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什么是数据仓库?

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一个故事

在很久很久以前,世界上生活着许多种族,有人类,有矮人,有精灵......他们有着不同的信仰,不同的文化,彼此相安无事。可是,有一个猥琐男却偏偏想要统治整个世界。

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如何统治这么多不同文化信仰的种族呢?猥琐男想出一个馊主意,打造出几枚拥有魔力的戒指,免费送给不同种族的领袖,让他们可以更好地统治各自的族人。

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当各个种族的领袖美滋滋地戴上各自的魔戒,走上人生巅峰的时候,猥琐男又打造出一枚独一无二的至尊魔戒。他利用至尊魔戒的力量控制了所有的魔戒,从而控制了各个种族的领袖,继而控制了整个世界。

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这个故事告诉我们:数据库和数据仓库之间的关系。

如果说,那个世界的每一个生命个体都是一条数据记录,那么普通的魔戒的地位就好比是数据库,而至尊魔戒的地位就好比是数据仓库

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什么是数据仓库?

数据仓库,英文名称Data Warehouse,简写为DW。数据仓库顾名思义,是一个很大的数据存储集合,出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建,对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI(商业智能)能力,指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库的输入方是各种各样的数据源,最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。

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那么,数据仓库都有什么特点呢?

1.主题性
不同于传统数据库对应于某一个或多个项目,数据仓库根据使用者实际需求,将不同数据源的数据在一个较高的抽象层次上做整合,所有数据都围绕某一主题来组织。
这里的主题怎么来理解呢?比如对于滴滴出行,“司机行为分析”就是一个主题,对于链家网,“成交分析”就是一个主题。

2.集成性
数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成,原始数据来自不同的数据源,存储方式各不相同。要整合成为最终的数据集合,需要从数据源经过一系列抽取、清洗、转换的过程。

3.稳定性
数据仓库中保存的数据是一系列历史快照,不允许被修改。用户只能通过分析工具进行查询和分析。

4.时变性
数据仓库会定期接收新的集成数据,反应出最新的数据变化。这和特点并不矛盾。

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什么是ETL?

ETL的英文全称是 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源迁移到目标的几个过程:

1.Extract,数据抽取,也就是把数据从数据源读出来。

2.Transform,数据转换,把原始数据转换成期望的格式和维度。如果用在数据仓库的场景下,Transform也包含数据清洗,清洗掉噪音数据。

3.Load 数据加载,把处理后的数据加载到目标处,比如数据仓库。

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主流的数据仓库有哪些?

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这个Hive又是何方神圣呢?

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确切地说,Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可以对存储在HDFS上的文件数据集进行查询和分析处理。Hive对外提供了类似于SQL语言的查询语言 HiveQL,在做查询时将HQL语句转换成MapReduce任务,在Hadoop层进行执行。

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这里有几个名词需要解释:

1.HDFS
Hadoop的分布式文件系统,在这里作为数据仓库的存储层。图中的Data Node就是HDFS的众多工作节点。

2.MapReduce
一种针对海量数据的并行计算模型,可以简单理解为对多个数据分片的数据转换和合并。

关于HDFS和MapReduce的具体知识,这一期暂时不做展开,小灰会在后续的漫画中详细介绍。

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Teradata数据仓库配备性能最高、最可靠的大规模并行处理 (MPP) 平台,能够高速处理海量数据,其性能远远高于Hive。

它使得企业可以专注于业务,无需花费大量精力管理技术,因而可以更加快速地做出明智的决策,实现 ROI(投资回报率) 最大化。

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几点补充:

1.对于大数据方向,小灰也仅仅了解皮毛,漫画中若存在错误或是描述不全面的地方,还请大家多多指正补充。

2.关于Teradata,小灰曾经有幸在这里工作过,虽然不是从事数据仓库领域。Teradata 的确是一款很强大的商业数据仓库,对此有兴趣的同学,可以百度学习一下具体知识。

本文转载自公众号:程序员小灰

正文到此结束
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