1. 什么是数据仓库

• 应用场景：对历史数据进行大规模的决策分析，为上层应用做准备；
• 数据来源：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据；

2. 数据仓库和数据库的区别

数据库	数据仓库
面向事务（OLTP）设计的	面向主题（OLAP）设计的
一般存储在线数据	一般存储历史数据
尽量避免冗余	可以引入冗余设计
为捕获数据而设计	为数据分析而设计

3. 主流数据仓库

• Oracle Database；
• TeraData；
• IBM Red Brick；
• Netzza TwinFin；
• Greenplum；

4. 数据仓库三层模型

• ODS 层（备份），业务数据 \ 日志数据；
• DW 层，按照主题维度建立数据模型，维 & 事实；
  -- DWD，清洗脏数据；
  -- DDWS，按天统计用户数据；
  -- DWT，统计用户累计数据；
• ADS，

维：主题的各个属性；
事实：对于属性的度量；

• DM 层，提供数据产品和数据分析使用的数据，一般存放于 ES、MySQL等功线上系统使用，也可能存繁育 hive 或 Druid 中供数据分析和数据挖掘使用，一般常说的宽表就是存放在这里；

5. 数据建模

• 维度表，
  -- 表示对于分析主题所属类型的描述；
• 事实表，
  -- 对分析主题的度量，通常表现为数值；
  -- 事实表包含了与各维度表关联的外码，并通过 join 方式与维度表关联；

6. DW 层建模

• 星型模型，多维对单事实；
• 雪花模型（不常用），多维对单事实；
• 星座模型，多维对多事实，业务发展后期绝大部分采用星座模型；

7. 数据来源

• 爬虫数据
• 用户行为数据
  -- 多来自日志文件；
• 业务数据
  -- 业务系统后台，如：MySQL / MongoDB；

8. 数据输出

• 报表系统
• 用户画像
• 推荐系统
• 机器学习

9. 数据仓库需要的技术框架

• 采集：Flume / Kafka / Sqoop；
• 存储：MySQL / Hadoop / HBase；
• 计算：Hive / Tez；
• 查询：Presto / Druid / Kylin；
• 可视化：Superset；
• 任务调度：Azkaban；
• 集群监控：Zabbix；
• 元数据管理：Altas；
• 脚本：shell；

10. 数据仓库主要工作内容

• 用户行为数据采集平台
• 业务数据采集平台搭建
• 数据仓库维度建模
• 数据分析
  -- 用户、流量、会员、商品、活动、销售、地区 等主题分析；
• 即时数据查询 \ 指标分析
• 集群性能监控
• 元数据管理
• 数据质量监控