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Hive数据仓库

时间:2020-03-31 14:45:16      阅读:77      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:原因   ant   volatil   oltp   工厂   查询   并且   仓库   cti   

一、数据仓库的概念:

数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。

数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。

二、数据仓库的主要特征:

数据仓库是面向主题的(Subject-Oriented )、集成的(Integrated)、非易失的(Non-Volatile)和时变的(Time-Variant )数据集合,用以支持管理决策。

三、数据仓库和数据库的区别:

数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP OLAP 的区别。

操作型处理,叫联机事务处理 OLTPOn-Line Transaction Processing,),也可以称面向交易的处理系统,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段,主要用于操作型处理。

分析型处理,叫联机分析处理 OLAPOn-Line Analytical Processing)一般针对某些主题的历史数据进行分析,支持管理决策

 

首先要明白,数据仓库的出现,并不是要取代数据库。

 

1、数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的

 

2、数据库一般存储业务数据,数据仓库存储的一般是历史数据。

 

3、数据库设计是尽量避免冗余,一般针对某一业务应用进行设计,比如一张简单的User表,记录用户名、密码等简单数据即可,符合业务应用,但是不符合分析。数据仓库在设计是有意引入冗余,依照分析需求,分析维度、分析指标进行设计

 

4、 数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。

 

Hive数据仓库

标签:原因   ant   volatil   oltp   工厂   查询   并且   仓库   cti   

原文地址:https://www.cnblogs.com/nacyswiss/p/12604559.html

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