
數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)是一個(gè)面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、穩(wěn)定的(Non-Volatile)、反映歷史變化的(Time Variant)數(shù)據(jù)集合,用于支持管理決策。
——數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別
數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫其實(shí)很相似,都是通過數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)。 它們的不同之處在于:
數(shù)據(jù)庫是存放原始數(shù)據(jù)的集合,主要存儲業(yè)務(wù)流程中的事務(wù)性數(shù)據(jù),如銀行交易、訂單記錄等。 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)庫概念的升級,是存放加工處理后的數(shù)據(jù)集合,主要存儲從數(shù)據(jù)庫中整合、匯總后的數(shù)據(jù),用于針對某些主題的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,側(cè)重決策支持。
單從概念上講有些晦澀,任何技術(shù)都是為應(yīng)用服務(wù)的,結(jié)合應(yīng)用可以很容易地理解。以銀行業(yè)務(wù)為例,數(shù)據(jù)庫是銀行事務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺,客戶在銀行做的每筆交易都會寫入數(shù)據(jù)庫,被記錄下來。數(shù)據(jù)倉庫是分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺,它從事務(wù)數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù),并做匯總、加工,為決策者提供決策的依據(jù)。比如,某銀行某分行一個(gè)月發(fā)生多少交易,該分行當(dāng)前存款余額是多少。如果存款又多,消費(fèi)交易又多,那么該地區(qū)就有必要加設(shè)ATM了。 顯然,銀行的交易量是巨大的,通常以百萬甚至千萬次來計(jì)算。事務(wù)系統(tǒng)是要求時(shí)效性的,客戶存取一筆錢等待幾十秒是無法忍受的,這就要求數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)響應(yīng)。而分析系統(tǒng)是事后的,它要提供關(guān)注時(shí)間段內(nèi)所有的有效數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是海量的,匯總計(jì)算起來也要慢一些,但是,只要能夠提供有效的分析結(jié)果就達(dá)到目的了。
數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別,實(shí)際上就是OLTP與OLAP的區(qū)別。
基本每個(gè)企業(yè)都會經(jīng)歷從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫的階段,以電商行業(yè)為例:
——ETL
數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常從多個(gè)數(shù)據(jù)源中提取,整合、匯總后成為數(shù)據(jù)倉庫中的歷史記錄。多個(gè)數(shù)據(jù)源(內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、外部文件、爬蟲、第三方API等等)的數(shù)據(jù)存儲方式不同,所以需要經(jīng)過抽取、清洗、轉(zhuǎn)換。 數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫的處理過程就是ETL(Extract-Transform-Load):
常用的ETL工具:Datastage、Informatica、Kettle
——數(shù)據(jù)倉庫的分層存儲
一般來說數(shù)據(jù)倉庫會至少分為ODS、DSA、EDW三個(gè)層級,當(dāng)然層級的名稱每個(gè)公司可能不同,這里主要是在作用上進(jìn)行區(qū)分解釋。
數(shù)據(jù)倉庫的輸入就是各種各樣的數(shù)據(jù)源,最終的輸出是用來為企業(yè)做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)報(bào)表。
——常用的數(shù)據(jù)倉庫
Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具,可以對存儲在HDFS上的文件數(shù)據(jù)集進(jìn)行查詢和分析處理。Hive對外提供了類似于SQL語言的查詢語言 HiveSQL,在做查詢時(shí)將HiveSQL語句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù),在Hadoop層進(jìn)行執(zhí)行。
HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng),在這里作為數(shù)據(jù)倉庫的存儲層。圖中的Data Node就是HDFS的眾多工作節(jié)點(diǎn)。
MapReduce是一種針對海量數(shù)據(jù)的并行計(jì)算模型,可以簡單理解為對多個(gè)數(shù)據(jù)分片的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和合并。
Teradata數(shù)據(jù)倉庫配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺,能夠高速處理海量數(shù)據(jù),其性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于Hive。
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