一(yī)個(gè)故事(shì)

在很(hěn)久很(hěn)久以前，世界上(sλ‌™hàng)生(shēng)活著(zhe)許多(duō¶♣££)種族，有(yǒu)人(rén)類，有(yǒu)矮Ω±'♠人(rén)，有(yǒu)精靈.....∞☆←‌.他(tā)們有(yǒu)著(zhe)不(bù)同的(de)信仰，不(bù≈¶¶)同的(de)文(wén)化(huà)，彼此相(xiàng)∑×‍∑安無事(shì)。可(kě)是(shì)，有>→♠¥(yǒu)一(yī)個(gè)猥瑣男(nán)卻偏偏想要(yào)統治整® 個(gè)世界。

如(rú)何統治這(zhè)麽多(duō׶)不(bù)同文(wén)化(huà)信仰的(de)種族呢(φ<ne)？猥瑣男(nán)想出一(yī)個(gè)馊主意，打造出幾枚∞¥★擁有(yǒu)魔力的(de)戒指，免費(fèi)送給不(bù)同種族的(•α→de)領袖，讓他(tā)們可(kě)以更好(★♦₩γhǎo)地(dì)統治各自(zì)的(de)族人(rén)。

當各個(gè)種族的(de)領袖美(mě'₹i)滋滋地(dì)戴上(shàng)各自(zì)的(de)魔戒，走上≈"δ×(shàng)人(rén)生(shēng)巅峰的(d♦&≤γe)時(shí)候，猥瑣男(nán)又(yòu)打造出一 ∑¥(yī)枚獨一(yī)無二的(de)至尊魔戒$¶®←。他(tā)利用(yòng)至尊魔戒的(de)力量控制(zhì)了(le)所有 <λ(yǒu)的(de)魔戒，從(cóng)而控制(zhì)了(le)各≠♦δ個(gè)種族的(de)領袖，繼而控制(zhì)了(le)整個(↕"‍§gè)世界。

這(zhè)個(gè)故事(shì)告訴我們：數(α←←shù)據庫和(hé)數(shù)據倉庫之₹ ¶間(jiān)的(de)關系。

如(rú)果說(shuō)，那(nà)個(gè)世界的(de)每一(yī)個ε →(gè)生(shēng)命個(gè)體(tǐ↑≥₽)都(dōu)是(shì)一(yī)條數(shù)據記錄，那∏≤≥♥(nà)麽普通(tōng)的(de)魔戒的(de)地(dì)位就(ji≤≤"♦ù)好(hǎo)比是(shì)數(shù)據庫，而至尊魔戒的(de)地(dì)位就(jiù)好(hǎo)比是(sh♦₹₹ì)數(shù)據倉庫。

什(shén)麽是(shì)數(shù)據倉庫？

數(shù)據倉庫，英文(wén)名稱Data Wareho∏÷use，簡寫為(wèi)DW。數(shù)據倉庫顧名思義，是(shì)一(yī$∑∞)個(gè)很(hěn)大(dà)的(de)數(shù)據存儲集合♣δ≠，出于企業(yè)的(de)分(fēn)析性''報(bào)告和(hé)決策支持目的(de)而創建，對(duì)多(↕↓¥★duō)樣的(de)業(yè)務數(shù≤ ™™)據進行(xíng)篩選與整合。它為(wèi)企業δ♣×∑(yè)提供一(yī)定的(de)BI（商業(yè)智能(néng)）能(n♦¥éng)力，指導業(yè)務流程改進、監視(shì)時♣₽₹≠(shí)間(jiān)、成本、質量以及控制(zh​★ì)。

數(shù)據倉庫的(de)輸入方是(shì)各種♥★各樣的(de)數(shù)據源，最終的(de)輸出用(yòng)于企業(y↕£ è)的(de)數(shù)據分(fēn)析、數(shù)據挖掘、數(shù)×±據報(bào)表等方向。

那(nà)麽，數(shù)據倉庫都(dōu)有(yǒu)什(shén)π>麽特點呢(ne)？

1.主題性

不(bù)同于傳統數(shù)據庫對(d£‌uì)應于某一(yī)個(gè)或多(duō)個(gè)項目，數(shù)據倉庫根據使用(yòng)者實際需求，将不(bù)同數≤←≠$(shù)據源的(de)數(shù)據在一(yī)個(gè)較高(gāo)的σ♣(de)抽象層次上(shàng)做(zuò)整合，所有(yǒu)數(s"∞★​hù)據都(dōu)圍繞某一(yī)主題來(lái)組織。

這(zhè)裡(lǐ)的(de)主題怎麽來(lái≥&∏)理(lǐ)解呢(ne)？比如(rú)對(duì)¶αδ于滴滴出行(xíng)，“司機(jī)行(xíng↓↕)為(wèi)分(fēn)析”就(jiù)是(β¶shì)一(yī)個(gè)主題，對(duì)于鏈家(jiā)網，“成←§ ←交分(fēn)析”就(jiù)是(shì)一(yī)個(₩γgè)主題。

2.集成性

數(shù)據倉庫中存儲的(de)數(shù)據是(shì)來(lái)源¥☆于多(duō)個(gè)數(shù)據源的(de)集成，原始數(shù)據來(•☆lái)自(zì)不(bù)同的(de)數(shù)據源，存儲方式各不(bù<¶)相(xiàng)同。要(yào)整合成為(wèi)最終的(de)數(shù)據集合，需要(䧮yào)從(cóng)數(shù)據源經過一(yī)系列抽取、®☆清洗、轉換的(de)過程。

3.穩定性

數(shù)據倉庫中保存的(de)數(shù)☆∏據是(shì)一(yī)系列曆史快(kuài)照(zhào)，β↔"✔不(bù)允許被修改。用(yòng)戶隻能(néng)通(tōng)過分(fēβ↕✘<n)析工(gōng)具進行(xíng)查詢和(hé)分(fēn)析。

4.時(shí)變性

數(shù)據倉庫會(huì)定期接收新的(de)集成數(shù)據，反應出最新的(de)數(shù)據變化(huà)。這(ε"↕Ωzhè)和(hé)特點并不(bù)矛盾。

什(shén)麽是(shì)ETL？

ETL的(de)英文(wén)全稱是(shìλ₩£) Extract-Transform-L& ¥¥oad 的(de)縮寫，用(yòng)來(lái)描述将≠•數(shù)據從(cóng)來(lái)源遷移到(dào)目标✘±₽的(de)幾個(gè)過程：

1.Extract，數(shù)據抽取，也(yě)就(jiù)是(shì)把數(shù)據從(​₩ cóng)數(shù)據源讀(dú)出來(lái)。

2.Transform，數(shù)據轉換，把原始數(shù)據轉換成期望的(de)格式和(✘≥→hé)維度。如(rú)果用(yòng)在數≈→φ(shù)據倉庫的(de)場(chǎng)景下(xià)，Transfor×✘>₽m也(yě)包含數(shù)據清洗，清洗掉噪音(yīn)數(shù)據。

3.Load 數(shù)據加載，把處理(lǐ)後的(de)數(shù)±✔σπ據加載到(dào)目标處，比如(rú)數☆®α∏(shù)據倉庫。

主流的(de)數(shù)據倉庫有(yǒu)哪些(xi→σ₽ē)？

這(zhè)個(gè)Hive又(yòu)是(shì)何方神聖>₹π呢(ne)？

确切地(dì)說(shuō)，Hive是(s♠♥±hì)基于Hadoop的(de)數(shù)據倉庫工(gōng)具，可(≤$₩kě)以對(duì)存儲在HDFS上(shàng)的(de)文(wén)件(jiàn)數(shù)據集β∑進行(xíng)查詢和(hé)分(fēn)析處₩☆ 理(lǐ)。Hive對(duì)外(wài)提供了(l&‍ e)類似于SQL語言的(de)查詢語言 •↓±₽HiveQL，在做(zuò)查詢時(shí)将HQL語句轉換成MapReduce任務，在Hadoop層進行(xíng)執行(xíng)。

這(zhè)裡(lǐ)有(yǒu)幾個(gè)名☆≈詞需要(yào)解釋：

1.HDFS

Hadoop的(de)分(fēn)布式文(♦¥wén)件(jiàn)系統，在這(zhè)裡(lǐ)¥ 作(zuò)為(wèi)數(shù)據倉庫的(de)存儲層。圖中的(de)Da₽♦✔ta Node就(jiù)是(shì)HDFS的(d•☆α e)衆多(duō)工(gōng)作(zuò)節點。

2.MapReduce

一(yī)種針對(duì)海(hǎi)量數(shù)♥↕↓₽據的(de)并行(xíng)計(jì)算(suàn)模÷ ™型，可(kě)以簡單理(lǐ)解為(wèi)• ₩↔對(duì)多(duō)個(gè)數(shù)據分(fēn)片的(de)數(s↓γhù)據轉換和(hé)合并。

關于HDFS和(hé)MapReduce的(de)具±ε體(tǐ)知(zhī)識，這(zhè)一(yī)期暫時(shí)不(bù)做('• ​zuò)展開(kāi)，小(xiǎo)灰會(huì)在後γ≤&↔續的(de)漫畫(huà)中詳細介紹。

幾點補充：

1.對(duì)于大(dà)數(shù)據方向，小(xiǎo)灰也(yě)僅僅≥®‍Ω了(le)解皮毛，漫畫(huà)中若存在錯(c∞εuò)誤或是(shì)描述不(bù)全面的(de)§•β§地(dì)方，還(hái)請(qǐng)大(dà)家( ✘×₩jiā)多(duō)多(duō)指正補充。

2.關于Teradata，小(xiǎo)灰曾經有(✔βyǒu)幸在這(zhè)裡(lǐ)工(gōng)作(zuò)過，雖然不(b↔₩&ù)是(shì)從(cóng)事(shì)數(sh↔♥↓ù)據倉庫領域。Teradata 的(de)确是(shì)一(yī)款很(hěn)強∑π₽大(dà)的(de)商業(yè)數(shù)據倉庫，≠® '對(duì)此有(yǒu)興趣的(de)同學，可(kě)以百₽ε度學習(xí)一(yī)下(xià)具體(tǐ)知₹ ©(zhī)識。