大数据开发教程——企业级离线数据仓库项目实战开发

比屋大数据

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分类专栏：大数据架构师源码零基础教程文章标签：数据仓库 big data 数据库

于 2022-06-14 11:31:18 首次发布

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本文详细介绍了数据仓库的概念，对比了数据库和数据仓库的差异，强调了数据仓库在业务智能中的作用。同时，讨论了数据中心、数据平台、数据湖的定义和特点。数仓的构建流程涵盖需求分析、建模、数据源分析、数据集成等多个阶段。此外，还探讨了数据仓库在数据化运营、广告投放、用户画像等领域的应用前景。

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数据仓库

数据仓库简介

数据仓库，英文名称为 Data Warehouse，可简写为 DW 或 DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

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数据库和数据仓库对比

1、面向业务的数据库常称作 OLTP （mysql,SQLServer,Oracle）系统，关注增删改事务操作，面向分析的数据仓库亦称为 OLAP(hive,hbase)，关注查询分析OLAP的数据分析引擎 -> Kylin，Clickhouse，Doris，druid，等等…
在这里插入图片描述

数据中心

引用维基百科的解释：数据中心，指用于安置计算机系统及相关部件的设施，例如电信和储存系统。一般它包含冗余和备用电源，冗余数据通信连接，环境控制（例如空调、灭火器）和各种安全设备。
数据中心，顾名思义就是数据的中心，是处理和存储海量数据的地方，英文全称为Data Center。用专业的名词解

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