一、数据仓库和大数据平台

随着信息时代的不断发展，数据在企业中的重要性日益凸显。数据仓库和大数据平台作为企业数据管理中的关键组成部分，发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨数据仓库和大数据平台的定义、功能以及在企业中的应用。

数据仓库

数据仓库是指将企业各个业务系统中的数据进行抽取、转换和加载（ETL），经过清洗、整合和存储后形成的统一且易于查询分析的数据存储库。数据仓库通常采用星型模式或雪花模式来组织数据，以支持复杂的分析查询。

数据仓库的主要功能包括：

• 数据集成：将分散在不同系统中的数据集成到一个统一的数据存储中，确保数据的一致性和完整性。
• 数据清洗：清理数据中的错误、冗余和不完整信息，提高数据质量。
• 数据存储：将经过清洗和整合的数据存储在数据仓库中，支持多维分析。
• 数据查询：提供灵活且高效的查询接口，支持各种复杂的数据分析查询。

大数据平台

大数据平台是指用于存储和处理海量、多样化数据的技术解决方案。大数据平台通常基于分布式计算和存储架构，能够处理传统数据库管理系统无法处理的数据规模和复杂性。

大数据平台的特点包括：

• 横向扩展：通过在集群中增加节点，实现系统的线性扩展，支持海量数据存储和处理。
• 并行计算：采用并行计算模型，提高数据处理速度和计算效率。
• 容错性：具备良好的容错性能，保证系统在节点故障时仍能正常运行。

数据仓库与大数据平台的关系

数据仓库和大数据平台在企业中往往扮演着不同但互补的角色。数据仓库主要用于存储结构化数据，支持复杂的多维分析，适用于较为规范化和稳定的数据模型；而大数据平台则更适合处理半结构化和非结构化数据，以及需要快速实时处理的数据，具有更强的数据处理和分析能力。

在实际应用中，企业往往会综合使用数据仓库和大数据平台，通过数据集成和流式处理等手段将两者整合在一起，实现全面的数据管理和分析。数据仓库和大数据平台的结合能够为企业提供更全面、更深入的数据洞察，帮助企业进行决策和业务优化。

数据仓库和大数据平台在企业中的应用

数据仓库和大数据平台在企业中发挥着重要作用，对提升企业数据分析能力、优化业务流程、支持决策制定等方面都具有重要意义。

数据仓库主要应用于：

• 业务报表和分析：通过数据仓库存储和分析企业数据，生成各类报表和分析结果，帮助管理层了解业务状况。
• 业务决策支持：数据仓库提供全面的数据支持，帮助企业管理层进行决策分析，优化业务流程。
• 数据挖掘和预测：利用数据仓库中的数据进行数据挖掘和预测分析，发现潜在的商业机会。

大数据平台主要应用于：

• 实时数据处理：大数据平台能够实时处理海量数据，支持实时监控和决策。
• 日志分析和行为分析：通过大数据平台分析用户行为和系统日志，优化产品和服务。
• 人工智能和机器学习：大数据平台作为人工智能和机器学习的基础，支持智能推荐等功能。

综上所述，数据仓库和大数据平台在企业中各有其独特的优势和应用场景，合理地结合两者可以为企业提供更全面、更深入的数据支持，助力企业提升竞争力和创新能力。

二、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

三、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。

四、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。

五、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。

六、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

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

七、数据仓库是什么？

大数据主要有三个特点：实时、多样、量大、价值。大数据不仅量大，对于数据的处理也成为了最基本的配置。大数据还能整合各种各样的数据类型，无论是结构化数据还是非结构化数据都能够进行处理。

在这个时代，数据依然是最重要的，如何在利用的时候控制好数据，是对一个企业的考验。数据在生活中是无处不在的，手机产生的记录、移动互联网产生的数据、取款时产生的数据、购物时产生的数据、行李从一个城市到另外一个城市产生的数据等。就算一个小小的店铺，卖出一瓶饮料，也会产生数据，而数据就记录着这个世界的存在与变化。

当某个企业的数据量巨大、资产非常重要时，就需要对它进行管理控制。如今数据已经成为了企业的资产。在以前，数据被人们看作是附属物，而不是资产。只要企业进行交易就会产生这些附属物，而现在发现这些交易的数据信息中蕴含着用户的需求，成千上万条信息积累下来，就能够准确的知道用户的需求，为用户这几新的产品，在营销上就产生了新的价值。所以，数据就成为了企业的资产，需要被管理和控制起来。

近几年，数据的控制管理工具发展的很缓慢而且它只是一些大型公司的工具，有实力的公司才会为它买单，这就让数据的控制管理变得高高在上，这就让数据作为资产还只停留在理念的层面上。

人们也一直在讨论，数据仓库能给企业带来什么？数据仓库对数据的控制主要体现在以下6个方面：

企业要通过快速、及时、方便、安全、准确、整合这6个方面对数据库进行有效的控制。下面具体介绍一下数据库对数据控制的体现方面，其内容包括以下几点：

1.对数据快速的访问

利用数据仓库模型中的软件和硬件对数据快速的访问。比如刚收集来的数据，选择是否需要存储，或是采用其它的存储技术。

2.能确保数据的整合性

当企业需要一年内的大量数据，或者是企业的视图数据时，需要数据库模型的整合支持。

3.保障数据的及时性

当数据批量抽取不足够时，需要及时的对数据进行数据流处理。

4.控制让数据的访问更便捷

不仅将数据以表格的形式进行控制管理，还可以将数据以字段的形式进行管理，这样就可以将数据分成更小更细的数据进行控制。

5.控制管理后的数据能够保证数据一致性，让数据变得更加的可信。

6.对数据进行权限管理

对数据加以控制后，可以防止企业的数据外漏，保障了数据的访问安全。

传统的数据库并不能对数据进行分析控制，数据仓库的兴起，使传统的数据库和面向分析的分析型数据分离开来，形成各自的形式。数据仓库的形态一般都是软硬一体，这样能够提供最佳的控制效果。这样的数据库会采用更先进的查询技术，以大规模并行处理和列式处理为代表。

另外，新兴的互联网企业也在尝试一些性的技术对大数据进行控制，比如谷歌的MapReduce，就能够对数据很好的控制。一些相对低廉的数据仓库也能够降低数据控制的门槛，一些小型的公司不必和大型的公司去较真价格。有开源的产品和足够的硬件存储，再加上一支专业的团队，就可以构建一个数据仓库平台，对数据进行有效的控制。

八、数据仓库网络要求？

数据仓库的网络要求必须拥有稳定，而且符合功率的网速条件才可以达到要求

九、数据仓库构建的过程和意义？

数据仓库采集进来的原始数据是杂乱无章的，只有通过构建数据模型，将数据有序的组织和存储起来之后（即模型），才能为上层应用提供高效灵活的支撑，优秀的数据仓库模型对应用的价值主要体现在数据质量、响应速度、成本消耗及健壮水平四个方面：

1、数据质量

通过建模可以准确的理解业务和数据，实现业务和数据的标准映射，从而提升应用的有效性。

比如原始数据对于性别字段的枚举值既有男女，也有01等形式，这种定义的分歧会对上层的应用产生干扰，数据模型应该依据数据标准对原始数据进行标准化，所谓“书同文，车同轨”，数据治理的要求往往要落在具体的数据建模中才能发挥作用。

2、响应速度

通过建模可以提前基于源数据生成应用所需的模型，提升应用响应能力。

宽表就是一种典型的模型，如果没有宽表，应用就要将数据处理的复杂逻辑嵌入在应用中实现，无论是代码的开销、处理的开销及访问的开销都很大，因此往往需要预先生成模型来置换时间，也就是空间换时间。

风险在于应用变化无常，而模型往往后知后觉，现在只管杀不管埋的现象很多了，导致企业中80%的模型没人使用，元数据很大的一个应用场景就是模型生命周期的管理。

3、资源消耗

通过建模可以实现公共数据的共享，提升复用能力。

比如发现某些应用共同需要某个计算字段，则可以将这个计算字段预先生成（即沉淀成模型），这样有新的应用需要时可以直接使用，从而在资源和时间节省上一举两得。

这个角度讲，OLAP的CUBE其实就是一种建模，当然应用（上层模型也可以看成应用）如果不够多，复用无从谈起，建模也就失去了价值，很多时候感觉数据仓库的模型没啥卵用，大多时候是复用的效益不够明显所致。

4、健壮水平

通过建模可以实现应用与源数据的解耦，降低源数据变动对应用的影响，提升应用的健壮性。

比如有100个应用直接依赖某个源数据，如果这个源数据发生变动，则需要对100个应用都进行适配改造，代价非常大。

而如果100个应用都是基于模型支撑的，则可以在保证模型北向应用接口不动的情况下，仅改造模型和源数据的南向接口就可以了，不仅改动的工作量大幅减少（比如原来改100次现在只需要改一次），同时保证了应用的连续性。

十、数据仓库、数据集市的区别？

数据仓库和数据集市是两种常见的数据管理和分析架构，它们有一些区别，如下所示：

定义：数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一个集成、主题导向、面向分析的数据存储系统，用于支持企业决策和分析需求。它从多个源系统中提取、转换和加载数据，并将其组织成一种适合分析的结构。数据集市（Data Mart）：数据集市是一个小型的、专门用于满足特定业务部门或特定业务需求的数据仓库。它通常是从数据仓库中派生出来的，包含了特定业务领域的数据。

范围：数据仓库：数据仓库通常是一个企业级的数据存储系统，涵盖了整个组织的各个业务领域和功能。它集成了多个源系统的数据，并提供了全面的企业视图。数据集市：数据集市是针对特定业务部门或特定业务需求而创建的，它只包含与该业务领域相关的数据。数据集市可以是独立的，也可以从数据仓库中派生出来。

数据结构：数据仓库：数据仓库采用了一种主题导向的数据模型，通常是星型或雪花型模型。它将数据组织成一系列的事实表和维度表，以支持复杂的分析查询。数据集市：数据集市可以采用与数据仓库相同的数据模型，也可以根据具体需求采用其他数据模型。它的数据结构通常更简单，更专注于满足特定业务需求。

使用者：数据仓库：数据仓库通常面向企业的高层管理人员和决策者，用于支持战略性和战术性的决策分析。数据集市：数据集市主要面向特定业务部门或特定业务需求的用户，用于支持他们的操作性和战术性决策。总的来说，数据仓库是一个集成、全面的数据存储系统，用于支持企业级的决策和分析需求；而数据集市是一个小型、专门用于满足特定业务部门或特定业务需求的数据仓库。数据仓库提供了全面的企业视图，而数据集市更专注于特定领域或需求。