一、數據倉庫和大數據平臺

隨著信息時代的不斷發展，數據在企業中的重要性日益凸顯。數據倉庫和大數據平臺作為企業數據管理中的關鍵組成部分，發揮著至關重要的作用。本文將深入探討數據倉庫和大數據平臺的定義、功能以及在企業中的應用。

數據倉庫

數據倉庫是指將企業各個業務系統中的數據進行抽取、轉換和加載（ETL），經過清洗、整合和存儲后形成的統一且易于查詢分析的數據存儲庫。數據倉庫通常采用星型模式或雪花模式來組織數據，以支持復雜的分析查詢。

數據倉庫的主要功能包括：

• 數據集成：將分散在不同系統中的數據集成到一個統一的數據存儲中，確保數據的一致性和完整性。
• 數據清洗：清理數據中的錯誤、冗余和不完整信息，提高數據質量。
• 數據存儲：將經過清洗和整合的數據存儲在數據倉庫中，支持多維分析。
• 數據查詢：提供靈活且高效的查詢接口，支持各種復雜的數據分析查詢。

大數據平臺

大數據平臺是指用于存儲和處理海量、多樣化數據的技術解決方案。大數據平臺通常基于分布式計算和存儲架構，能夠處理傳統數據庫管理系統無法處理的數據規模和復雜性。

大數據平臺的特點包括：

• 橫向擴展：通過在集群中增加節點，實現系統的線性擴展，支持海量數據存儲和處理。
• 并行計算：采用并行計算模型，提高數據處理速度和計算效率。
• 容錯性：具備良好的容錯性能，保證系統在節點故障時仍能正常運行。

數據倉庫與大數據平臺的關系

數據倉庫和大數據平臺在企業中往往扮演著不同但互補的角色。數據倉庫主要用于存儲結構化數據，支持復雜的多維分析，適用于較為規范化和穩定的數據模型；而大數據平臺則更適合處理半結構化和非結構化數據，以及需要快速實時處理的數據，具有更強的數據處理和分析能力。

在實際應用中，企業往往會綜合使用數據倉庫和大數據平臺，通過數據集成和流式處理等手段將兩者整合在一起，實現全面的數據管理和分析。數據倉庫和大數據平臺的結合能夠為企業提供更全面、更深入的數據洞察，幫助企業進行決策和業務優化。

數據倉庫和大數據平臺在企業中的應用

數據倉庫和大數據平臺在企業中發揮著重要作用，對提升企業數據分析能力、優化業務流程、支持決策制定等方面都具有重要意義。

數據倉庫主要應用于：

• 業務報表和分析：通過數據倉庫存儲和分析企業數據，生成各類報表和分析結果，幫助管理層了解業務狀況。
• 業務決策支持：數據倉庫提供全面的數據支持，幫助企業管理層進行決策分析，優化業務流程。
• 數據挖掘和預測：利用數據倉庫中的數據進行數據挖掘和預測分析，發現潛在的商業機會。

大數據平臺主要應用于：

• 實時數據處理：大數據平臺能夠實時處理海量數據，支持實時監控和決策。
• 日志分析和行為分析：通過大數據平臺分析用戶行為和系統日志，優化產品和服務。
• 人工智能和機器學習：大數據平臺作為人工智能和機器學習的基礎，支持智能推薦等功能。

綜上所述，數據倉庫和大數據平臺在企業中各有其獨特的優勢和應用場景，合理地結合兩者可以為企業提供更全面、更深入的數據支持，助力企業提升競爭力和創新能力。

二、數據倉庫十大主題模型？

數據倉庫十大的主題模型如下

高層模型：考慮所有上層主題，主題之間的關系

中層模型：細化 上層主題 數據項

物理模型：基于性能，存儲，平臺特點，數據合并，分區設計

維度建模（Ralph Kimball 拉爾夫·金博爾）提出 （當前最主流的模型）

星型：所有維表直接連接到事實表

雪花型： 當有一個或多個維表沒有直接連接到事實表上，而是通過其他維表連接到事實表上

三、數據倉庫的含義,數據倉庫和數據庫的區別？

一直想整理一下這塊內容，既然是漫談，就想起什么說什么吧。我一直是在互聯網行業，就以互聯網行業來說。先大概列一下互聯網行業數據倉庫、數據平臺的用途：

整合公司所有業務數據，建立統一的數據中心；

提供各種報表，有給高層的，有給各個業務的；

為網站運營提供運營上的數據支持，就是通過數據，讓運營及時了解網站和產品的運營效果；

為各個業務提供線上或線下的數據支持，成為公司統一的數據交換與提供平臺；

分析用戶行為數據，通過數據挖掘來降低投入成本，提高投入效果；比如廣告定向精準投放、用戶個性化推薦等；

開發數據產品，直接或間接為公司盈利；

建設開放數據平臺，開放公司數據；

。。。。。。

上面列出的內容看上去和傳統行業數據倉庫用途差不多，并且都要求數據倉庫/數據平臺有很好的穩定性、可靠性；但在互聯網行業，除了數據量大之外，越來越多的業務要求時效性，甚至很多是要求實時的 ，另外，互聯網行業的業務變化非常快，不可能像傳統行業一樣，可以使用自頂向下的方法建立數據倉庫，一勞永逸，它要求新的業務很快能融入數據倉庫中來，老的下線的業務，能很方便的從現有的數據倉庫中下線；

其實，互聯網行業的數據倉庫就是所謂的敏捷數據倉庫，不但要求能快速的響應數據，也要求能快速的響應業務；

建設敏捷數據倉庫，除了對架構技術上的要求之外，還有一個很重要的方面，就是數據建模，如果一上來就想著建立一套能兼容所有數據和業務的數據模型，那就又回到傳統數據倉庫的建設上了，很難滿足對業務變化的快速響應。應對這種情況，一般是先將核心的持久化的業務進行深度建模（比如：基于網站日志建立的網站統計分析模型和用戶瀏覽軌跡模型；基于公司核心用戶數據建立的用戶模型），其它的業務一般都采用維度+寬表的方式來建立數據模型。這塊是后話。

整體架構下面的圖是我們目前使用的數據平臺架構圖，其實大多公司應該都差不多：

邏輯上，一般都有數據采集層、數據存儲與分析層、數據共享層、數據應用層。可能叫法有所不同，本質上的角色都大同小異。

我們從下往上看：

數據采集數據采集層的任務就是把數據從各種數據源中采集和存儲到數據存儲上，期間有可能會做一些簡單的清洗。

數據源的種類比較多：

網站日志：

作為互聯網行業，網站日志占的份額最大，網站日志存儲在多臺網站日志服務器上，

一般是在每臺網站日志服務器上部署flume agent，實時的收集網站日志并存儲到HDFS上；

業務數據庫：

業務數據庫的種類也是多種多樣，有Mysql、Oracle、SqlServer等，這時候，我們迫切的需要一種能從各種數據庫中將數據同步到HDFS上的工具，Sqoop是一種，但是Sqoop太過繁重，而且不管數據量大小，都需要啟動MapReduce來執行，而且需要Hadoop集群的每臺機器都能訪問業務數據庫；應對此場景，淘寶開源的DataX，是一個很好的解決方案（可參考文章 《異構數據源海量數據交換工具-Taobao DataX 下載和使用》），有資源的話，可以基于DataX之上做二次開發，就能非常好的解決，我們目前使用的DataHub也是。

當然，Flume通過配置與開發，也可以實時的從數據庫中同步數據到HDFS

來自于Ftp/Http的數據源：

有可能一些合作伙伴提供的數據，需要通過Ftp/Http等定時獲取，DataX也可以滿足該需求;

其他數據源：

比如一些手工錄入的數據，只需要提供一個接口或小程序，即可完成

數據存儲與分析毋庸置疑，HDFS是大數據環境下數據倉庫/數據平臺最完美的數據存儲解決方案。

離線數據分析與計算，也就是對實時性要求不高的部分，在我看來，Hive還是首當其沖的選擇，豐富的數據類型、內置函數；壓縮比非常高的ORC文件存儲格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于結構化數據上的統計分析遠遠比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開發MR可能需要上百行代碼；

當然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很樂意開發Java，或者對SQL不熟，那么也可以使用MapReduce來做分析與計算；Spark是這兩年非常火的，經過實踐，它的性能的確比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn結合的越來越好，因此，必須支持使用Spark和SparkSQL來做分析和計算。因為已經有Hadoop Yarn，使用Spark其實是非常容易的，不用單獨部署Spark集群，關于Spark On Yarn的相關文章，可參考：《Spark On Yarn系列文章》

實時計算部分，后面單獨說。

數據共享這里的數據共享，其實指的是前面數據分析與計算后的結果存放的地方，其實就是關系型數據庫和NOSQL數據庫；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和計算的結果，還是在HDFS上，但大多業務和應用不可能直接從HDFS上獲取數據，那么就需要一個數據共享的地方，使得各業務和產品能方便的獲取數據； 和數據采集層到HDFS剛好相反，這里需要一個從HDFS將數據同步至其他目標數據源的工具，同樣，DataX也可以滿足。

另外，一些實時計算的結果數據可能由實時計算模塊直接寫入數據共享。

數據應用

業務產品

業務產品所使用的數據，已經存在于數據共享層，他們直接從數據共享層訪問即可；

報表

同業務產品，報表所使用的數據，一般也是已經統計匯總好的，存放于數據共享層；

即席查詢

即席查詢的用戶有很多，有可能是數據開發人員、網站和產品運營人員、數據分析人員、甚至是部門老大，他們都有即席查詢數據的需求；

這種即席查詢通常是現有的報表和數據共享層的數據并不能滿足他們的需求，需要從數據存儲層直接查詢。

即席查詢一般是通過SQL完成，最大的難度在于響應速度上，使用Hive有點慢，目前我的解決方案是SparkSQL，它的響應速度較Hive快很多，而且能很好的與Hive兼容。

當然，你也可以使用Impala，如果不在乎平臺中再多一個框架的話。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持從HDFS上直接獲取數據，都是通過將需要的數據同步到關系型數據庫中做OLAP，但如果數據量巨大的話，關系型數據庫顯然不行；

這時候，需要做相應的開發，從HDFS或者HBase中獲取數據，完成OLAP的功能；

比如：根據用戶在界面上選擇的不定的維度和指標，通過開發接口，從HBase中獲取數據來展示。

其它數據接口

這種接口有通用的，有定制的。比如：一個從Redis中獲取用戶屬性的接口是通用的，所有的業務都可以調用這個接口來獲取用戶屬性。

實時計算現在業務對數據倉庫實時性的需求越來越多，比如：實時的了解網站的整體流量；實時的獲取一個廣告的曝光和點擊；在海量數據下，依靠傳統數據庫和傳統實現方法基本完成不了，需要的是一種分布式的、高吞吐量的、延時低的、高可靠的實時計算框架；Storm在這塊是比較成熟了，但我選擇Spark Streaming，原因很簡單，不想多引入一個框架到平臺中，另外，Spark Streaming比Storm延時性高那么一點點，那對于我們的需要可以忽略。

我們目前使用Spark Streaming實現了實時的網站流量統計、實時的廣告效果統計兩塊功能。

做法也很簡單，由Flume在前端日志服務器上收集網站日志和廣告日志，實時的發送給Spark Streaming，由Spark Streaming完成統計，將數據存儲至Redis，業務通過訪問Redis實時獲取。

任務調度與監控在數據倉庫/數據平臺中，有各種各樣非常多的程序和任務，比如：數據采集任務、數據同步任務、數據分析任務等；

這些任務除了定時調度，還存在非常復雜的任務依賴關系，比如：數據分析任務必須等相應的數據采集任務完成后才能開始；數據同步任務需要等數據分析任務完成后才能開始； 這就需要一個非常完善的任務調度與監控系統，它作為數據倉庫/數據平臺的中樞，負責調度和監控所有任務的分配與運行。

前面有寫過文章，《大數據平臺中的任務調度與監控》,這里不再累贅。

總結在我看來架構并不是技術越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡單越穩定越好。目前在我們的數據平臺中，開發更多的是關注業務，而不是技術，他們把業務和需求搞清楚了，基本上只需要做簡單的SQL開發，然后配置到調度系統就可以了，如果任務異常，會收到告警。這樣，可以使更多的資源專注于業務之上。

四、數據倉庫包括操作？

高層整理倉庫數據，數字筆記，人員運行，另外還包括機器操作等數據，也就是查看的意思。

五、大數據倉庫前景？

絕對有錢途， 我推薦過兩個大學畢業生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英語不錯，絕對上萬

數據倉庫最吃錢了，許多都是有錢的大公司錢沒地花，大部分的數據倉庫在投入前3年都沒有多大的ROI,知道正在開始使用在markting, CRM才會產生更多revenue,但對于基本dashboard,還有作為stratedgy的數據基礎。

沒有數據倉庫大企業勢必會失去一些競爭優勢，特別是前瞻。

六、如何建立大數據數據倉庫？

簡述數據倉庫的建設步驟

數據倉庫是決策支持系統（dss）和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫研究和解決從數據庫中獲取信息的問題。數據倉庫的特征在于面向主題、集成性、穩定性和時變性。其建設步驟如下：

1)收集和分析業務需求

2)建立數據模型和數據倉庫的物理設計

3)定義數據源

4)選擇數據倉庫技術和平臺

5)從操作型數據庫中抽取、凈化、和轉換數據到數據倉庫

6)選擇訪問和報表工具

7)選擇數據庫連接軟件

8)選擇數據分析和數據展示軟件

9)更新數據倉庫

七、數據倉庫是什么？

大數據主要有三個特點：實時、多樣、量大、價值。大數據不僅量大，對于數據的處理也成為了最基本的配置。大數據還能整合各種各樣的數據類型，無論是結構化數據還是非結構化數據都能夠進行處理。

在這個時代，數據依然是最重要的，如何在利用的時候控制好數據，是對一個企業的考驗。數據在生活中是無處不在的，手機產生的記錄、移動互聯網產生的數據、取款時產生的數據、購物時產生的數據、行李從一個城市到另外一個城市產生的數據等。就算一個小小的店鋪，賣出一瓶飲料，也會產生數據，而數據就記錄著這個世界的存在與變化。

當某個企業的數據量巨大、資產非常重要時，就需要對它進行管理控制。如今數據已經成為了企業的資產。在以前，數據被人們看作是附屬物，而不是資產。只要企業進行交易就會產生這些附屬物，而現在發現這些交易的數據信息中蘊含著用戶的需求，成千上萬條信息積累下來，就能夠準確的知道用戶的需求，為用戶這幾新的產品，在營銷上就產生了新的價值。所以，數據就成為了企業的資產，需要被管理和控制起來。

近幾年，數據的控制管理工具發展的很緩慢而且它只是一些大型公司的工具，有實力的公司才會為它買單，這就讓數據的控制管理變得高高在上，這就讓數據作為資產還只停留在理念的層面上。

人們也一直在討論，數據倉庫能給企業帶來什么？數據倉庫對數據的控制主要體現在以下6個方面：

企業要通過快速、及時、方便、安全、準確、整合這6個方面對數據庫進行有效的控制。下面具體介紹一下數據庫對數據控制的體現方面，其內容包括以下幾點：

1.對數據快速的訪問

利用數據倉庫模型中的軟件和硬件對數據快速的訪問。比如剛收集來的數據，選擇是否需要存儲，或是采用其它的存儲技術。

2.能確保數據的整合性

當企業需要一年內的大量數據，或者是企業的視圖數據時，需要數據庫模型的整合支持。

3.保障數據的及時性

當數據批量抽取不足夠時，需要及時的對數據進行數據流處理。

4.控制讓數據的訪問更便捷

不僅將數據以表格的形式進行控制管理，還可以將數據以字段的形式進行管理，這樣就可以將數據分成更小更細的數據進行控制。

5.控制管理后的數據能夠保證數據一致性，讓數據變得更加的可信。

6.對數據進行權限管理

對數據加以控制后，可以防止企業的數據外漏，保障了數據的訪問安全。

傳統的數據庫并不能對數據進行分析控制，數據倉庫的興起，使傳統的數據庫和面向分析的分析型數據分離開來，形成各自的形式。數據倉庫的形態一般都是軟硬一體，這樣能夠提供最佳的控制效果。這樣的數據庫會采用更先進的查詢技術，以大規模并行處理和列式處理為代表。

另外，新興的互聯網企業也在嘗試一些性的技術對大數據進行控制，比如谷歌的MapReduce，就能夠對數據很好的控制。一些相對低廉的數據倉庫也能夠降低數據控制的門檻，一些小型的公司不必和大型的公司去較真價格。有開源的產品和足夠的硬件存儲，再加上一支專業的團隊，就可以構建一個數據倉庫平臺，對數據進行有效的控制。

八、數據倉庫網絡要求？

數據倉庫的網絡要求必須擁有穩定，而且符合功率的網速條件才可以達到要求

九、數據倉庫構建的過程和意義？

數據倉庫采集進來的原始數據是雜亂無章的，只有通過構建數據模型，將數據有序的組織和存儲起來之后（即模型），才能為上層應用提供高效靈活的支撐，優秀的數據倉庫模型對應用的價值主要體現在數據質量、響應速度、成本消耗及健壯水平四個方面：

1、數據質量

通過建模可以準確的理解業務和數據，實現業務和數據的標準映射，從而提升應用的有效性。

比如原始數據對于性別字段的枚舉值既有男女，也有01等形式，這種定義的分歧會對上層的應用產生干擾，數據模型應該依據數據標準對原始數據進行標準化，所謂“書同文，車同軌”，數據治理的要求往往要落在具體的數據建模中才能發揮作用。

2、響應速度

通過建模可以提前基于源數據生成應用所需的模型，提升應用響應能力。

寬表就是一種典型的模型，如果沒有寬表，應用就要將數據處理的復雜邏輯嵌入在應用中實現，無論是代碼的開銷、處理的開銷及訪問的開銷都很大，因此往往需要預先生成模型來置換時間，也就是空間換時間。

風險在于應用變化無常，而模型往往后知后覺，現在只管殺不管埋的現象很多了，導致企業中80%的模型沒人使用，元數據很大的一個應用場景就是模型生命周期的管理。

3、資源消耗

通過建模可以實現公共數據的共享，提升復用能力。

比如發現某些應用共同需要某個計算字段，則可以將這個計算字段預先生成（即沉淀成模型），這樣有新的應用需要時可以直接使用，從而在資源和時間節省上一舉兩得。

這個角度講，OLAP的CUBE其實就是一種建模，當然應用（上層模型也可以看成應用）如果不夠多，復用無從談起，建模也就失去了價值，很多時候感覺數據倉庫的模型沒啥卵用，大多時候是復用的效益不夠明顯所致。

4、健壯水平

通過建模可以實現應用與源數據的解耦，降低源數據變動對應用的影響，提升應用的健壯性。

比如有100個應用直接依賴某個源數據，如果這個源數據發生變動，則需要對100個應用都進行適配改造，代價非常大。

而如果100個應用都是基于模型支撐的，則可以在保證模型北向應用接口不動的情況下，僅改造模型和源數據的南向接口就可以了，不僅改動的工作量大幅減少（比如原來改100次現在只需要改一次），同時保證了應用的連續性。

十、數據倉庫、數據集市的區別？

數據倉庫和數據集市是兩種常見的數據管理和分析架構，它們有一些區別，如下所示：

定義：數據倉庫（Data Warehouse）：數據倉庫是一個集成、主題導向、面向分析的數據存儲系統，用于支持企業決策和分析需求。它從多個源系統中提取、轉換和加載數據，并將其組織成一種適合分析的結構。數據集市（Data Mart）：數據集市是一個小型的、專門用于滿足特定業務部門或特定業務需求的數據倉庫。它通常是從數據倉庫中派生出來的，包含了特定業務領域的數據。

范圍：數據倉庫：數據倉庫通常是一個企業級的數據存儲系統，涵蓋了整個組織的各個業務領域和功能。它集成了多個源系統的數據，并提供了全面的企業視圖。數據集市：數據集市是針對特定業務部門或特定業務需求而創建的，它只包含與該業務領域相關的數據。數據集市可以是獨立的，也可以從數據倉庫中派生出來。

數據結構：數據倉庫：數據倉庫采用了一種主題導向的數據模型，通常是星型或雪花型模型。它將數據組織成一系列的事實表和維度表，以支持復雜的分析查詢。數據集市：數據集市可以采用與數據倉庫相同的數據模型，也可以根據具體需求采用其他數據模型。它的數據結構通常更簡單，更專注于滿足特定業務需求。

使用者：數據倉庫：數據倉庫通常面向企業的高層管理人員和決策者，用于支持戰略性和戰術性的決策分析。數據集市：數據集市主要面向特定業務部門或特定業務需求的用戶，用于支持他們的操作性和戰術性決策。總的來說，數據倉庫是一個集成、全面的數據存儲系統，用于支持企業級的決策和分析需求；而數據集市是一個小型、專門用于滿足特定業務部門或特定業務需求的數據倉庫。數據倉庫提供了全面的企業視圖，而數據集市更專注于特定領域或需求。