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导入SQL文件时报错（在执行创建表或者增加字段时，发现row size长度过长，会导致出现以下错误）再导入数据试试已经成功了！重启mysql数据库。

到这里，由于数仓模型设计的复杂性，我们需要多人合作共同完成建模工作，这时候架构师或者建模师可以结合之前分层分域的成果，按层按域将模型设计任务进行拆解后分发给不同的人完成。DW 层，数据仓库的核心存储层，这一层数仓建模的核心，相对标准的思路是我们在明细层采用范式建模的思路自顶向下设计把 ODS 层的数据完整的整合进来，打破孤岛（ID 映射）、消除冗余，再往上层可以采用维度建模的思路，基于 DWD 层

Datastage 操作界面对元数据的支持：Datastage 是自己管理 Metadata，不依赖任何数据库。参数控制：Datastage 可以对每个 job 设定参数，并且可以 job 内部引用这个参数名。数据质量：Datastage 有配套用的 ProfileStage 和 QualityStage 保证数据质量。定制开发：提供抽取、转换插件的定制，Datastage 内嵌一种类 BASIC

数据仓库是一种数据管理的方法论，理论概念很早就提出来了，而且各个行业都有广泛深入的应用。因此到目前为止该方法论的理论和实践体系已经非常完善了。深入了解过数仓而且有一定实践经验的人，应该能够在数据中台、数据治理、数据资产管理、数据中心，以及 DAMA、DCMM 等知识体系中，看到许许多多的数据仓库的知识。

上篇，我们介绍了五种传统 ETL 工具和八种数据同步集成工具。数据仓库详细介绍（五.ETL）工具篇上本篇，我们接着介绍两种新型 ETL 工具、大数据发展不同阶段产生的六种主要计算引擎、五种流程控制组件。最后我们简单讨论两个话题：这么多组件我们该如何抉择？如何快速将工具引入生产实践？0x01 新型 ETL 工具MapReduce 将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Ma

发行稿，从大面上应该不会有啥问题，但细节上可能会有考虑不周的情况，在宣讲阶段、执行阶段遇到问题阻碍的时候，应该根据实际情况对规范做出调整，唯有经过实践检验才能愈发完善，相信经过一段时间的持续实践，规范会成为组织文化的一部分，进而降低沟通成本、提高开发效率、保证交付质量，从而实现团队和个人的双赢。本篇写作的初衷，就是找到一种合理的分类方式，把数据规范详尽穷举的罗列给大家，让大家了解全貌。由于只是一家

数据质量管理是对数据从计划、收集、记录、存储、回收、分析和展示生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。”——以上内容摘自百度百科。笔者观点：“数据质量管理不单纯是一个概念，也不单纯是一项技术、也不单纯是一个

由此带来了大量的存储、计算资源的开销，并且随着该表的持续膨胀，里边数据也没有清退机制，快照会越滚越大，而且还清贷款的数据，所有属性状态是不会再变动的。该场景，我们的数据起止日期（t_start_date、t_end_date）就不适用了，因为理论上，商品价格一天可能会变更多次，必须改成数据起止时间（t_start_time、t_end_time），由此带来的数据处理逻辑的变化，上边 4.4 增量更

Datastage 操作界面对元数据的支持：Datastage 是自己管理 Metadata，不依赖任何数据库。参数控制：Datastage 可以对每个 job 设定参数，并且可以 job 内部引用这个参数名。数据质量：Datastage 有配套用的 ProfileStage 和 QualityStage 保证数据质量。定制开发：提供抽取、转换插件的定制，Datastage 内嵌一种类 BASIC