NetSnmp安装手册

目录 (2)

1概述 (3)

1.1编写目的 (3)

1.2软件简介 (3)

2运行环境 (3)

2.1硬件设备 (3)

2.2支持软件 (3)

3安装过程 (3)

3.1Linux系统下的安装 (3)

3.2Windows系统下的安装 (6)

3.2.1准备工作 (6)

3.2.2编译源文件 (6)

3.2.3安装 (7)

3.2.4检查文件是否完整 (7)

4使用 (8)

4.1Linux系统下的使用 (8)

4.1.1配置主代理 (8)

4.1.2运行验证 (8)

4.2Windows系统下的使用 (9)

4.2.1配置主代理 (9)

4.2.2运行验证 (10)

1 概述

1.1 编写目的

本文档列出NetSnmp的安装与配置步骤，在进行部署和更新的时候请参考本文档的要求和步骤进行。

本文档主要供下列人员使用：

?开发人员――进行技术开发的工具

?维护人员――部署与更新

1.2 软件简介

Netsnmp是目前网络主机上使用比较多的SNMP软件之一，可以在https://www.360docs.net/doc/de15480768.html,网站的许多镜像网点下载。它作为SNMP的管理软件，可通过SNMP协议(SNMPv1(RFC1155-1157)、SNMPv2(RFC 1901-1908)、SNMPv3 (RFC 2571-2574)中的命令，调用设备MIB库的对象标识符OID串，编写脚本集中提取设备的参数值，如CPU利用率、内存利用率、进程状态、时延、端口流量、性能参数等。

2 运行环境

2.1 硬件设备

FastDB可以在台式电脑、笔记本、服务器上使用。

2.2 支持软件

3 安装过程

NetSnmp的最新安装文件可以在网站https://www.360docs.net/doc/de15480768.html,/下载。

下面以net-snmp-5.4.1.tar.gz为例进行安装说明。

3.1 Linux系统下的安装

将NetSnmp安装文件netsnmp-5.4.1.tar.gz上传到需要安装的服务器的相应文件夹下。

解压安装文件包，使用命令：

tar –vxf netsnmp-5.4.1.tar.gz

待解压完成后，进入解压形成的netsnmp-5.4.1文件夹，按下列步骤以控制台的形式安装NetSnmp：

1）输入命令：

./configure

检查并配置编译环境。默认的安装目录是/usr/local，因此如果需要指定另外的目录（例如/home/etone/netsnmp），则需要用下列命令：

./configure --prefix=/home/etone/netsnmp

将安装文件放到指定的目录。建议使用默认安装目录。这个过程经过几分钟后，会跳出一个界面：

按回车键后出现：

要求选择使用的SNMP协议的版本，默认支持3。建议使用3.回车后出现：

要求输入联系方式，即维护人员的电子邮件(例如etone@https://www.360docs.net/doc/de15480768.html,)。输入后回车出现：

要求输入系统地理位置，可以输入所在地的地名(例如Guangzhou)。输入后回车出现：

要求输入主代理日志文件路径。建议使用其默认路径。输入后回车出现：

要求输入主代理的存储目录。建议使用其默认设置。输入后回车就完成了配置。2）输入命令：

make

生成安装文件。这个过程可能需要几分钟。

3）（如果1）配置的安装目录不属于当前用户目录下的话，则需要切换到相应目录所

属用户。如默认的/usr/local/share/snmp，则要切换到root用户，进入刚才那个目录，）输入命令：

make install

将安装文件安装到相应目录。这个过程可能也需要几分钟。

现在NetSnmp已经安装完成了。

在上述安装过程的步骤2)中，可能出现由于安装服务器没有安装某些工具无法进行下去的情况。主要有如下几种情况：

(1)出现如下界面：

这说明系统没有安装beecrypt库。需要将安装文件beecrypt-4.1.2.tar.gz上传并安装。安装部署类似，需要特别指出的是，在第1)步配置环境时必须将路径配置为/usr，即使用命令：./configure --prefix=/usr。当然，如果没有使用上述命令，那么在make install完成后，可以通过命令：

ln -s /usr/local/lib/https://www.360docs.net/doc/de15480768.html, /usr/lib/https://www.360docs.net/doc/de15480768.html,

做个软链接就行了。

(2)出现如下界面：

这说明系统没有安装elf库。需要将安装文件libelf_0.8.10.orig.tar.gz上传并安装。安装部署类似，需要特别指出的是，在第1)步配置环境时必须将路径配置为/usr，即使用命令：./configure --prefix=/usr。

3.2 Windows系统下的安装

3.2.1 准备工作

１.安装Microsoft Visual Studio 2005(或者更高版本)，其中Visual C++为必选组件

２.安装Active Perl解析器。该步骤必须执行，否则在后期执行配置操作时，会提示没有安装perl解析器的错误，从而无法自动配置。

３.准备好安装文件netsnmp-5.4.1.tar.gz，将其解压。

3.2.2 编译源文件

本部分基于readme.win32中的Microsoft Visual C++ - Workspace - Building 部分，步骤如下：

１.配置默认安装路径，打开net-snmp-5.1.3\win32\net-snmp\net-snmp-config.h，将第8行改为#define INSTALL_BASE "C:/usr" 。在net-snmp-config.h文件中，所有的路径都是使用UNIX下的/符号，如果将其改为Windows下的\符号的话，反而会在后期配置时出现路径错误。

２.在Visual Studio 2005中打开net-snmp-5.1.3\win32\win32.dsw，点击“全部都是”转换工作空间。

３.单击菜单栏的“生成”下的“配置管理器”，将活动解决方案配置从Debug 改成release。此处也可以不修改，但是在后面的安装过程中，需要加入“-debug”参数。（后续内容以修改为例）。

４.在右侧解决方案资源管理器中，依次对libagent、libhelpers、libnetsnmptrapd、snmplib、netsnmpmibs这五个项目单击鼠标右键，选择“重新生成”。

５.单击菜单栏的“生成”下的“生成解决方案”。

６.单击菜单栏的“生成”下的“配置管理器”，在“项目上下文中”去掉对libagent、libhelpers、libnetsnmptrapd、snmplib、netsnmpmibs这五个项目的选择，其余不变。

７.单击菜单栏的“生成”下的“重新生成”。

８.编译结束之后，单击菜单栏的“文件”下的“关闭解决方案”，退出。

3.2.3 安装

本部分基于readme.win32中的Microsoft Visual C++ - Workspace - Installing部分，步骤如下：

１.打开net-snmp-5.1.3\win32\install-net-snmp.bat，检查第12行是否为set INSTALL_BASE="c:\usr"，不是的话请改成这个。

２.打开命令提示符窗口，进入net-snmp-5.1.3\win32目录下，运行install-net-snmp.bat安装。如果编译的时候没有将活动解决方案配置改成release的话，需要运行install-net-snmp.bat -debug。

３.拷贝net-snmp-5.1.3\win32\local\*.bat文件至C:\usr\bin目录下。该步骤本应该在执行批处理的时候自动执行，但实际上这些文件并没有被拷贝过去，所以我们必须手动进行，否则无法配置。

3.2.4 检查文件是否完整

在C:\usr\bin目录下应该存在下列22个文件：

mib2c.bat、snmpconf.bat、traptoemail.bat、snmpconf、snmpbulkget.exe、snmpbulkwalk.exe、snmpd.exe、snmpdelta.exe、snmpdf.exe、snmpget.exe、snmpgetnext.exe、snmpnetstat.exe、snmpset.exe、snmpstatus.exe、snmptable.exe、snmptest.exe、snmptranslate.exe、snmptrap.exe、

snmptrapd.exe、snmpusm.exe、snmpvacm.exe、snmpwalk.exe

4 使用

4.1 Linux系统下的使用

4.1.1 配置主代理

要使用net-snmp的主代理，必须进行相应的配置。一般地，有三种方法生成配置文件：

(1) 使用net-snmp自带的snmpconf工具一步一步地详细配置。

(2) 将安装目录（如默认的/usr/local/share/snmp）下的EXAMPLE.conf文

件更名为snmpd.conf，再对其中的某些具体配置进行修改。

(3) 在安装目录（如默认的/usr/local/share/snmp）下新建文件snmpd.conf，

其内容如下：

rwcommunity etone

rocommunity public

如果需要使用子代理及trap功能，则可以简单地配置如下：

syslocation "Etone Tech"

syscontact chenjie@https://www.360docs.net/doc/de15480768.html,

rwcommunity etone

rocommunity public

authtrapenable 1

trapcommunity trapServ

trapsink localhost

trap2sink localhost

trapsink 172.30.7.51

trap2sink 172.30.7.51

disk / 100000

master agentx

agentxsocket tcp::5555

4.1.2 运行验证

１.运行主代理：

切换到root用户，运行：

snmpd

即启动了主代理。

２.获取信息

要验证主代理是否在运行，能否提供服务，则输入如下命令：

snmpget -v2c -cpublic 127.0.0.1 system.sysContact.0

如果结果如下图所示：

SNMPv2-MIB::sysContact.0 = STRING: chenjie@https://www.360docs.net/doc/de15480768.html,

则表示完全正常。

4.2 Windows系统下的使用

4.2.1 配置主代理

本部分基于readme.win32中的Configuring Net-SNMP部分，步骤如下：

１.打开C:\usr\bin\snmpconf.bat，检查第2行是否为set MYPERLPROGRAM=c:\usr\bin\snmpconf，不是的话请改成这个。

２.打开C:\usr\bin\snmpconf，查找所有/usr/local/并替换为C:/usr/。该步骤必须执行，snmpconf中的文件路径采用的是UNIX下的/usr/local/，这里必须改为Windows下的C:/usr/，但/符号仍然保持UNIX下的/符号，不用改成windows下的\符号，否则运行时会提示无法创建路径。

３.运行snmpconf –i

４.选择3: snmp.conf

５.选择2: Textual mib parsing

６.选择1: Specifies directories to be searched for mibs.

７.输入c:\usr\share\snmp\mibs

８.输入finished回车finished回车quit回车，正常退出。

９.将C:\usr\share\snmp目录下的snmp.conf拷贝至C:\usr\etc\snmp目录。１０.拷贝net-snmp-5.1.3\win32\EXAMPLE.conf.win32至C:\usr\etc\snmp 目录下，并改名snmpd.conf

１１.打开刚刚拷贝的snmpd.conf，将第70行改为com2sec local localhost public 。原文件中70行的COMMUNITY部分必须被改成public，COMMUNINTY只是个例子，不修改的话后期无法正常执行。

１２.删除或者注释掉第71行。理由与上一条相同，NETWORK/24也只是个例子。

4.2.2 运行验证

１.打开一个命令提示符窗口，运行

snmpd -f -Le –d

启动主代理，提示如下则正确运行：

NET-SNMP version 5.1.3

２.新开一个命令行窗口，运行

snmpget -c public -v 2c localhost system.sysUpTime.0

当前窗口提示如下：

SNMPv2-MIB::sysUpTime.0 = Timeticks: (8279) 0:01:22.79

３.主代理命令行窗口提示如下：

Received 41 bytes from 127.0.0.1 76

0000: 30 27 02 01 01 04 06 70 75 62 6C 69 63 A0 1A 02 0'.....public... SMM)

0016: 02 0F BC 02 01 00 02 01 00 30 0E 30 0C 06 08 2B .........0.0...+

0032: 06 01 02 01 01 03 00 05 00 .........

Received SNMP packet(s) from 127.0.0.1

GET message

-- SNMPv2-MIB::sysUpTime.0

Sending 43 bytes to 127.0.0.1

0000: 30 29 02 01 01 04 06 70 75 62 6C 69 63 A2 1C 02 0).....public...

0016: 02 0F BC 02 01 00 02 01 00 30 10 30 0E 06 08 2B .........0.0...

0032: 06 01 02 01 01 03 00 43 02 20 57 .......

数据仓库建设方案详细

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分容：外部数据汇集、部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

数据仓库项目常见管理问题

1.项目管理问题 1．企业经历过两次失败的数据仓库建设，现在是第三次，人们普遍认为这次也将会失败。项目经理应该作些什么来消除人们对数据仓库的消极看法？ 2．企业的业务系统方，即OLTP方的工作人员对数据仓库方不配合，比如对数据仓库的源数据申请置之不理。项目经理应该如何来应付这种情况？ 3．企业的管理层变动较频繁，支持数据仓库的企业领导可能会离开，面对这种情况，项目经理应该如何应付？ 4．企业雇佣一家咨询公司来实现一个数据仓库，但是企业的CIO认为数据仓库的建设是对其职位和权威的挑战，不断给咨询人员和项目设置障碍。咨询人员应该如何来应付这种情况？ 5．企业管理层希望试验系统（原型系统）具有和生产系统相同级别的数据质量。项目经理应该如何做，才能让管理层相信，试验系统不必和生产系统具有相同级别的数据质量？ 6．用户部门领导对共享数据不配合或者只在表面上配合。他们希望能够控制谁能查看什么数据以及什么时候可以查看。数据仓库团队怎样才能让部门领导把数据的访问权共享出来？ 7．建立好的数据几乎满足所有的成功标准。但是企业的高级管理层对数据仓库的反应很冷淡。数据仓库团队应该如何应付这种情况？ 2.项目需求问题 1．数据仓库项目已经开发了6个月的时间，在项目的开发过程中，数据仓库团队发现业务源系统正在被重写，业务系统在不断的变化，一个新的系统开发出来预计只有8个月的寿命。数据仓库团队应该如何应付这种情况？ 2．源系统和数据仓库系统同期建设。但是源系统在不断的变化中，而且源系统的开发团队没有将变化告知数据仓库团队，数据仓库团队在测试过程中出现故障才发现这些变化。这种没有告知有可能是故意的。数据仓库团队应该如何来应付这种情况？ 3．数据仓库项目开始时，企业制定了一套有效的数据仓库目标。但是，随着时间的流逝，企业又制定了一些决策，采取了一些行动，这些决策和行动与最初的目标背道而驰。数据仓库团队应该如何应付这种情况? 4．数据仓库项目进展十分顺利，但是根本没有办法判断项目将来是否能够成功。要想为数据仓库确立一个完全合适的目标是不可能的。企业应该如何来面对这种状况？

数据仓库建设方案84099

1.数据仓库概述经过多年IT的建设，信息对于XXX 的日常管理已经日益重要，并逐渐成为重要的信息资产，信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好XXX 内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。在过去相当一段时间内，XXX 业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开，应用的构建多是自下而上构建，主要以满足某个部门的业务功能为主，我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用，分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用，缺乏XXX 全局的单一视图，形成了一个个信息孤岛，分立的系统之间缺乏沟通，同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息，而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库，也有可能是XML 、EXCEL 等文件。因此，构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式，目的是覆盖XXX 各个环节的关键业务数据，完善元数据管理，形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义，能够灵活的获取XXX 业务数据的单一视图（需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性）。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终，这些数据可以为部队分析、决策支持（多维分析、即席查询、数据挖掘）等应用提供更及时、准确、有效的支持。数据仓库的目标是实现跨系统数据共享，解决信息孤岛，提升数据质量，辅助决策分析，提供统一的数据服务。同时，数据仓库的构建也面临着各种挑战，比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。

浅谈数据仓库中的元数据管理技术

浅谈数据仓库中的元数据管理技术孙力君仇道霞方峻峰宋楠山东省烟草公司信息中心摘要：数据仓库是数据库的发展方向之一，对企业管理和决策支持起着重要的辅助作用。简要介绍了数据仓库和元数据的基本概念，重点阐述了元数据的概念、作用、CWM标准、来源，并就元数据具体应用进行了初步的研究和探讨。关键词：数据仓库；元数据； 1. 引言随着市场竞争的越来越激烈，烟草行业的信息化建设不断的深入发展，全行业形成了“以信息化带动烟草行业现代化建设”的基本共识，明确了“统一标准、统一平台、统一数据库、统一网络”，逐步实现系统集成、资源整合、信息共享的信息化建设总体要求，走过了“由基础性向应用性、由局部性向全局性、由分散性向集中性建设”的三个转变历程，初步形成了“数字烟草”的行业信息化建设格局，既对行业数据中心的建设提出了迫切的要求，也为行业数据中心建设奠定了坚实的基础。随着数据库技术尤其是数据仓库技术的发展，人类能更容易获得自己需要的数据和信息，由于元数据是数据仓库中非常重要的组成部分，因此讨论和研究元数据在数据仓库中的作用和应用，具有非常重要的意义。元数据管理是山东烟草数据中心建设的重要组成部分，元数据管理平台为用户提供高质量、准确、易于管理的数据，它贯穿数据中心构建、运行和维护的整

个生命周期。同时，在数据中心构建的整个过程中，数据源分析、ETL过程、数据库结构、数据模型、业务应用主题的组织和前端展示等环节，均需要通过相应的元数据的进行支撑。元数据管理的生命周期包括元数据获取和建立、元数据的存储、元数据浏览、元数据分析、元数据维护等部分。通过元数据管理，形成整个系统信息数据资的准确视图，通过元数据的统一视图，缩短数据清理周期、提高数据质量以便能系统性地管理数据中心项目中来自各业务系统的海量数据，梳理业务元数据之间的关系，建立信息数据标准完善对这些数据的解释、定义，形成企业范围内一致、统一的数据定义，并可以对这些数据来源、运作情况、变迁等进行跟踪分析。完善数据中心的基础设施，通过精确把握经营数据来精确把握瞬息万变的市场竞争形式，使山东烟草在市场竞争中保持优势。总的来说，元数据管理平台集成相关的元数据，形成企业的全局数据视图，提供企业级共享元数据的平台，是烟草业务系统的基础设施，对业务系统的发展、应用和数据质量的提升有着深远影响。 2.数据仓库概述目前有关数据仓库的概念有多种，其中最经典的，引用最为广泛的定义是W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中给出的，他指出：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理层的决策过程”。[1] 之所以要引入数据仓库，是因为随着信息时代的到来，如何从大量已存在的数据中提取出自己所感兴趣的信息并进行分析和预测越来越成为企业管理者和决策者所关心的问题。为了更好的进行管理和决策，许多企业都选择了数据仓库，利用数据仓库可以对各种源数据进行抽取、清理、加工

数据仓库中元数据的管理

数据仓库中元数据的管理M etadata M anagem en t i n a Data W arehouse 同济大学计算机科学与工程系(上海200092) 史金红　吴永明【摘要】　介绍了数据仓库中四种基本类型的元数据,说明了不同类型元数据的收集和维护方法,并着重对分布式元数据的集成和管理进行了详细的阐述。关键词:数据仓库,数据商场,决策支持,元数据【Abstract】　T h is p ap er in troduces fou r typ es of m etadata and the m ethods of co llecting and m ain tain ing them.It focu ses on the m etadata m anagem en t and in tegrity. Key words:　da ta warehouse,da ta mart, dec ision support,m etada ta 1　引言随着社会的发展和计算机技术的进步,人们已不满足于用计算机只作简单的数据处理和事务处理。进一步用现有的数据进行分析和推理,从而为决策提供依据的需求导致了决策支持系统(D SS)的出现。90年代以来计算机技术、网络技术和数据库技术的迅速发展为D SS提供了必要的技术环境, OL T P和办公自动化普遍应用积累的大量数据为D SS提供了必要的数据基础,日趋激烈的市场竞争促进了各级管理和决策人员对D SS的实际需求,因此自从1991年W.H.Inm on提出数据仓库的概念和1993年E.F.Codd提出OLA P概念以来,已有许多商品化的数据仓库管理系统和联机分析处理工具软件面市。以上诸因素的共同作用促成许多公司、机构纷纷为提高自己的竞争能力建立数据仓库系统以进行决策支持。元数据是成功的数据仓库的重要组成部分,它可以帮助数据仓库项目小组明确而全面地理解潜在数据源的物理布局以及所有数据元的业务定义,帮助数据仓库用户有效地使用仓库中的信息,帮助数据库管理员了解某些表的变化将对数据仓库产生怎样的影响以及不同商业过程对应的应用等等。项目小组在开发过程中应当识别元数据并将它收入到元数据商店中,实施适当的过程捕作企业数据结构和应用的变化,从而修改相应的元数据,并向用户提供适当的工具访问元数据。 2　元数据的基本类型元数据按照其用户可以分为技术元数据和商业元数据。技术元数据提供给数据仓库的技术人员,数据仓库技术人员在仓库的开发和维护中使用这类元数据。商业元数据是商业用户在仓库中寻找他们所需商业信息的一个辅助。但是,技术人员可能也需要访问几种类型的商业元数据,如和商业用户讨论信息需求和建立企业的数据模型。同样,商业用户也需要尝试高水平的技术元数据。元数据按其内容可以分为四个基本类型: 1)关于数据仓库潜在数据来源的信息,包括现有的业务系统、可得到的外部数据和目前手工维护的信息。例如,一个组织可以从中识别数据来源的潜在仓库数据源有:几个现有的应用程序,由财务部门保存的基于PC机的电子报表,从某一卖主处购买的销售数据,目前由顾客服务部门在纸上保存的顾客联系记录。 2)关于数据模型的信息,包括业务实体、关系、企业规则和企业数据模型。 3)关于业务数据与仓库数据结构间的映射信息。只要那些来源中的一个数据元与仓库建立了映射关系,就应该记录下这些数据元间的逻辑联系以及发生的任何变换或变动。 4)关于数据仓库中信息的使用情况。了解这类信息对更好地调整仓库性能、更多地利用现有查询以及理解仓库中的信息怎样用于解决企业问题是很重要的。 3　元数据的收集和维护在适当的时间收集适当的元数据是成功实施元数据驱动的数据仓库的基础。为保证较高的准确

数据仓库元数据管理

1.1.1 第一章元数据概论企业的计算机系统每年会产生很多数据，很多企业面临着这样的困境，难以有效的管理大量的、繁杂的、不一致的数据，并方便地访问、利用这些数据进行辅助决策。建立数据仓库提供一个方法，把数据转化为有用的、可信赖的信息，支持商业决策。建立数据仓库一个重要的工作是元数据管理。元数据（Metadata）就是数据的数据，用于建立、管理、维护和使用数据仓库。。元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿于建立数据仓库的整个过程。元数据使得用户可以掌握数据的历史情况，如数据从哪里来？流通时间有多长？更新频率是多大？数据元素的含义是什么？对它已经进行了哪些计算、转换和筛选等等。在需求不确定情况下，在瞬间万变的商业环境下，元数据可以更好的支持需求的变化，降低项目风险。通常把元数据分为技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。技术元数据是描述关于数据仓库技术细节的数据，这些元数据应用于开发、管理和维护数据仓库；业务元数据从商业和业务的角度描述数据仓库的数据，提供了良好的语义层定义，业务元数据使业务人员能够更好的理解数据仓库分析出来的数据。元数据贯彻于建立数据仓库的整个过程，不只是ETL过程需要元数据的支持。图1 元数据的应用在使用元数据的同时，随着数据仓库市场的发展，业界出现许多数据仓库管理和分析的工具，各种工具使用不同的元数据标准来表示和处理，不同系统之间的迁移、数据交换变得困难。于是，我们希望用一种单一的元数据标准，使得各种组织的元数据具有单一的元模型（MetaModel），因此，需要建立一种标准使得不同的数据仓库和商业智能系统之间可以相互交换元数据。 1.1.2 第二章元数据标准 1.1. 2.1 一、元数据标准CWM OMG于2001年颁布元数据标准CWM 1.0（Common Warehouse Metamodel Version 1.0）。CWM定义一个描述数据源、数据目的、转换、分析的元数据框架，以及定义建立和管理数据仓库的过程和操作，提供使用信息的继承。目前宣布支持CWM的厂商包括：IBM、Oracle、Hyperion、Dimension EDI、Genesis IONA、HP、NCR和Unisys等。 CWM基于3个工业标准： UML - Unified Modeling Language，OMG建模标准； MOF - Meta Object Facility，OMG建立元模型和模型库的标准，提供在异构环境下的数据交换的接口； XMI - XML Metadata Interchange，OMG元数据交换标准。 UML在CWM中得到充分的应用，担任3个不同的角色： 1），UML用来做为与MOF对应的meta-metamodel。UML相当于MOF Model,，UML Notation和OCL(Object Constraint Language)，被用来做为建模语言、图形符号、约束语言，

数据仓库元数据管理

数据仓库元数据管理余友波数据仓库之路原创资料 https://www.360docs.net/doc/de15480768.html,

数据仓库系统建设方案详细

河北省工商银行数据仓库系统建设方案建议书

北京世纪明日网络科技有限公司二零零零年三月河北省工商银行数据仓库系统建设方案目录第一章前言 1.1数据仓库发展史 1.2竞争日趋激烈的金融市场 1.3中国专业银行面临的挑战 1.4中国专业银行实施数据仓库的意义 1.5中国专业银行实施数据仓库已具备的条件第二章数据仓库总体概述 2.1 数据仓库基础 2.2 数据仓库技术概述 2.3 一个可扩展数据仓库的基本框架

2.4 一个数据仓库实施流程第三章系统体系结构设计 3.1系统设计指导思想 3.2 方案总体框架图 3.3 系统体系结构设计 3.4 系统方案的组成第四章银行数据仓库的建设 4.1 面向应用的OLTP系统和面向主题的OLAP系统 4.2 个性化服务的定义 4.3 业务探索/业务发掘 4.4 建立市场客户信息基础 4.5 利用数据仓库实现的基本模块 4.6 更高层次的开发应用 4.7 综合信息发布第五章方案实施建议 5.1 开发模式 5.2 组织机构 5.3 项目实施进程

5.4 项目进度计划第六章产品报价 6.1 软件产品报价 6.2 硬件产品报价 6.3 项目开发实施费用第一章前言 1.1 数据仓库发展史相对于许多行业而言，信息处理技术还是一门新兴的技术，但是其发展速度却几乎是最快的。随着计算机硬件技术的飞速发展，软件技术也是日新月异。许多企业和机构已经建立了相对完善的OLTP（联机事物处理）系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。通过对这些历史数据的分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门作出更加合理的决策。70年代中期出现的MIS（管理信息系统）实际上就是在这种背景下产生的。但MIS具有极大的局限性。首先，它是按预先定义好的流程对数

(整理)数据仓库与元数据管理

数据仓库与元数据管理 1. 前言在事务处理系统中的数据，主要用于记录和查询业务情况。随着数据仓库（DW）技术的不断成熟，企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来，对于这样一个复杂的企业数据环境，如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理。本文首先介绍了元数据的定义、作用和意义；然后讨论了数据仓库系统中元数据管理的现状和关于元数据的标准化情况；最后提出了建立元数据管理系统的步骤和实施方法。 2. 元数据 2.1 元数据的概念按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息： ●数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容； ●业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式 ●汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告； ●由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统

数据仓库建设步骤

数据仓库建设步骤 1.系统分析，确定主题确定一下几个因素：操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准：厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。数据库对大数据量（TB级）的支持能力。数据库是否支持并行操作。能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT）。能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。 3.建立数据仓库的逻辑模型具体步骤如下： 1)确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。 2)基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。 3)识别主题之间的关系。 4)分解多对多的关系。 5)用范式理论检验逻辑数据模型。 6)由用户审核逻辑数据模型。 4.逻辑数据模型转化为数据仓库数据模型具体步骤如下： 1)删除非战略性数据：数据仓库模型中不需要包含逻辑数据模型中的全部数据项，某些用于操作处理的数据项要删除。 2)增加时间主键：数据仓库中的数据一定是时间的快照，因此必须增加时间主键。 3)增加派生数据：对于用户经常需要分析的数据，或者为了提高性能，可以增加派生数据。

4)加入不同级别粒度的汇总数据：数据粒度代表数据细化程度，粒度越大，数据的汇总程度越高。粒度是数据仓库设计的一个重要因素，它直接影响到驻留在数据仓库中的数据量和可以执行的查询类型。显然，粒度级别越低，则支持的查询越多；反之，能支持的查询就有限。 5.数据仓库数据模型优化数据仓库设计时，性能是一项主要考虑因素。在数据仓库建成后，也需要经常对其性能进行监控，并随着需求和数据量的变更进行调整。优化数据仓库设计的主要方法是：合并不同的数据表。通过增加汇总表避免数据的动态汇总。通过冗余字段减少表连接的数量，不要超过3~5个。用ID代码而不是描述信息作为键值。对数据表做分区。 6.数据清洗转换和传输由于业务系统所使用的软硬件平台不同，编码方法不同，业务系统中的数据在加载到数据仓库之前，必须进行数据的清洗和转换，保证数据仓库中数据的一致性。在设计数据仓库的数据加载方案时，必须考虑以下几项要求：加载方案必须能够支持访问不同的数据库和文件系统。数据的清洗、转换和传输必须满足时间要求，能够在规定的时间范围内完成。支持各种转换方法，各种转换方法可以构成一个工作流。支持增量加载，只把自上一次加载以来变化的数据加载到数据仓库。 7.开发数据仓库的分析应用建立数据仓库的最终目的是为业务部门提供决策支持能力，必须为业务部门选择合适的工具实现其对数据仓库中的数据进行分析的要求。信息部门所选择的开发工具必须能够：满足用户的全部分析功能要求。数据仓库中的用户包括了企业中各个业务部门，他们的业务不同，要求的分析功能也不同。如有的用户只是简单的分析报表，有些用户则要求做预测和趋势分析。提供灵活的表现方式。分析的结果必须能够以直观、灵活的方式表现，支持复杂的图表。使用方式上，可以是客户机/服务器方式，也可以是浏览器方式。事实上，没有一种工具能够满足数据仓库的全部分析功能需求，一个完整的数据仓库系统的功能可能是由多种工具来实现，因此必须考虑多个工具之间的接口和集成性问题，对于用户来说，希望看到的是一致的界面。 8.数据仓库的管理

建设数据仓库的八个步骤

大数据技术部建设数据仓库的八个步骤2017年04月25日编制

建设数据仓库的八个步骤摘要：建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题。关键词：数据仓库元数据建设数据仓库建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。 1.系统分析，确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流，了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义，确定各个主题下的查询分析要求。业务人员往往会罗列出很多想解决的问题，信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总，确定数据仓库所实现的业务功能。一旦确定问题以后，信息部门的人员还需要确定一下几个因素： ·操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。 ·在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年。 ·用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。 ·用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。由于双方在理解上的差异，确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程，信息部门

的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看，以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台在数据仓库所要解决的问题确定后，第二个步骤就是选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。这里有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准： ·厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。 ·数据库对大数据量（TB级）的支持能力。 ·数据库是否支持并行操作。 ·能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。 ·能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT）。 ·能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。 3.建立数据仓库的逻辑模型具体步骤如下：（1）确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。（2）基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。（3）识别主题之间的关系。（4）分解多对多的关系。

数据仓库和元数据管理

数据仓库和元数据管理在事务处理系统中的数据，主要用于记录和查询业务情况。随着数据仓库（DW）技术的不断成熟，企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。数据仓库是一种面向决策主题、由多数据源集成、拥有当前及历史总结数据、以读为主的数据库系统，其目的是支持决策。数据仓库要根据决策的需要收集来自企业内外的有关数据，并加以适当的组织处理，使其能有效地为决策过程提供信息。数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来，对于这样一个复杂的企业数据环境，如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理。元数据是关于数据、操纵数据的进程和应用程序的结构和意义的描述信息，其主要目标是提供数据资源的全面指南。元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源以及抽取和转换规则等，而且整个数据仓库系统的运行都是基于元数据的，是元数据把数据仓库系统中的各个松散的组件联系起来，组成了一个有机的整体。本文首先介绍了元数据的定义、作用和意义；然后讨论了数据仓库系统中元数据管理的现状和关于元数据的标准化情况；最后提出了建立元数据管理系统的步骤和实施方法。建立数据仓库一个重要的工作是元数据管理。按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。元数据使得用户可以掌握数据的历史情况，如数据从哪里来？流通时间有多长？更新频率是多大？数据元素的含义是什么？对它已经进行了哪些计算、转换和筛选等等。在需求不确定情况下，在瞬间万变的商业环境下，元数据可以更好的支持需求的变化，降低项目风险。通常把元数据分为技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息：数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容；业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式；汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告；由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名；访问数据的原则和数据的来源；系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息；具体包括以下信息：

数据仓库dw建设

1. 数据仓库概述经过多年IT的建设，信息对于企业的日常管理已经日益重要，并逐渐成为重要的信息资产，信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好企业内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。在过去相当一段时间内，企业业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开，应用的构建多是自下而上构建，主要以满足某个部门的业务功能为主，我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用，分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用，缺乏企业全局的单一视图，形成了一个个信息孤岛，分立的系统之间缺乏沟通，同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息，而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库，也有可能是XML、EXCEL等文件。因此，构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式，目的是覆盖企业各个环节的关键业务数据，完善元数据管理，形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义，能够灵活的获取企业业务数据的单一视图（需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性）。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终，这些数据可以为部队分析、决策支持（多维分析、即席查询、数据挖掘）等应用提供更及时、准确、有效的支持。数据仓库的目标是实现跨系统数据共享，解决信息孤岛，提升数据质量，辅助决策分析，提供统一的数据服务。同时，数据仓库的构建也面临着各种挑战，比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。

2. 全域数据库总体架构核心业务边防一体化其他XML Excel Web 服务消息队列文本数据智能传感器虚拟传感器摄像头全域数据库总体架构全域数据库总体的层次，最下面是基础架构层，主要包括支撑这一架构运行的主机系统、存储备份系统、网络系统等内容。从下往上看，再上面是数据源层，既包括各个业务的关系型数据源、内容管理数据源也包括半结构化数据源比如XML 、EXCEL 等，也包括各个总队、支队的业务数据源。数据源层之上是“交换服务体系”，主要包括信息服务总线和服务总线两部分。信息服务总线主要实现数据层的信息整合和数据转换，而服务总线主要实现应用层的信息交换和整合。信息服务总线主要依托联邦、复制、清洗、转换等技术实现，其主要包括信息整合服务和清洗转换加载服务两部分。通过信息服务总线的信息整合服务（数据联邦、复制），可以透明、实时的访问分布在总队和支队的各个业务系统中的各种同构、异构数据（前提是拥有足够的权限）。信息整合服务在整个企业层面保证

数据仓库建设的几点建议.doc

北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士一、国内信息化的现状 1、信息化建设的发展历史：在国内信息化建设过程中，基本上是按照当时业务系统的需求进行建设，例如：在一个企业中，财务部门为了减少工资发放的差错，提高发放的效率，先建设一个工资发放和管理程序；为了报账和核对的需求，建设一个财务管理程序；在银行首先为了业务处理的方便，将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统，过一段时间，如果有新的业务推出，就再建设一个新的系统，或在原系统的基础上增加新的业务处理。这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和信息交换。 2、为何要建立数据仓库：前面我们讲过，业务系统各自为政，相互独立。当很多业务系统建立后，由于领导的要求和决策的需求，需要一些指标的分析，在相应的业务系统基础上再增加分析和相应的报表功能，这样每个系统就增加了报表和分析功能。但是，由于数据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。为了解决该问题，Bell Inman提出了数据仓库的概念，其目的是为了分析和决策的需要，将相互分离的业务系统的数据源整合在一起，可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。 3、国内企业对数据仓库建设认识的误区：大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载（ETL），将这些数据进行整合存放在一起，统一管理，需要什么样的分析就可提供什么样的分析，这就是数据仓库。这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个企业业务系统的数据整合在一起，花钱多、见效慢、风险大。一年后领导问起数据仓库项目时，回答往往是资金不足，人力不够，再投入一些资源、或者再延长半年的时间就会见到效果，但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十张报表。领导不满意，项目负责人压力也很大，无法交待。这时，项目经理或者项目负责人才意识到，项目有问题，但是谁也不敢说项目有问题，因为这样显然是自己当时的决策失误。怎么办？寻找咨询公司或者一些大的厂商，答案往往是数据仓库缺乏数据模型，应该考虑数据模型。如果建设时考虑到整个企业的数据模型，就可以建设成企业级的数据仓库（EDW）。什么是数据模型，就是满足整

数据仓库建设方案-2018-3-28

数据仓库建设商务智能（Business Intelligence）用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。核心是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，帮助企业了解新的趋势、抓住新的市场机会、发现潜在的威胁，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。数据仓库是商业智能的基础，它为OLAP、数据挖掘提供分析和决策支持。一、数据仓库概念 1.数据仓库定义是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映有有历史变化的数据集合，用于支持管理决策。具有以下特点： ●详细交易及相关业务数据的集合 ●包含必要的内部与外部信息 ●来自于多个数据源、业务操作系统 ●保存一定的时间周期 ●按照企业内业务规则决定存储模型 2.建设的必要性目前大多数信息系统由于建设时间、建设方、各阶段需求不同，会出现一系列问题：缺乏整体规则、信息缺乏完整性、缺乏统一的信息管理标准和规范、信息孤岛、不具备大容量的数据管理和分析能力。

3.价值 ●提高管理决策的科学性和管理效率 ●信息的整合，可推动现在有信息管理体系的重构 ●打通信息孤岛全局共享，降低数据获取的难度 ●逐渐取代各类业务管理报表系统 ●运用历史数据发现规律二、数据仓库建设 1.业务需求定义梳理出所有业务过程，分析业务内容提取需求，对其相关的数据进行探查，并对各系统核心业务人员访谈，准确的了解业务需求情况，近期调研 2.技术体系结构生命周期图技术架构图：

数据仓库建设方案

第1章数据仓库建设 1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析,以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。根据专家系统数据仓库建设目标,结合系统数据业务规范,包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容: 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Ｋafka、Ｓｔｏｒ

m、Ｆｌumｅ及传统的EＴL采集工具。数据存储：本系统提供Hｄｆs、Hbase及RDBＭS相结合的存储模式,支持海量数据的分布式存储。数据分析:数据仓库体系支持传统的ＯＬＡP分析及基于Sparｋ常规机器学习算法。数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2 数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载.外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（OＤS）;内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（ＴCMＳ）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。根据项目信息汇集要求,列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置,可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。本方案在数据采集架构采用Flume+Ｋａfka＋Ｓtorm的组合架构，采用Flume 和ETL工具作为Kａfka的Produｃer,采用Sｔｏrm作为Kafｋa的Consumｅｒ，Stoｒm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

数据仓库建设方案-2018-

数据仓库建设方案-2018-3-28

准和规范、信息孤岛、不具备大容量的数据管理和分析能力。 3.价值 ●提高管理决策的科学性和管理效率 ●信息的整合，可推动现在有信息管理体系的重构 ●打通信息孤岛全局共享，降低数据获取的难度 ●逐渐取代各类业务管理报表系统 ●运用历史数据发现规律二、数据仓库建设 1.业务需求定义梳理出所有业务过程，分析业务内容提取需求，对其相关的数据进行探查，并对各系统核心业务人员访谈，准确的了解业务需求情况，近期调研 2.技术体系结构生命周期图

技术架构图：

3.数据仓库数据建模数据模型是抽象描述现实世界的一种方法，是通过抽象的实体及实体之间的联系来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射，数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的特定模型。数据仓库建模方法种类较多，常见的三种是范式建模、维度建模、实体建模，每种方法本质上都是从不同的角度解决业务中的问题。关于数据仓库建模单独用一篇来详细介绍，这儿仅对维度建模做基本的介绍，维度建模由数据仓库领域另一位大师Ralph Kimall所倡导，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。 1.维度模型是什么维度建模将客观世界划分为度量和上下文。度量是由业务过程和支持它们的业务源系统来捕捉的，常常以数据值形式出现，将其称作“事实”，事实由大量上下文包围着，这些文本形式的上下文被直观地分割成多个独立的逻辑块，我们称其为“维”。维度描述了度量上下文的5W（who、what、when、where、why）信息，以及这些上下文是如何作用的。企业的每一个业务过程都可以用维度模型来描述，维度模型由一系列含有数值量度量的事实表组成，事实表中的数值则被一系列带有文本属性的维度表环绕。

数据仓库建设思路整理

数据仓库建设思路整理 1.建设背景：目前我行数据缺失、历史数据查询困难、各部门数据提取依赖SQL 脚本实时查询而效率低下、正确性不高等问题。在这种背景下我行数据仓库建设显得尤为重要。 2.数仓系统功能模型：当前同业主流数据仓库系统功能模型大体如图1.0所示：图1.0 主要分以下几个模块：源数据：主要是下发的核心业务、ECIF、信贷系统、财务系统，支付系统等数据以及第三方提供并为我行使用的数据。 FTP服务器：主要负责接下发数据或通过调用接口等形式获取

第三方源数据文件。文件卸载区：负责从FTP服务器获取当前需要更新到数据仓库的数据。文件备份区：负责将进入数据仓库的数据文件进行备份管理。 ODS（Operational Data Store）：操作型数据存储，仅对源数据增加源系统和数据日期作为区分存储起来。可以用于明细和流水等原始记录查询。 FDS（Fundational Data Strore）：基础数据存储，按客户、存款、贷款、公共、银行卡、总账、中间业务、渠道八个主题对数据进行汇总和计算。 IDS（Integrated Data Store）:集成数据存储,对数据按客户维、账户维、时间维、机构维、产品维等维度对数据进行集成。应用系统：主要负责展示、分析和使用数据仓库数据。数据仓库管理平台：主要负责作业调度，元数据管理，系统监控等功能。 3.数据仓库技术模型：根据数据仓库个模块的不同特性总结各层级所用到的技术或者软件如下图2.0所示：

图3.0 上图每层实现技术区分商业和开源实现方案，其中商业软件

性能好、服务支持好，但是因为都是国外大型公司产品，产品价格高；而开源方案在性能方面不如商业软件，同时需要投入较多较多时间，人力进行整合。建设过程中可以结合数据规模，数据储存时间，实际访问需求量等方面综合考虑，采用不同的技术实现方案。