数据仓库技术架构共55页文档
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量数据的系统。
在数据仓库中，数据从不同的源系统中提取、转换和加载，然后存储在一个统一的、可供分析的数据存储中。
为了实现这一目标，数据仓库需要一个合理的体系结构来支持数据的整合、存储和查询等功能。
数据仓库体系结构由以下几个主要组成部分组成：1. 数据源：数据源是数据仓库的基础，它可以是内部系统的数据库、外部数据提供商的数据文件、Web上的数据源等。
数据源可以包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如文本文件、图像文件等）。
2. 数据提取：数据提取是将数据从源系统中抽取出来并转换为数据仓库可以使用的格式的过程。
数据提取可以通过批处理、定时任务或实时流式传输等方式进行。
3. 数据转换：数据转换是将提取的数据进行清洗、集成和转换的过程。
在这个阶段，数据被清理、去重、标准化和转换为统一的格式和结构，以便在数据仓库中进行分析。
4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式，全量加载是将所有数据加载到数据仓库中，而增量加载是只加载发生变化的数据。
5. 数据存储：数据存储是数据仓库中数据的物理存储方式。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
数据存储的选择应根据数据的特点、查询需求和性能要求等因素进行。
6. 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、质量等信息。
元数据管理是对元数据进行收集、存储、管理和查询的过程，它是数据仓库管理的重要组成部分。
7. 数据访问：数据访问是用户通过查询、报表和分析等方式对数据仓库中的数据进行访问和分析的过程。
数据仓库可以提供多种数据访问方式，包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据可视化等。
8. 安全性和权限管理：安全性和权限管理是保护数据仓库中数据安全和控制用户访问权限的过程。
数据仓库应具备完善的安全措施，包括身份认证、权限控制、数据加密和审计等功能。
数据仓库系统架构和数仓分层体系介绍
数据仓库系统架构和数仓分层体系介绍一、数据仓库体系架构公司借助的第三方数据平台，在此平台之上建设数据仓库。
因为第三方平台集成了很多东西，所以省去了不少功夫。
数据仓库的体系架构，无外乎就是数据源、数据采集方式、计算存储系统、数据应用层，这几个方面。
1、数据源：内部数据：如交易数据、会员数据，日志数据，由公司业务系统产生的数据。
外部数据：互联网数据和第三方服务商数据等。
互联网数据就是我们使用爬虫爬取的互联网数据，而第三方数据，一般多指公司合作方产生的数据。
2、采集方式离线采集，包括全量同步和增量同步。
实时采集，顾名思义就是采用实时的策略采集数据，如我们想统计实时的交易数据。
当产生一笔订单存入业务库时，我们可以通过Binlog等多种方式感知数据的变化，把新产生的数据同步的kafka其他消息队列，实时的消费使用数据。
第三方采集，跟公司商务合作的其他公司，他们暴露接口给我们，我们通过接口取数据，当然这只是其中一种方式，不同公司取数据的策略是不一样的。
数据仓库的体系架构图3、存储计算通过集群的分布式计算能力和分布式文件系统，来计算和存储数据。
我们使用的阿里云服务，把业务数据存储到hive中，然后划分为不同的层级，来规划整合数据。
借助分布式文件系统可以存储大数据量的数据，包括久远之前的历史数据。
4、数据应用使用HQL、Mapreduce、SparkSql、UDF函数等多种处理方式，对各种业务数据进行处理，形成一定规范模式的数据。
把这些建模成型的数据提供给外界使用。
如BI应用、挖掘分析、算法模型、可视化大屏系统。
当然最重要的是对数据的管理，数据就是我们的资产，只有管理的有条不紊，使用起来才能得手应心。
我们可以建立数据地图、数据规范、数据质量系统，配置完整的任务调度(如Oozie)。
当然运维方面是必不可少的，如果一个任务失败了，我们需要第一时间知道，这时就需要告警系统。
另外还可以设置角色权限，整个系统有一个最高权限，还有开发权限，访问权限等等，这个需要根据公司需求来做。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它可以帮助企业进行数据分析和决策支持。
数据仓库的基本架构是指数据仓库系统中各个组件的组织结构和相互关系。
下面将详细介绍数据仓库的基本架构。
1. 数据源数据源是数据仓库的起点，它包括各种内部和外部的数据源，如企业内部的数据库、文件、日志等，以及外部的数据供应商、合作伙伴等。
数据源可以通过ETL（抽取、转换、加载）工具将数据抽取到数据仓库中。
2. 数据抽取数据抽取是将数据从数据源中提取出来的过程。
数据抽取可以按照时间、事件、条件等方式进行，以确保数据的准确性和完整性。
常用的数据抽取工具有Informatica、DataStage等。
3. 数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、整合、转换的过程。
清洗可以去除重复数据、缺失数据等；整合可以将多个数据源的数据进行合并；转换可以将数据进行格式转换、计算等操作。
数据转换可以使用ETL工具进行，如Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage等。
4. 数据加载数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式。
全量加载是将所有数据都加载到数据仓库中，适用于数据量较小的情况；增量加载是只加载新增或更新的数据，适用于数据量较大的情况。
数据加载可以使用ETL工具进行，如Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage等。
5. 数据存储数据存储是数据仓库中数据的物理存储方式。
数据仓库通常采用星型模型或雪花模型进行数据存储。
星型模型是以一个中心事实表为核心，周围是多个维度表；雪花模型是在星型模型的基础上，将某些维度表继续细分成多个层级。
数据存储可以使用关系数据库进行，如Oracle、SQL Server等。
6. 数据访问数据访问是用户通过查询、报表、分析等方式对数据仓库中的数据进行获取和分析的过程。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构一、引言数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业各种数据的系统，为决策支持和业务分析提供数据源。
数据仓库的基本架构是其设计和实现的核心，本文将详细介绍数据仓库的基本架构。
二、数据仓库的概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策。
其主要特点包括：面向主题，集成多源数据，稳定性高，非易失性强，支持历史数据分析等。
三、数据仓库的基本架构数据仓库的基本架构通常由以下几个组件构成：1. 数据源数据源是数据仓库的数据来源，可以包括企业内部的各类业务系统、数据库、文件等。
数据源可以是结构化数据、半结构化数据或非结构化数据。
2. 数据抽取数据抽取是将数据源中的数据提取到数据仓库中的过程。
数据抽取可以通过批量抽取、增量抽取或实时抽取等方式进行。
常用的数据抽取工具有Informatica、DataStage等。
3. 数据清洗数据清洗是对抽取到的数据进行清理和预处理的过程。
数据清洗包括去除重复数据、纠正错误数据、填充缺失数据等操作。
常用的数据清洗工具有Data Quality Services、Talend等。
4. 数据转换数据转换是将清洗后的数据进行转换和整合的过程。
数据转换包括数据格式转换、数据合并、数据聚合等操作。
常用的数据转换工具有SSIS、Pentaho等。
5. 数据存储数据存储是将转换后的数据存储到数据仓库中的过程。
数据存储可以使用关系型数据库、列式数据库或分布式文件系统等。
常用的数据存储工具有Oracle、SQL Server、Hadoop等。
6. 数据管理数据管理是对数据仓库中的数据进行管理和维护的过程。
数据管理包括数据备份、数据恢复、数据安全等操作。
常用的数据管理工具有Tivoli Storage Manager、NetBackup等。
7. 数据访问数据访问是用户通过各种方式对数据仓库中的数据进行查询和分析的过程。
数据访问可以通过OLAP工具、报表工具、数据挖掘工具等进行。
数据仓库建设中的架构设计
数据仓库建设中的架构设计一、引言随着数据量的日益增长，数据分散、分散的特征日益明显，分散的数据无法直接查询分析，因此，数据仓库建设逐渐成为企业IT建设中的重点。
数据仓库的设计架构决定了数据仓库的稳定性、可维护性和性能优化的空间和广度。
本文将详细介绍数据仓库建设的架构设计。
二、数据仓库架构设计原则数据仓库架构设计应考虑以下几点原则：（一）用户需求驱动数据仓库的建设必须遵循用户需求驱动的原则，其建设目标应当围绕用户需求展开，并通过与相关业务部门合作，确定数据仓库架构的关键要素以满足用户需求。
（二）分层架构设计数据仓库的建设应该采用分层架构设计，分层架构的设计可以使数据仓库更加透明化，易于维护和升级，在整个数据仓库架构中，分层必须明确，因此，数据仓库的架构设计必须考虑这一点。
（三）数据持久性和一致性数据仓库中的数据非常重要，因此，架构设计必须考虑数据的持久性和一致性。
在数据仓库的建设过程中，应采用合适的存储方案，确保数据的完整性和可靠性。
（四）可扩展性和性能优化数据仓库在建设过程中应该采用合适的技术，确保其可扩展性和性能优化的空间和广度，因此，数据仓库建设的架构设计必须综合考虑业务需求、技术需求和数据量的变化等因素。
（五）安全性和易用性数据仓库的数据来自不同的业务部门，因此必须确保数据的安全性和隐私保护，同时，也应确保数据仓库的易用性和操作便捷性，以提高工作效率。
三、数据仓库分层架构设计数据仓库分层架构分为三层：（一）数据提取层数据提取层（ETL层）负责从不同的业务系统中提取数据，并将其转换为标准格式。
数据提取层的主要任务是数据清洗、数据采集、数据转换和数据质量控制等方面的工作。
（二）数据存储层数据存储层（存储层）负责存储ETL层生成的数据。
数据存储层通常由多个数据仓库组成，每个仓库包含特定的主题，如客户、销售、库存等，可以为不同的终端用户提供数据服务。
（三）数据应用层数据应用层（应用层）负责数据仓库的应用，包括数据查询和报表生成等功能。
数据仓库技术架构
出/分发的工作
• 【组成部分】
> ETL调度与日志跟踪管理模块 > ETL运行脚本模块 > 数据质量检查模块 > 出错处理与回溯模块
关键问题：ETL开发工作量与数据质量控制
• 挑战
> ETL开发工作量巨大，如何有效降低工作量，提高生产效率 > 如何有效管理控制ETL流程 > 如何实施数据质量管理
参考架构描述
• 参考架构将涵盖一个经典数据仓库环境所提供的主要能力 – 例如，它定 义了哪些要素组成了现代数据仓库的环境
• 它建立一套完整的术语和数据仓库面向服务的结构，将为企业内的业务 和IT部门所普遍使用
• 在参考架构中建立了五大主要服务类别，如下所示：
Data Management Warehouse Infrastructure
多功能模型 历史数据 经转换后
视图 逻辑数据集市 依赖型数据集市 分析型知识库
Tier 1 Operational Image
Of
Tier 2
Single Version
C USTOMER
C USTOMER NU MBER C USTOMER NAME C USTOMER CITY C USTOMER POST C USTOMER ST C USTOMER AD DR C USTOMER PH ON E C USTOMER FAX
• 由ETL系统解码后加载到Teradata数据库内 • 利用Teradata强大的并行性能进行比对，从而找出正确的增量数据
2、数据导入层 (ETL)
数据导入层
调度控制／日志 ETL过程
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构引言概述：数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统，它可以匡助企业更好地理解和分析数据，从而支持决策和业务发展。
数据仓库的基本架构是构建数据仓库的基础，了解数据仓库的基本架构对于设计和维护数据仓库至关重要。
一、数据仓库的概念1.1 数据仓库的定义：数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统，它包含了来自不同数据源的数据，并经过清洗、转换和加载等过程，用于支持企业的决策和分析需求。
1.2 数据仓库的特点：数据仓库具有数据集中、主题导向、面向主管和决策者、时间一致性等特点，能够提供高质量、一致性和易于访问的数据。
1.3 数据仓库的作用：数据仓库可以匡助企业更好地理解和分析数据，支持决策和业务发展，提高企业的竞争力和效率。
二、数据仓库的架构2.1 数据源层：数据仓库的数据源层包括了来自不同业务系统、数据库、文件等数据源的数据，这些数据需要经过抽取、清洗和转换等过程后才干加载到数据仓库中。
2.2 数据存储层：数据仓库的数据存储层包括了数据仓库数据库或者数据仓库服务器，用于存储经过处理和清洗后的数据，并提供数据访问和查询功能。
2.3 数据访问层：数据仓库的数据访问层包括了报表、查询工具、OLAP工具等，用于匡助用户访问和分析数据，支持决策和业务发展。
三、数据仓库的建模3.1 维度建模：维度建模是数据仓库中常用的建模方法，通过定义维度和事实表来描述业务过程和数据关系，匡助用户更好地理解和分析数据。
3.2 星型模式：星型模式是一种常用的维度建模方法，它将数据仓库中的事实表和维度表以星型结构进行组织，便于查询和分析数据。
3.3 雪花模式：雪花模式是星型模式的一种扩展，它将维度表进一步规范化，使数据仓库的结构更加灵便和规范。
四、数据仓库的ETL过程4.1 抽取（Extract）：抽取是ETL过程的第一步，它从数据源中提取需要的数据，进行数据清洗和转换，以满足数据仓库的需求。
4.2 转换（Transform）：转换是ETL过程的第二步，它对抽取的数据进行清洗、转换和整合等处理，以确保数据的质量和一致性。
数据仓库技术架构及方案
数据仓库技术架构及方案数据仓库技术架构及方案是指一种将企业的各种数据进行集成、转换和存储的技术架构及解决方案。
在数据仓库技术架构及方案中，数据从多个不同的源进行提取、转换和加载，最后存储在一起以供查询和分析。
本文将介绍数据仓库技术架构及方案的关键组成部分和流程。
一、数据仓库技术架构的关键组成部分：1.数据源：数据仓库的数据可以来自于多种不同的源，如企业内部系统、外部数据供应商和第三方数据等。
2.数据抽取：将数据从源系统中提取出来，并进行清洗、转换和整合，以适应数据仓库的存储和分析需求。
3.数据加载：将经过处理的数据加载到数据仓库中的存储层，通常包括数据仓库数据库、数据仓库服务器等。
4.元数据管理：对数据仓库中的数据进行元数据管理，包括对数据的描述、定义和分析，以支持数据仓库的查询和分析需求。
5.数据查询和分析：通过数据仓库中的分析工具和查询语言，使用者可以对数据仓库中的数据进行查询、分析和报表生成等操作。
6.数据治理：数据仓库需要进行数据治理，包括数据质量管理、数据安全管理等，以保障数据仓库的可靠性和安全性。
二、数据仓库技术架构及方案的关键流程：1.数据需求分析：根据企业的业务需求，确定数据仓库的基本数据模型和存储需求，包括事实表、维度表、指标等。
2.数据抽取和清洗：根据数据需求，将数据从源系统中提取出来，并进行清洗、转换和整合，以适应数据仓库的存储和分析需求。
3.数据加载和转换：将经过处理的数据加载到数据仓库中的存储层，同时进行数据的转换和集成，以确保数据的一致性和准确性。
4.元数据管理：对数据仓库中的数据进行元数据管理，包括对数据的描述、定义和分析，以支持数据仓库的查询和分析需求。
5.数据查询和分析：通过数据仓库中的分析工具和查询语言，使用者可以对数据仓库中的数据进行查询、分析和报表生成等操作，支持企业决策和业务分析。
6.数据治理：数据仓库需要进行数据治理，包括数据质量管理、数据安全管理等，以保障数据仓库的可靠性和安全性。