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大数据如何影响数据仓库_实践指南


大数据与数据仓库是信息技术领域中的两个重要概念。大数据指的是规模巨大、多样化和快速生成的数据集合,而数据仓库则是用于存储和管理这些数据的系统,以支持决策制定过程。两者共同为组织提供数据分析和商业智能的能力。

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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 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。

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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。

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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

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