ods

ods html body='D:\sas\text.html'; *创建一个text.html,将结果输出到这个文件里，可以创建多个; proc print data=clinic.admit; run; *默认会弹出HTML和输出（list）; ods html close; *将ods destination 关闭; ods listing close; *将默认输出listing 关闭; ods listing; *打开; ods html file='D:\sas\text1.html'; *创建.html,如果已经创建，则添加在后面,file=body; ods pdf file='D:\sas\test.pdf'; proc print data=clinic.admit2; run; ods _all_ close; *对于打开了多个ods destination的话，all全部关闭; ods listing; ods listing close; ods html file='D:\sas\TEST2.HTML'; proc print data=clinic.admit3; var id name sex; run; ods html close; ods listing; ods listing close; *同时输出两个结果; ods html body=

ODS （操作数据存储） 编辑 讨论 操作数据存储ODS（Operational Data Store）是 数据仓库 体系结构中的一个可选部分，也被称为贴源层。ODS具备数据仓库的部分特征和 OLTP 系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。 中文名 操作数据存储 外文名 Operational Data Store 用 途 业务系统 功 能 存储、查询以及形成隔离层 目录 1 作用 2 设计方法 3 设计指南 ▪ 数据调研 ▪ 数据范围 ▪ 主题元素 作用 编辑 一般在带有ODS的 系统体系结构 中，ODS都设计为如下几个作用： 1、在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2、转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度

原文链接： https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 今天看了一些专业的解释，还是对ODS、DW和DM认识不深刻，下班后花时间分别查了查它们的概念。 ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 1.数据中心整体架构 数据中心整体架构 数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。 2.数据仓库的ODS、DW和DM概念 ods、dw、dm区分 3.ODS、DW、DM协作层次图 协作层次 4.通过一个简单例子看这几层的协作关系 例子 5.ODS到DW的集成示例 集成例子 小结 数据中心是一个全新的领域，要进这个门还需要正确理解数据中心领域所设计的专业词汇。 参考链接： https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 来源：简书 来源： https://www.cnblogs.com/xibuhaohao/p/11671142.html

I am working on python and I want to read an *.ods file and convert it to a python dictionary. The key will be the first column value and the value will be second column value. How can I do it? I used xlrd but it does not read *.ods files. Some available options: pyexcel-ods : " A wrapper library to read, manipulate and write data in ods format. " Can be installed via: pip install pyexcel-ods . I personally recommend this package as I've used it and it is being actively maintained. py-odftools : " ... a collection of tools for analyzing, converting and creating files in the ISO standard

ETL工作的实质就是从各个数据源提取数据，对数据进行转换，并最终加载填充数据到数据仓库维度建模后的表中。只有当这些维度/事实表被填充好，ETL工作才算完成。 本项目的数据分析过程在hadoop集群上实现，主要应用hive数据仓库工具，因此，采集并经过预处理后的数据，需要加载到hive数据仓库中，以进行后续的分析过程。 1． 创建ODS层数据表1.1． 原始日志数据表 drop table if exists ods_weblog_origin; create table ods_weblog_origin( valid string, remote_addr string, remote_user string, time_local string, request string, status string, body_bytes_sent string, http_referer string, http_user_agent string) partitioned by (datestr string) row format delimited fields terminated by '\001'; 1.2． 点击流模型pageviews表 drop table if exists ods_click_pageviews; create table ods_click

数据仓库建设好以后，用户就可以编写Hive SQL语句对其进行访问并对其中数据进行分析。 在实际生产中，究竟需要哪些统计指标通常由数据需求相关部门人员提出，而且会不断有新的统计需求产生，以下为网站流量分析中的一些典型指标示例。 注：每一种统计指标都可以跟各维度表进行钻取。 1． 流量分析1.1． 多维度统计PV总量按时间维度 -计算每小时pvs，注意gruop by语法 select count(*) as pvs,month,day,hour from ods_weblog_detail group by month,day,hour; 方式一：直接在ods_weblog_detail单表上进行查询 --计算该处理批次（一天）中的各小时pvs drop table dw_pvs_everyhour_oneday; create table dw_pvs_everyhour_oneday(month string,day string,hour string,pvs bigint) partitioned by(datestr string); insert into table dw_pvs_everyhour_oneday partition(datestr='20130918') select a.month as month,a.day as day,a.hour as

该项目的数据分析过程在hadoop集群上实现，主要应用hive数据仓库工具，因此，采集并经过预处理后的数据，需要加载到hive数据仓库中，以进行后续的挖掘分析。 1.创建原始数据表 在hive仓库中建贴源数据表 drop table if exists ods_weblog_origin ; create table ods_weblog_origin ( valid string , remote_addr string , remote_user string , time_local string , request string , status string , body_bytes_sent string , http_referer string , http_user_agent string ) partitioned by ( datestr string ) row format delimited fields terminated by '\001' ; 点击流模型pageviews表 drop table if exists ods_click_pageviews ; create table ods_click_pageviews ( Session string , remote_addr string , time_local string ,

访客visit分析 ======================================================================================================================================================================================================================================================================== -- 回头/单次访客统计 select * from ods_click_stream_visit limit 10; +---------------------------------------+-------------------------------------+--------------------------------+---------------------------------+--------------------------------+---------------------------------+----------------------------------------------------