在大數據系統平台當中，數據存儲、數據庫、數據倉庫是非常重要的概念，共同支持大數據存儲的實際需求。在大數據處理當中，大數據存儲這個環節，數據倉庫技術起到重要的作用。今天我們來對數據倉庫做一個簡單的介紹。

　　什麼是數據倉庫？ 數據倉庫，有一個被廣泛接受的定義：數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映曆史變化（Time Variant）的數據集合，用于支持管理決策(Decision Making Support)。

　　具體來說，數據倉庫就是一個數據集合，它通常具備以下特性：

　　數據倉庫是面向主題構建的，每個主題就是一個可直接用于分析的主體；數據倉庫的數據都是集成的，它的數據來源很豐富，為了分析方便，對多種數據做了集成；數據倉庫的數據是相對穩定的，不會出現短時間内頻繁更新數據倉庫中數據的情況；數據倉庫的數據都是已經發生的曆史事實，且保留時間較長，因此如果拉長時間線，是可以看到數據的曆史變化情況的；數據倉庫的目标就是支撐分析工作，用于管理決策，使得企業獲得更好的發展。

　　在企業的實際業務場景當中，數據倉庫的核心應用場景就是數據分析。數據倉庫就是面向分析構建的，數據倉庫的存在就是為了更加高效方便地支撐數據分析。

　　數據倉庫的優勢是什麼？ 1、完全面向分析構建。

　　數據倉庫的目标就是為了更高效方便地做數據分析，因此數據倉庫整個數據的組織結構也是完全根據分析需要設計的。它是由多個面向特定方向的分析主題組成的，這樣可以使得分析任務變得簡單，數據更容易獲取，最大化地發揮數據的效用。

　　2、可以處理大數據量場景。

　　數據倉庫不需要太在意響應性能，因為它通常是用來供分析使用的，不會直接用于與用戶交互的場景。因此，可以存儲大量的曆史事實數據，完成跨度較大的曆史趨勢變化的分析。

　　3、集成多種數據。

　　數據倉庫中的數據，是将企業中分散的、不統一的數據，經過ETL集成到一起。這樣，可以提升數據的豐富性，多種數據的融合，能夠連接出新的可能性，發揮出更大的作用，分析出單個數據集無法得出的結論。

　　Hadoop生态下的數據倉庫Hive 進入大數據時代之後，基于Hadoop基礎架構，Hive作為分布式數據倉庫被大家熟知。

　　Hive構建于Apache Hadoop之上，滿足企業實際場景下的數據需求：

　　通過SQL輕松訪問數據的工具，從而實現數據倉庫任務，如提取/轉換/加載（ETL），報告和數據分析；訪問直接存儲在Hadoop HDFS或其他數據存儲系統（如Apache HBase）中的文件；通過Apache Tez，Apache Spark或MapReduce執行查詢；通過Hive LLAP，Apache YARN和Apache Slider進行亞秒級查詢檢索。 今天的大數據概念解析，數據倉庫入門，以上就為大家做了簡單的介紹了。數據倉庫作為支持大數據分析處理的重要一環，也是大數據系統架構當中的重要組成部分，從基礎入門到逐步深入，需要不斷加深理解和掌握。

　　,

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!