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。
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。
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。
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。
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。
日志采集:Flume、Logstash等。
网络爬虫:抓取网页数据。
分布式文件系统:HDFS、GlusterFS等。
NoSQL数据库:MongoDB、Cassandra等。
列式存储:HBase、Cassandra等。
批处理:Hadoop MapReduce、Spark等。
流处理:Storm、Flink等。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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