本文从读写角度分析数据仓库的IO框架，涉及数据采集、存储和写入。通过批量导入、实时查询示例，阐述如何构建高效、可靠的数仓系统，同时提供了Python实现的相关代码。
在数据仓库（Data Warehouse）的设计和实现过程中，IO（输入/输出）是一个至关重要的方面。一个高效且可靠的IO框架能够有效地管理数据的读取和写入操作，提高数据仓库的性能和可扩展性。本文将从读写角度深入探究数仓的IO基本框架，并提供相应的源代码示例。
- 数据读取
数据仓库中的数据读取通常包括批量导入和实时查询两种模式。批量导入用于将数据从源系统批量加载到数仓中，而实时查询则用于在数仓中查询和分析数据。
在设计数据读取的IO框架时，我们可以采用以下的基本流程：
1.1 数据采集
数据采集是将源系统中的数据抽取到数仓的过程。通常，我们可以使用ETL（Extract, Transform, Load）工具或编写自定义的数据抽取程序来实现数据采集。下面是一个简单的数据采集示例，使用Python编写：
import pandas as pd
def extract_data(
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