forward = 0

net.ipv4.conf.all.send_redirects = 0

net.ipv4.conf.default.send_redirects = 0

#开启反向路径过滤

net.ipv4.conf.all.rp_filter = 1

net.ipv4.conf.default.rp_filter = 1

#处理无源路由的包

net.ipv4.conf.all.accept_source_route = 0

net.ipv4.conf.default.accept_source_route = 0

#关闭sysrq功能

kernel.sysrq = 0

#core文件名中添加pid作为扩展名

kernel.core_uses_pid = 1

# 开启SYN洪水攻击保护

net.ipv4.tcp_syncookies = 1

#修改消息队列长度

kernel.msgmnb = 65536

kernel.msgmax = 65536

#设置最大内存共享段大小bytes，4G内存参考

kernel.shmmax = 68719476736

kernel.shmall = 4294967296

#timewait的数量，默认180000

net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 6000

net.ipv4.tcp_sack = 1

net.ipv4.tcp_window_scaling = 1

net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 4194304

net.ipv4.tcp_wmem = 4096 16384 4194304

net.core.wmem_default = 8388608

net.core.rmem_default = 8388608

net.core.rmem_max = 16777216

net.core.wmem_max = 16777216

#每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时，允许送到队列的数据包的最大数目

https://www.360docs.net/doc/3a4448031.html,dev_max_backlog = 262144

#限制仅仅是为了防止简单的DoS 攻击

net.ipv4.tcp_max_orphans = 3276800

#未收到客户端确认信息的连接请求的最大值

net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 262144

net.ipv4.tcp_timestamps = 0

#内核放弃建立连接之前发送SYNACK 包的数量

net.ipv4.tcp_synack_retries = 1

#内核放弃建立连接之前发送SYN 包的数量

net.ipv4.tcp_syn_retries = 1

#启用timewait 快速回收

net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1

#开启重用。允许将TIME-WAIT sockets 重新用于新的TCP 连接

net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

net.ipv4.tcp_mem = 94500000 915000000 927000000

net.ipv4.tcp_fin_timeout = 1

#当keepalive 起用的时候，TCP 发送keepalive 消息的频度。缺省是2 小时net.ipv4.tcp_keepalive_time = 30

#允许系统打开的端口范围

net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000

#修改防火墙表大小，默认65536

#https://www.360docs.net/doc/3a4448031.html,filter.nf_conntrack_max=655350

#https://www.360docs.net/doc/3a4448031.html,filter.nf_conntrack_tcp_timeout_established=1200

执行sysctl –p 内核参数修改生效

2、修改打开文件数的限制

vi /etc/security/limits.conf

在末尾增加

* soft nofile 100000 * hard nofile 100000 * soft nproc 100000 * hard nproc 100000 * soft core 100000 * hard core 100000

重启生效。

板式家具安装及验收标准

目录一、安装工作制度二、安装人员守则三、安装操作步骤 1、现场清理 2、货品分类 3、操作步骤四、现场操作指引 1、标准柜的安装 2、轻轨门的安装 3、有掩门的顶柜安装五、安装验收标准 1、门板验收标准 2、收口验收标准 3、柜体验收标准

4、配件验收标准 5、清洁验收标准六、安装工具使用 1、工具名称 2、工具用途 3、工具维护保养注意事项一、安装人员工作制度 1、安装人员的个人言行必须遵守《安装人员守则》准则。 2、后安装工作人员必须具备到位的市场服务意识，对待产品安装质量和货期，自身必须要做到严格的控制和把关。定制家具，家具定制 3、每日根据主管下达的安装任务，充分做好货品的清点以及安装工具的准备工作，避免出现到达现场后因遗漏而影响了工作的开展。 4、对于当天安装的订单图纸，应提前熟悉，做到根据图纸结构对照安装细节的分析工作，对可能出现的现场问题应有预备解决方案。整体家具网

5、送货安装的出车时间要保证，尽量做到宜早不宜迟，并且要遵照与客户预约的时间之前到达安装现场 6 每日正常的衣柜及其它家具订单安装，必须在当天内安装完工，除因设计问题或客户问题外，不得以任何借口或理由拖延安装完工的时间。 7、安装过程中，如果有出现因产品质量或生产问题造成的安装工作受阻，必须及时与售后主管人员联络，以寻求最快解决问题的办法。 8、因设计出错而导致现场安装受阻时，应在第一时间通知有关设计人员到达现场解决问题，并且及时反映给售后主管以便合理安排工期。 9、当客户有问题提出修改意见，要有礼貌和耐心，首先应通过专业的知识进行讲解，涉及到产品修改时，必须要有客户或设计人员确认。 10、回答客户问题时，要注意表达的方式和策略，不能因个人言语不慎而造成对公司利益的损失或对品牌的影响。 11、如果因设计或客户自身问题导致安装不能当天完工，临走前必须明确承诺给客户再次上门服务的时间，并且由原安装人员跟进。定制家具，家具定制

数据仓库建设方案详细

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分容：外部数据汇集、部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

数据仓库项目常见管理问题

1.项目管理问题 1．企业经历过两次失败的数据仓库建设，现在是第三次，人们普遍认为这次也将会失败。项目经理应该作些什么来消除人们对数据仓库的消极看法？ 2．企业的业务系统方，即OLTP方的工作人员对数据仓库方不配合，比如对数据仓库的源数据申请置之不理。项目经理应该如何来应付这种情况？ 3．企业的管理层变动较频繁，支持数据仓库的企业领导可能会离开，面对这种情况，项目经理应该如何应付？ 4．企业雇佣一家咨询公司来实现一个数据仓库，但是企业的CIO认为数据仓库的建设是对其职位和权威的挑战，不断给咨询人员和项目设置障碍。咨询人员应该如何来应付这种情况？ 5．企业管理层希望试验系统（原型系统）具有和生产系统相同级别的数据质量。项目经理应该如何做，才能让管理层相信，试验系统不必和生产系统具有相同级别的数据质量？ 6．用户部门领导对共享数据不配合或者只在表面上配合。他们希望能够控制谁能查看什么数据以及什么时候可以查看。数据仓库团队怎样才能让部门领导把数据的访问权共享出来？ 7．建立好的数据几乎满足所有的成功标准。但是企业的高级管理层对数据仓库的反应很冷淡。数据仓库团队应该如何应付这种情况？ 2.项目需求问题 1．数据仓库项目已经开发了6个月的时间，在项目的开发过程中，数据仓库团队发现业务源系统正在被重写，业务系统在不断的变化，一个新的系统开发出来预计只有8个月的寿命。数据仓库团队应该如何应付这种情况？ 2．源系统和数据仓库系统同期建设。但是源系统在不断的变化中，而且源系统的开发团队没有将变化告知数据仓库团队，数据仓库团队在测试过程中出现故障才发现这些变化。这种没有告知有可能是故意的。数据仓库团队应该如何来应付这种情况？ 3．数据仓库项目开始时，企业制定了一套有效的数据仓库目标。但是，随着时间的流逝，企业又制定了一些决策，采取了一些行动，这些决策和行动与最初的目标背道而驰。数据仓库团队应该如何应付这种情况? 4．数据仓库项目进展十分顺利，但是根本没有办法判断项目将来是否能够成功。要想为数据仓库确立一个完全合适的目标是不可能的。企业应该如何来面对这种状况？

数据仓库建设方案84099

1.数据仓库概述经过多年IT的建设，信息对于XXX 的日常管理已经日益重要，并逐渐成为重要的信息资产，信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好XXX 内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。在过去相当一段时间内，XXX 业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开，应用的构建多是自下而上构建，主要以满足某个部门的业务功能为主，我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用，分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用，缺乏XXX 全局的单一视图，形成了一个个信息孤岛，分立的系统之间缺乏沟通，同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息，而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库，也有可能是XML 、EXCEL 等文件。因此，构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式，目的是覆盖XXX 各个环节的关键业务数据，完善元数据管理，形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义，能够灵活的获取XXX 业务数据的单一视图（需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性）。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终，这些数据可以为部队分析、决策支持（多维分析、即席查询、数据挖掘）等应用提供更及时、准确、有效的支持。数据仓库的目标是实现跨系统数据共享，解决信息孤岛，提升数据质量，辅助决策分析，提供统一的数据服务。同时，数据仓库的构建也面临着各种挑战，比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。

浅谈数据仓库中的元数据管理技术

浅谈数据仓库中的元数据管理技术孙力君仇道霞方峻峰宋楠山东省烟草公司信息中心摘要：数据仓库是数据库的发展方向之一，对企业管理和决策支持起着重要的辅助作用。简要介绍了数据仓库和元数据的基本概念，重点阐述了元数据的概念、作用、CWM标准、来源，并就元数据具体应用进行了初步的研究和探讨。关键词：数据仓库；元数据； 1. 引言随着市场竞争的越来越激烈，烟草行业的信息化建设不断的深入发展，全行业形成了“以信息化带动烟草行业现代化建设”的基本共识，明确了“统一标准、统一平台、统一数据库、统一网络”，逐步实现系统集成、资源整合、信息共享的信息化建设总体要求，走过了“由基础性向应用性、由局部性向全局性、由分散性向集中性建设”的三个转变历程，初步形成了“数字烟草”的行业信息化建设格局，既对行业数据中心的建设提出了迫切的要求，也为行业数据中心建设奠定了坚实的基础。随着数据库技术尤其是数据仓库技术的发展，人类能更容易获得自己需要的数据和信息，由于元数据是数据仓库中非常重要的组成部分，因此讨论和研究元数据在数据仓库中的作用和应用，具有非常重要的意义。元数据管理是山东烟草数据中心建设的重要组成部分，元数据管理平台为用户提供高质量、准确、易于管理的数据，它贯穿数据中心构建、运行和维护的整

个生命周期。同时，在数据中心构建的整个过程中，数据源分析、ETL过程、数据库结构、数据模型、业务应用主题的组织和前端展示等环节，均需要通过相应的元数据的进行支撑。元数据管理的生命周期包括元数据获取和建立、元数据的存储、元数据浏览、元数据分析、元数据维护等部分。通过元数据管理，形成整个系统信息数据资的准确视图，通过元数据的统一视图，缩短数据清理周期、提高数据质量以便能系统性地管理数据中心项目中来自各业务系统的海量数据，梳理业务元数据之间的关系，建立信息数据标准完善对这些数据的解释、定义，形成企业范围内一致、统一的数据定义，并可以对这些数据来源、运作情况、变迁等进行跟踪分析。完善数据中心的基础设施，通过精确把握经营数据来精确把握瞬息万变的市场竞争形式，使山东烟草在市场竞争中保持优势。总的来说，元数据管理平台集成相关的元数据，形成企业的全局数据视图，提供企业级共享元数据的平台，是烟草业务系统的基础设施，对业务系统的发展、应用和数据质量的提升有着深远影响。 2.数据仓库概述目前有关数据仓库的概念有多种，其中最经典的，引用最为广泛的定义是W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中给出的，他指出：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理层的决策过程”。[1] 之所以要引入数据仓库，是因为随着信息时代的到来，如何从大量已存在的数据中提取出自己所感兴趣的信息并进行分析和预测越来越成为企业管理者和决策者所关心的问题。为了更好的进行管理和决策，许多企业都选择了数据仓库，利用数据仓库可以对各种源数据进行抽取、清理、加工

数据仓库中元数据的管理

数据仓库中元数据的管理M etadata M anagem en t i n a Data W arehouse 同济大学计算机科学与工程系(上海200092) 史金红　吴永明【摘要】　介绍了数据仓库中四种基本类型的元数据,说明了不同类型元数据的收集和维护方法,并着重对分布式元数据的集成和管理进行了详细的阐述。关键词:数据仓库,数据商场,决策支持,元数据【Abstract】　T h is p ap er in troduces fou r typ es of m etadata and the m ethods of co llecting and m ain tain ing them.It focu ses on the m etadata m anagem en t and in tegrity. Key words:　da ta warehouse,da ta mart, dec ision support,m etada ta 1　引言随着社会的发展和计算机技术的进步,人们已不满足于用计算机只作简单的数据处理和事务处理。进一步用现有的数据进行分析和推理,从而为决策提供依据的需求导致了决策支持系统(D SS)的出现。90年代以来计算机技术、网络技术和数据库技术的迅速发展为D SS提供了必要的技术环境, OL T P和办公自动化普遍应用积累的大量数据为D SS提供了必要的数据基础,日趋激烈的市场竞争促进了各级管理和决策人员对D SS的实际需求,因此自从1991年W.H.Inm on提出数据仓库的概念和1993年E.F.Codd提出OLA P概念以来,已有许多商品化的数据仓库管理系统和联机分析处理工具软件面市。以上诸因素的共同作用促成许多公司、机构纷纷为提高自己的竞争能力建立数据仓库系统以进行决策支持。元数据是成功的数据仓库的重要组成部分,它可以帮助数据仓库项目小组明确而全面地理解潜在数据源的物理布局以及所有数据元的业务定义,帮助数据仓库用户有效地使用仓库中的信息,帮助数据库管理员了解某些表的变化将对数据仓库产生怎样的影响以及不同商业过程对应的应用等等。项目小组在开发过程中应当识别元数据并将它收入到元数据商店中,实施适当的过程捕作企业数据结构和应用的变化,从而修改相应的元数据,并向用户提供适当的工具访问元数据。 2　元数据的基本类型元数据按照其用户可以分为技术元数据和商业元数据。技术元数据提供给数据仓库的技术人员,数据仓库技术人员在仓库的开发和维护中使用这类元数据。商业元数据是商业用户在仓库中寻找他们所需商业信息的一个辅助。但是,技术人员可能也需要访问几种类型的商业元数据,如和商业用户讨论信息需求和建立企业的数据模型。同样,商业用户也需要尝试高水平的技术元数据。元数据按其内容可以分为四个基本类型: 1)关于数据仓库潜在数据来源的信息,包括现有的业务系统、可得到的外部数据和目前手工维护的信息。例如,一个组织可以从中识别数据来源的潜在仓库数据源有:几个现有的应用程序,由财务部门保存的基于PC机的电子报表,从某一卖主处购买的销售数据,目前由顾客服务部门在纸上保存的顾客联系记录。 2)关于数据模型的信息,包括业务实体、关系、企业规则和企业数据模型。 3)关于业务数据与仓库数据结构间的映射信息。只要那些来源中的一个数据元与仓库建立了映射关系,就应该记录下这些数据元间的逻辑联系以及发生的任何变换或变动。 4)关于数据仓库中信息的使用情况。了解这类信息对更好地调整仓库性能、更多地利用现有查询以及理解仓库中的信息怎样用于解决企业问题是很重要的。 3　元数据的收集和维护在适当的时间收集适当的元数据是成功实施元数据驱动的数据仓库的基础。为保证较高的准确

板式家具安装及验收标准

板式家具安装及验收标准目录一、安装工作制度二、安装人员守则三、安装操作步骤 1、现场清理 2、货品分类 3、操作步骤四、现场操作指引 1、标准柜的安装 2、轻轨门的安装 3、有掩门的顶柜安装五、安装验收标准 1、门板验收标准 2、收口验收标准 3、柜体验收标准 4、配件验收标准 5、清洁验收标准六、安装工具使用 1、工具名称 2、工具用途 3、工具维护保养注意事项一、安装人员工作制度 1、安装人员的个人言行必须遵守《安装人员守则》准则。 2、后安装工作人员必须具备到位的市场服务意识，对待产品安装质量和货期，自身必须要做到严格的控制和把关。定制家具，家具定制 3、每日根据主管下达的安装任务，充分做好货品的清点以及安装工具的准备工作，避免出现到达现场后因遗漏而影响了工作的开展。 4、对于当天安装的订单图纸，应提前熟悉，做到根据图纸结构对照安装细节的分析工作，对可能出现的现场问题应有预备解决方案。整体家具网 5、送货安装的出车时间要保证，尽量做到宜早不宜迟，并且要遵照与客户预约的时间之前到达安装现场。

6、每日正常的衣柜及其它家具订单安装，必须在当天内安装完工，除因设计问题或客户问题外，不得以任何借口或理由拖延安装完工的时间。 7、安装过程中，如果有出现因产品质量或生产问题造成的安装工作受阻，必须及时与售后主管人员联络，以寻求最快解决问题的办法。 8、因设计出错而导致现场安装受阻时，应在第一时间通知有关设计人员到达现场解决问题，并且及时反映给售后主管以便合理安排工期。 9、当客户有问题提出修改意见，要有礼貌和耐心，首先应通过专业的知识进行讲解，涉及到产品修改时，必须要有客户或设计人员确认。 10、回答客户问题时，要注意表达的方式和策略，不能因个人言语不慎而造成对公司利益的损失或对品牌的影响。 11、如果因设计或客户自身问题导致安装不能当天完工，临走前必须明确承诺给客户再次上门服务的时间，并且由原安装人员跟进。定制家具，家具定制 12、安装过程中因自身造成的质量问题或进度问题，必须如实报告给售后主管以寻求最佳解决办法，不得做任何隐瞒或违规私自处理。二、安装人员守册 1、上班时不准穿拖鞋，不准留胡须长发，要统一着工作装，做到衣着整洁干净;并且言语礼貌，行为文明。 2、安装人员须具独立看图和安装的工作能力，具备现场技术问题处理能力。当天安装或维修的工作必须当天完成，特殊情况上报主管部门裁定。整体家具网 3、妥善保管领用的安装工具，每次去现场安装之前，应提前一晚检查自己的工具是否遗失或损坏，充电工具电池是否充足电源。以确保第二天的工作能够顺利完成。属个人原因造成工作拖延，后果自负并按情节处理。 4、如果跟随送货车前往安装现场，装车时应留意包装物件的堆放，作好物件在运输过程中的保护工作，以保证产品完好无缺的到达安装现场。定制家具，家具定制

数据仓库元数据管理

1.1.1 第一章元数据概论企业的计算机系统每年会产生很多数据，很多企业面临着这样的困境，难以有效的管理大量的、繁杂的、不一致的数据，并方便地访问、利用这些数据进行辅助决策。建立数据仓库提供一个方法，把数据转化为有用的、可信赖的信息，支持商业决策。建立数据仓库一个重要的工作是元数据管理。元数据（Metadata）就是数据的数据，用于建立、管理、维护和使用数据仓库。。元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿于建立数据仓库的整个过程。元数据使得用户可以掌握数据的历史情况，如数据从哪里来？流通时间有多长？更新频率是多大？数据元素的含义是什么？对它已经进行了哪些计算、转换和筛选等等。在需求不确定情况下，在瞬间万变的商业环境下，元数据可以更好的支持需求的变化，降低项目风险。通常把元数据分为技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。技术元数据是描述关于数据仓库技术细节的数据，这些元数据应用于开发、管理和维护数据仓库；业务元数据从商业和业务的角度描述数据仓库的数据，提供了良好的语义层定义，业务元数据使业务人员能够更好的理解数据仓库分析出来的数据。元数据贯彻于建立数据仓库的整个过程，不只是ETL过程需要元数据的支持。图1 元数据的应用在使用元数据的同时，随着数据仓库市场的发展，业界出现许多数据仓库管理和分析的工具，各种工具使用不同的元数据标准来表示和处理，不同系统之间的迁移、数据交换变得困难。于是，我们希望用一种单一的元数据标准，使得各种组织的元数据具有单一的元模型（MetaModel），因此，需要建立一种标准使得不同的数据仓库和商业智能系统之间可以相互交换元数据。 1.1.2 第二章元数据标准 1.1. 2.1 一、元数据标准CWM OMG于2001年颁布元数据标准CWM 1.0（Common Warehouse Metamodel Version 1.0）。CWM定义一个描述数据源、数据目的、转换、分析的元数据框架，以及定义建立和管理数据仓库的过程和操作，提供使用信息的继承。目前宣布支持CWM的厂商包括：IBM、Oracle、Hyperion、Dimension EDI、Genesis IONA、HP、NCR和Unisys等。 CWM基于3个工业标准： UML - Unified Modeling Language，OMG建模标准； MOF - Meta Object Facility，OMG建立元模型和模型库的标准，提供在异构环境下的数据交换的接口； XMI - XML Metadata Interchange，OMG元数据交换标准。 UML在CWM中得到充分的应用，担任3个不同的角色： 1），UML用来做为与MOF对应的meta-metamodel。UML相当于MOF Model,，UML Notation和OCL(Object Constraint Language)，被用来做为建模语言、图形符号、约束语言，

数据仓库元数据管理

数据仓库元数据管理余友波数据仓库之路原创资料 https://www.360docs.net/doc/3a4448031.html,

数据仓库系统建设方案详细

河北省工商银行数据仓库系统建设方案建议书

北京世纪明日网络科技有限公司二零零零年三月河北省工商银行数据仓库系统建设方案目录第一章前言 1.1数据仓库发展史 1.2竞争日趋激烈的金融市场 1.3中国专业银行面临的挑战 1.4中国专业银行实施数据仓库的意义 1.5中国专业银行实施数据仓库已具备的条件第二章数据仓库总体概述 2.1 数据仓库基础 2.2 数据仓库技术概述 2.3 一个可扩展数据仓库的基本框架

2.4 一个数据仓库实施流程第三章系统体系结构设计 3.1系统设计指导思想 3.2 方案总体框架图 3.3 系统体系结构设计 3.4 系统方案的组成第四章银行数据仓库的建设 4.1 面向应用的OLTP系统和面向主题的OLAP系统 4.2 个性化服务的定义 4.3 业务探索/业务发掘 4.4 建立市场客户信息基础 4.5 利用数据仓库实现的基本模块 4.6 更高层次的开发应用 4.7 综合信息发布第五章方案实施建议 5.1 开发模式 5.2 组织机构 5.3 项目实施进程

5.4 项目进度计划第六章产品报价 6.1 软件产品报价 6.2 硬件产品报价 6.3 项目开发实施费用第一章前言 1.1 数据仓库发展史相对于许多行业而言，信息处理技术还是一门新兴的技术，但是其发展速度却几乎是最快的。随着计算机硬件技术的飞速发展，软件技术也是日新月异。许多企业和机构已经建立了相对完善的OLTP（联机事物处理）系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。通过对这些历史数据的分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门作出更加合理的决策。70年代中期出现的MIS（管理信息系统）实际上就是在这种背景下产生的。但MIS具有极大的局限性。首先，它是按预先定义好的流程对数

(整理)数据仓库与元数据管理

数据仓库与元数据管理 1. 前言在事务处理系统中的数据，主要用于记录和查询业务情况。随着数据仓库（DW）技术的不断成熟，企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来，对于这样一个复杂的企业数据环境，如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理。本文首先介绍了元数据的定义、作用和意义；然后讨论了数据仓库系统中元数据管理的现状和关于元数据的标准化情况；最后提出了建立元数据管理系统的步骤和实施方法。 2. 元数据 2.1 元数据的概念按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。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，它主要包括以下信息： ●数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容； ●业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式 ●汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告； ●由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。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

数据仓库建设步骤

数据仓库建设步骤 1.系统分析，确定主题确定一下几个因素：操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准：厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。数据库对大数据量（TB级）的支持能力。数据库是否支持并行操作。能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT）。能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。 3.建立数据仓库的逻辑模型具体步骤如下： 1)确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。 2)基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。 3)识别主题之间的关系。 4)分解多对多的关系。 5)用范式理论检验逻辑数据模型。 6)由用户审核逻辑数据模型。 4.逻辑数据模型转化为数据仓库数据模型具体步骤如下： 1)删除非战略性数据：数据仓库模型中不需要包含逻辑数据模型中的全部数据项，某些用于操作处理的数据项要删除。 2)增加时间主键：数据仓库中的数据一定是时间的快照，因此必须增加时间主键。 3)增加派生数据：对于用户经常需要分析的数据，或者为了提高性能，可以增加派生数据。

4)加入不同级别粒度的汇总数据：数据粒度代表数据细化程度，粒度越大，数据的汇总程度越高。粒度是数据仓库设计的一个重要因素，它直接影响到驻留在数据仓库中的数据量和可以执行的查询类型。显然，粒度级别越低，则支持的查询越多；反之，能支持的查询就有限。 5.数据仓库数据模型优化数据仓库设计时，性能是一项主要考虑因素。在数据仓库建成后，也需要经常对其性能进行监控，并随着需求和数据量的变更进行调整。优化数据仓库设计的主要方法是：合并不同的数据表。通过增加汇总表避免数据的动态汇总。通过冗余字段减少表连接的数量，不要超过3~5个。用ID代码而不是描述信息作为键值。对数据表做分区。 6.数据清洗转换和传输由于业务系统所使用的软硬件平台不同，编码方法不同，业务系统中的数据在加载到数据仓库之前，必须进行数据的清洗和转换，保证数据仓库中数据的一致性。在设计数据仓库的数据加载方案时，必须考虑以下几项要求：加载方案必须能够支持访问不同的数据库和文件系统。数据的清洗、转换和传输必须满足时间要求，能够在规定的时间范围内完成。支持各种转换方法，各种转换方法可以构成一个工作流。支持增量加载，只把自上一次加载以来变化的数据加载到数据仓库。 7.开发数据仓库的分析应用建立数据仓库的最终目的是为业务部门提供决策支持能力，必须为业务部门选择合适的工具实现其对数据仓库中的数据进行分析的要求。信息部门所选择的开发工具必须能够：满足用户的全部分析功能要求。数据仓库中的用户包括了企业中各个业务部门，他们的业务不同，要求的分析功能也不同。如有的用户只是简单的分析报表，有些用户则要求做预测和趋势分析。提供灵活的表现方式。分析的结果必须能够以直观、灵活的方式表现，支持复杂的图表。使用方式上，可以是客户机/服务器方式，也可以是浏览器方式。事实上，没有一种工具能够满足数据仓库的全部分析功能需求，一个完整的数据仓库系统的功能可能是由多种工具来实现，因此必须考虑多个工具之间的接口和集成性问题，对于用户来说，希望看到的是一致的界面。 8.数据仓库的管理

家具安装方法

如今的家装我们注重的是“轻装修，重装饰”，用装饰的点缀让装修充满生机。既然说大了这点，今天小编就和大家来聊一聊，装修中的家具安装，安装流程是什么呢？下面就一起来看看吧。家具是我们生活中必不可少的东西，它为我们带来方便和实用的同时，也美化着我们的家。一、家具安装前 1、工具的准备好的家具，不仅仅让我们在使用中可以感受到，而且能让我们在家具安装的时候体会到其中独特的乐趣。就像玩模型一样，一步步，匠心独运。然而，家具安装可跟玩模型有很大的区别。首先，我们需要为安装准备必要的安装工具，常见的家具安装需要用到十字、一字螺丝刀各一个，开口扳手，卷尺，铁钳，胶锤等。兵马未动，粮草先行。先准备好安装的工具，是家具安装的必要环节。

2、场地的选择为家具安装选择良好的环境，也对安装质量的影响起到了决定性的因素。地面不平，容易造成家具骨架倾斜、影响卷尺的尺度测量、家具各部件衔接发生间隙等，而环境的湿度也对家具安装有很大的影响，尤其是实木家具。环境湿度过大，比如阴雨天，容易在家具安装的时候，让水汽进入家具各部位的衔接面、金属固定器件，让家具容易受到虫蛀，发生霉烂，金属器件也容易生锈。二、家具安装中

1、安装时要注意家中的其它位置的保护，因为家具一般在家装过程中是最后进场(不装修的话更要保护家里的物品)，重点保护的对象是：地板(尤其是实木地板)、门套、门、楼梯、墙纸、壁灯等。 2、如果是请师傅安装，要亲自跟进安装过程，看是否有安装过程中的损坏，其实这一点倒不会有太多的问题，因为安装工都是经验丰富的，如果他弄坏了您的家具，公司也会有一定的处罚。如果是自己安装，一定要注意做好自身安全防护，地面也要有柔软的材料防护，以免造成划伤，刮花。 3、拉手、把手等五金件的安装：这里主要是要确定安装位置，以最合适家人的高度或者位置就可以，而不要光图美观好看。比如吊柜或者增高柜的把手一定要安装在门的下面，地柜、写字台的小柜，一定要放在上面。 4、注意保持卫生：如果您是更换家里的旧家具，这一点尤为重要(新装修的朋友还可以做整体保洁)，因为定制家具不同于成品家具，很多东西是在您的家中安装完成的，必然要有一些打孔、切割等工作，所以必然会有一些锯末和灰尘产生。 5、墙面中的装修管线：水电改造已经是现代装修中必不可少的一项，所以

整体衣柜安装图解

衣柜安装图解说衣柜安装是一门技术活，其实也不过注意几个主要环节，懂得衣柜各个组件的功能及应用的话，衣柜安装相对来说就很容易了，对于看到那些小零件就头疼的人来说，就有点难度了，现在由涉猎衣柜行业近十年的—德夫曼为广大群众介绍：衣柜安装中遇到板材组装问题，让广大群众只读图就能知道衣柜个部件件是怎么安装的，接下来主要介绍板材间比较复杂的安装过程，让衣柜组装没有困难。首先，让我们看看衣柜最常用的五金配件：三合一连接件，主要用于板式家具横板与竖版件的链接，包括了“三合一螺杆”、“偏心轮”“胶粒”，以下是三个安装图解：图解一：从图中可以看到，有板一、板二，要想将两块板组合在一起，那么就要一步步的操作：①、将“胶粒”塞入板一，稳定胶粒。②、将“螺杆”拧入“胶粒”，并拧紧！③、将螺杆插入板二预打孔位置。④、将偏心轮对准螺杆拧入板二，拉紧螺杆。

图解二：图中可以看到，AB两块板的组装要从：①、使用螺丝刀将图中的三合一螺杆安装在A板预装塑料孔位中。②、将木塞安装进B板对应的孔位中。③、将A、B板对接起来。④、用螺丝把三合一偏心件如图装入对应孔位并拧紧。

图解三：图中可以看到，两块板的组装要从：①、首先将上图的三合一连接件用螺丝刀装入预留塑胶孔位中。②、完成第一步后如图。③、把木塞用锤子安装进另外一板材对应的空位。④、将两块要结合的板材按上图方式对接起来。④、用螺丝刀把三合一构件装入如上图的孔位并拧紧。⑤、OK完成组装。总结，从上面不同版本的三合一图释来看，虽有小小差异，但绝大部分是雷同的，从步骤上看，都是一样的，先后顺序分的比较明显，相对其他五金配件来说，这也算是比较容易组装的配件，所以大家一看便可以掌握了。然后，就是到了衣柜抽屉的安装，看起来比较繁琐的安装了。但是，绝大多数的板式家具都会到这一环节，很多衣帽间、斗柜、茶几、隔断柜等等都会用到抽屉，所以说，抽屉的安装时比较复杂又比较重要的环节，那么，就让我们一起看看抽屉的组成部件吧！

家具安装技巧和方法

家具是我们生活中必不可少的东西，它为我们带来方便和实用的同时，也美化着我们的家。那么我们在安装家具的时候，有哪些方法和技巧呢?下面就一起来看看吧。一、家具安装前 1、工具的准备好的家具，不仅仅让我们在使用中可以感受到，而且能让我们在家具安装的时候体会到其中独特的乐趣。就像玩模型一样，一步步，匠心独运。然而，家具安装可跟玩模型有很大的区别。首先，我们需要为安装准备必要的安装工具，常见的家具安装需要用到十字、一字螺丝刀各一个，开口扳手，卷尺，铁钳，胶锤等。兵马未动，粮草先行。先准备好安装的工具，是家具安装的必要环节。 2、场地的选择为家具安装选择良好的环境，也对安装质量的影响起到了决定性的因素。地面不平，容易造成家具骨架倾斜、影响卷尺的尺度测量、家具各部件衔接发生间隙等，而环境的湿度也对家具安装有很大的影响，尤其是实木家具。环境湿度过大，比

如阴雨天，容易在家具安装的时候，让水汽进入家具各部位的衔接面、金属固定器件，让家具容易受到虫蛀，发生霉烂，金属器件也容易生锈。二、家具安装中 1、安装时要注意家中的其它位置的保护，因为家具一般在家装过程中是最后进场(不装修的话更要保护家里的物品)，重点保护的对象是：地板(尤其是实木地板)、门套、门、楼梯、墙纸、壁灯等。 2、如果是请师傅安装，要亲自跟进安装过程，看是否有安装过程中的损坏，其实这一点倒不会有太多的问题，因为安装工都是经验丰富的，如果他弄坏了您的家具，公司也会有一定的处罚。如果是自己安装，一定要注意做好自身安全防护，地面也要有柔软的材料防护，以免造成划伤，刮花。 3、拉手、把手等五金件的安装：这里主要是要确定安装位置，以最合适家人的高度或者位置就可以，而不要光图美观好看。比如吊柜或者增高柜的把手一定要安装在门的下面，地柜、写字台的小柜，一定要放在上面。 4、注意保持卫生：如果您是更换家里的旧家具，这一点尤为重要(新装修的朋友还可以做整体保洁)，因为定制家具不同于成品家具，很多东西是在您的家中安装完成的，必然要有一些打孔、切割等工作，所以必然会有一些锯末和灰尘产生。

建设数据仓库的八个步骤

大数据技术部建设数据仓库的八个步骤2017年04月25日编制

建设数据仓库的八个步骤摘要：建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题。关键词：数据仓库元数据建设数据仓库建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。 1.系统分析，确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流，了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义，确定各个主题下的查询分析要求。业务人员往往会罗列出很多想解决的问题，信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总，确定数据仓库所实现的业务功能。一旦确定问题以后，信息部门的人员还需要确定一下几个因素： ·操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。 ·在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年。 ·用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。 ·用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。由于双方在理解上的差异，确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程，信息部门

的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看，以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台在数据仓库所要解决的问题确定后，第二个步骤就是选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。这里有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准： ·厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。 ·数据库对大数据量（TB级）的支持能力。 ·数据库是否支持并行操作。 ·能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。 ·能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT）。 ·能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。 3.建立数据仓库的逻辑模型具体步骤如下：（1）确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。（2）基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。（3）识别主题之间的关系。（4）分解多对多的关系。

数据仓库和元数据管理

数据仓库和元数据管理在事务处理系统中的数据，主要用于记录和查询业务情况。随着数据仓库（DW）技术的不断成熟，企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。数据仓库是一种面向决策主题、由多数据源集成、拥有当前及历史总结数据、以读为主的数据库系统，其目的是支持决策。数据仓库要根据决策的需要收集来自企业内外的有关数据，并加以适当的组织处理，使其能有效地为决策过程提供信息。数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来，对于这样一个复杂的企业数据环境，如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理。元数据是关于数据、操纵数据的进程和应用程序的结构和意义的描述信息，其主要目标是提供数据资源的全面指南。元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源以及抽取和转换规则等，而且整个数据仓库系统的运行都是基于元数据的，是元数据把数据仓库系统中的各个松散的组件联系起来，组成了一个有机的整体。本文首先介绍了元数据的定义、作用和意义；然后讨论了数据仓库系统中元数据管理的现状和关于元数据的标准化情况；最后提出了建立元数据管理系统的步骤和实施方法。建立数据仓库一个重要的工作是元数据管理。按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。元数据使得用户可以掌握数据的历史情况，如数据从哪里来？流通时间有多长？更新频率是多大？数据元素的含义是什么？对它已经进行了哪些计算、转换和筛选等等。在需求不确定情况下，在瞬间万变的商业环境下，元数据可以更好的支持需求的变化，降低项目风险。通常把元数据分为技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。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，它主要包括以下信息：数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容；业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式；汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告；由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。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，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名；访问数据的原则和数据的来源；系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息；具体包括以下信息：

数据仓库dw建设

1. 数据仓库概述经过多年IT的建设，信息对于企业的日常管理已经日益重要，并逐渐成为重要的信息资产，信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好企业内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。在过去相当一段时间内，企业业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开，应用的构建多是自下而上构建，主要以满足某个部门的业务功能为主，我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用，分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用，缺乏企业全局的单一视图，形成了一个个信息孤岛，分立的系统之间缺乏沟通，同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息，而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库，也有可能是XML、EXCEL等文件。因此，构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式，目的是覆盖企业各个环节的关键业务数据，完善元数据管理，形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义，能够灵活的获取企业业务数据的单一视图（需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性）。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终，这些数据可以为部队分析、决策支持（多维分析、即席查询、数据挖掘）等应用提供更及时、准确、有效的支持。数据仓库的目标是实现跨系统数据共享，解决信息孤岛，提升数据质量，辅助决策分析，提供统一的数据服务。同时，数据仓库的构建也面临着各种挑战，比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。

2. 全域数据库总体架构核心业务边防一体化其他XML Excel Web 服务消息队列文本数据智能传感器虚拟传感器摄像头全域数据库总体架构全域数据库总体的层次，最下面是基础架构层，主要包括支撑这一架构运行的主机系统、存储备份系统、网络系统等内容。从下往上看，再上面是数据源层，既包括各个业务的关系型数据源、内容管理数据源也包括半结构化数据源比如XML 、EXCEL 等，也包括各个总队、支队的业务数据源。数据源层之上是“交换服务体系”，主要包括信息服务总线和服务总线两部分。信息服务总线主要实现数据层的信息整合和数据转换，而服务总线主要实现应用层的信息交换和整合。信息服务总线主要依托联邦、复制、清洗、转换等技术实现，其主要包括信息整合服务和清洗转换加载服务两部分。通过信息服务总线的信息整合服务（数据联邦、复制），可以透明、实时的访问分布在总队和支队的各个业务系统中的各种同构、异构数据（前提是拥有足够的权限）。信息整合服务在整个企业层面保证