大数据与数据仓库_数据仓库

大数据与数据仓库

1.

1.1 大数据

大数据是指无法在合理时间内用常规数据库管理工具进行捕捉、管理和处理的大规模、高增长率和多样化的信息资产集合。

1.1.1 特点

体量大：数据量巨大，通常以TB、PB或EB为单位。

速度快：数据生成速度极快，需要实时或准实时处理。

种类多：包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

1.2 数据仓库

数据仓库是一个面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

1.2.1 特点

面向主题：按照业务主题组织数据，如销售、库存等。

集成：将来自不同源的数据整合在一起。

相对稳定：数据一旦加载到数据仓库中，就很少发生变化。

反映历史变化：存储历史数据，便于分析趋势和模式。

2. 大数据技术架构

2.1 数据采集

日志采集：Flume、Logstash等。

网络爬虫：抓取网页数据。

2.2 数据存储

分布式文件系统：HDFS、GlusterFS等。

NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra等。

列式存储：HBase、Cassandra等。

2.3 数据处理

批处理：Hadoop MapReduce、Spark等。

流处理：Storm、Flink等。

2.4 数据分析

数据挖掘：关联规则挖掘、聚类分析等。

机器学习：分类、回归、聚类等算法。

3. 数据仓库设计

3.1 数据模型

星型模型：一个事实表和多个维度表。

雪花模型：星型模型的变种，维度表进一步规范化。

3.2 ETL过程

抽取：从源系统抽取数据。

转换：清洗、转换数据。

加载：将数据加载到数据仓库。

3.3 数据立方体

OLAP：在线分析处理，支持多维数据分析。

数据切片：按维度切分数据，提高查询性能。

4. 大数据与数据仓库的关系

4.1 互补性

大数据：侧重于实时或近实时处理大量、多样的数据。

数据仓库：侧重于存储历史数据，支持复杂的决策分析。

4.2 整合方式

数据湖：存储原始数据的集中式存储库，可作为大数据与数据仓库之间的桥梁。

Lambda架构：将大数据处理分为批量处理和实时处理两层，最终结果统一存储在数据仓库中。

5. 应用场景

5.1 大数据应用

互联网搜索：实时处理海量搜索请求和点击数据。

金融风控：实时分析交易数据，识别欺诈行为。

5.2 数据仓库应用

销售分析：分析历史销售数据，制定销售策略。

库存管理：监控库存水平，优化库存成本。

下面是一个关于大数据与数据仓库（特指数据仓库）的对比介绍：

这个介绍简要概述了大数据平台与数据仓库之间的关键区别，在实际应用中，许多企业会结合使用这两种技术，以充分利用各自的优势。