数据仓库 大数据 关系

一、数据仓库 大数据 关系

数据仓库与大数据的关系

数据仓库和大数据是当今信息技术领域中备受瞩目的两大概念。数据仓库是指将企业不同来源的数据集成到一个统一的数据库中，并加以分析和处理，以支持企业决策和业务发展的过程。而大数据是指海量、复杂的数据集合，需要利用新型的数据处理技术和工具进行管理、分析和挖掘。

数据仓库与大数据之间有着密切的关联和互动，二者相辅相成，共同构建了现代企业的数据架构。在数据仓库中，通常存储的是结构化的数据，如销售记录、客户信息等，这些数据经过清洗和加工后被用于生成报表、分析趋势等；而大数据则更侧重于非结构化数据，如社交媒体数据、物联网数据等，这些数据量大且多样，需要新型的存储和计算技术来处理。

数据仓库与大数据的集成与优化

在当今数据驱动的时代，企业需要充分利用数据仓库和大数据技术，以提升业务效率和决策能力。数据仓库可以作为大数据的一部分，用于存储分析结果和维度数据，从而提供更高效的查询和分析能力。同时，大数据技术可以为数据仓库提供更多维度的数据源，如实时流数据、日志数据等，丰富企业数据管理和分析的广度和深度。

数据仓库与大数据的集成

• 数据同步：将大数据平台中的数据同步到数据仓库中，实现数据一致性和实时性。
• 数据整合：整合数据仓库中的结构化数据和大数据平台中的非结构化数据，为企业提供全面的数据视图。

数据仓库与大数据的优化

• 性能优化：通过优化数据仓库的结构和索引，提升数据查询和分析的速度和效率。
• 资源优化：合理分配大数据和数据仓库的计算资源，以充分利用硬件和软件的优势。

数据仓库与大数据的未来发展趋势

随着信息技术的不断发展和创新，数据仓库和大数据技术也在不断演进和完善。未来，数据仓库与大数据之间的边界将越来越模糊，二者将逐渐融合和统一，形成更加完整和高效的数据管理和分析体系。

数据仓库与大数据的融合

• 数据湖架构：数据仓库将不再局限于结构化数据，而是将结构化和非结构化数据一视同仁地存储和管理，形成数据湖。
• 实时分析：大数据平台和数据仓库将实现更加紧密的集成，实现实时数据采集、处理和分析，提升决策的即时性。

数据仓库与大数据的统一

• 统一视图：企业将建立统一的数据视图，整合数据仓库和大数据平台的数据，为决策和运营提供一致的数据支持。
• 智能化分析：利用人工智能和机器学习技术对数据仓库和大数据进行智能化分析和挖掘，发现更多的商业洞见。

总的来说，数据仓库和大数据的发展趋势是融合与统一，以实现更加高效和智能的数据管理和分析。未来的企业将更加依赖数据，更加注重数据的质量和价值，数据仓库与大数据技术将成为企业数字化转型的重要支撑和助力。

二、大数据 数据仓库 关系

大数据和数据仓库是当今信息技术领域内备受瞩目的概念，它们在企业和组织中发挥着重要作用。数据仓库作为一种集成数据的存储库，主要用于支持决策制定和分析报告，而大数据则是指规模庞大、类型多样、处理速度快的数据集合。

大数据的定义和特点

在信息时代，数据量呈指数级增长，这就诞生了所谓的大数据。大数据的特点主要包括数据量大、类型多、处理速度快、价值密度低等。这些特点也给数据处理和分析带来了挑战，需要使用先进的技术和工具来有效地管理和分析这些数据。

数据仓库的作用和价值

数据仓库作为企业中的重要资源，扮演着关键的角色。通过数据仓库，企业可以将分散在不同系统中的数据集成到一个统一的平台中，为决策制定和业务分析提供支持。数据仓库的建设和维护需要投入大量的人力和物力，但它所带来的价值是无法估量的。

大数据与数据仓库的关系

在实际应用中，大数据和数据仓库常常结合使用，相互补充和促进。大数据技术可以帮助数据仓库处理更大量级的数据，提高数据处理和分析的效率和速度。同时，数据仓库可以为大数据提供一个可靠的数据存储和管理平台，保证数据的质量和一致性。

结语

在信息化发展的今天，大数据和数据仓库已经成为企业信息管理的重要组成部分。只有不断创新和学习最新的技术和方法，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现持续的发展和增长。

三、数据仓库与大数据关系

数据仓库与大数据之间的关系一直备受关注，在当今数字化时代，这两个概念在企业中扮演着至关重要的角色。数据仓库是指用于存储和管理企业历史数据的集成系统，而大数据则是指处理规模庞大、种类繁多的数据集。虽然两者有着不同的特点和应用场景，但它们之间存在着密切的关联。

数据仓库的定义与特点

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持企业的决策制定过程。在数据仓库中，数据被清洗、转换、集成，并存储在统一的数据模型中，以便进行查询和分析。数据仓库通常采用星型或雪花型模型，便于数据的查询和报表生成。

大数据的定义与特点

大数据是指数据量大到无法通过传统数据库工具有效管理和处理的数据集合，它包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大数据具有“3V”特点，即数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）、数据种类多（Variety），这为企业带来了挑战，也带来了机遇。

数据仓库与大数据的关系

数据仓库与大数据之间的关系可以从多个角度进行解读。首先，数据仓库可以为大数据提供支持。在大数据分析过程中，数据仓库可以作为存储和管理历史数据的基础设施，为大数据分析提供数据源。其次，大数据技术可以为数据仓库注入新的活力。例如，大数据技术可以帮助数据仓库实现实时数据处理和分析，提升数据仓库的处理能力和灵活性。

数据仓库与大数据的应用场景

数据仓库和大数据在企业中有着各自独特的应用场景。数据仓库主要用于支持企业的决策制定过程，通过对历史数据进行分析，帮助企业了解过去业务状况，预测未来发展趋势。大数据则更多地应用于数据驱动的业务创新和智能决策支持领域，通过对海量数据的分析挖掘，发现商业价值和机会。

结语

综上所述，数据仓库与大数据在企业中各有其重要性和应用场景，二者之间相辅相成、相互促进。随着企业数据规模的不断增长和数据价值的不断凸显，数据仓库与大数据关系的研究和应用将变得愈发重要。只有深入理解并合理运用数据仓库与大数据技术，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

四、数据仓库与hdfs的关系？

Hive 是一个基于 Hadoop 文件系统之上的数据仓库架构，存储用hdfs，计算用mapreduce

五、大数据与数据仓库的关系

大数据与数据仓库的关系

数据仓库与大数据的概念

在今天这个数字化的时代，数据已经成为企业的重要资产之一。数据仓库和大数据作为数据管理和分析的两个重要概念，扮演着不可或缺的角色。数据仓库是指用于集中存储企业数据并支持数据分析、报告和决策的系统，而大数据则指的是规模庞大、种类繁多的数据集合。

数据仓库与大数据的联系

数据仓库和大数据在很多方面是相辅相成的。数据仓库通常用于存储结构化数据，而随着大数据时代的到来，企业也需要存储和处理非结构化和半结构化数据。因此，数据仓库和大数据系统往往会结合使用，以实现更全面的数据管理和分析。

不同点与共通点

数据仓库通常用于支持企业的决策制定过程，提供经过清洗和转换的数据用于报表和分析。而大数据则更注重在海量数据中挖掘有用的信息和洞察。然而，两者都旨在帮助企业更好地利用数据来获取竞争优势。

未来发展趋势

随着技术的不断进步和数据量的不断增长，数据仓库和大数据的关系也在不断演化。未来，我们可能会看到更多的数据仓库系统整合大数据技术，以应对多样化和高速增长的数据需求。

结论

在当今竞争激烈的商业环境中，数据管理和分析对企业的重要性不言而喻。数据仓库和大数据作为数据管理和分析的两个关键组成部分，在帮助企业提升数据价值和竞争力方面发挥着至关重要的作用。他们之间的关系虽然有差异，但在实践中却常常相互补充，共同推动着企业朝着数据驱动的未来迈进。

六、数据仓库十大主题模型？

数据仓库十大的主题模型如下

高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系

中层模型：细化 上层主题 数据项

物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计

维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提出 （当前最主流的模型）

星型：所有维表直接连接到事实表

雪花型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上

七、数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

八、数据仓库包括操作？

高层整理仓库数据，数字笔记，人员运行，另外还包括机器操作等数据，也就是查看的意思。

九、大数据仓库前景？

绝对有钱途， 我推荐过两个大学毕业生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错，绝对上万

数据仓库最吃钱了，许多都是有钱的大公司钱没地花，大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting, CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。

没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势，特别是前瞻。

十、如何建立大数据数据仓库？

简述数据仓库的建设步骤

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。其建设步骤如下：

1)收集和分析业务需求

2)建立数据模型和数据仓库的物理设计

3)定义数据源

4)选择数据仓库技术和平台

5)从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库

6)选择访问和报表工具

7)选择数据库连接软件

8)选择数据分析和数据展示软件

9)更新数据仓库