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。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。

普通的操作型数据库主要面向事务性处理，而数据仓库中的所有数据一般按照主题进行划分。主题是对业务数据的一种抽象，是从较高层次上对信息系统中的数据进行归纳和整理。

面向主题的数据可以划分成两部分----根据原系统业务数据的特点进行主题的抽取和确定每个主题所包含的数据内容。例如客户主题、产品主题、财务主题等；而客户主题包括客户基本信息、客户信用信息、客户资源信息等内容。分析数据仓库主题的时候，一般方法是先确定几个基本的 主题，然后再将范围扩大，最后再逐步求精

面向操作型的数据库通常是异构的、并且相互独立，所以无法对信息进行概括和反映信

息的本质。而数据仓库中的数据是经过数据的抽取、清洗、切换、加载得到的，所以为了保证数据不存在二义性，必须对数据进行编码统一和必要的汇总，以保证数据仓库内数据的一致性。数据仓库在经历数据集成阶段后，使数据仓库中的数据都遵守统一的编码规则，并且消除许多冗余数据。

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数据仓库中的数据反映的都是一段历史时期的数据内容，它的主要操作是查询、分析而

不进行一般意义上的更新（数据集成前的操作型数据库主要完成数据的增加、修改、删除、查询），一旦某个数据进入到数据仓库后，一般情况下数据会被长期保留，当超过规定的期限才会被删除。通常数据仓库需要做的工作就是加载、查询和分析，一般不进行任何修改操作，是为了企业高层 人员决策分析之用。

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数据仓库不断从操作型数据库或其他数据源获取变化的数据，从而分析和预测需

要的历史数据，所以一般数据仓库中数据表的键码（维度）都含有时间键，以表明数据的历史时期信息，然后不断增加新的数据内容。通过这些历史信息可以对企业的发展历程和趋势做出分析和预测。数据仓库的建设需要大量的业务数据作为积累，并将这些宝贵的历史信息经过加工、整理，最后提供给决策分析人员，这是数据仓库建设的根本目的。

数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：

通过数据仓库建设的发展阶段，我们能够看出，数据仓库的建设和数据集市的建设的重要区别就在于数据模型的支持。因此，数据模型的建设，对于我们数据仓库的建设，有着决定性的意义。

是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现，数据库由许多表组成，表是二维的，一张表里面可以有很多字段，数据库的表，在与能够用二维表现多维关系。

是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策。

数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别。

操作型处理，叫联机事务处理OLTP（On-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OLAP（On-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。

数据仓库是要涵盖所有业务领域，还是各个业务领域独自建设，业务领域内的业务线也同样面临着这个问题。所以要构建大数据数据仓库，就需要了解各个业务领域、业务线的业务有什么共同点和不同点，以及各个业务线可以细分为哪几个业务模块，每个业务模块具体的业务流程又是怎样的。业务调研是否充分，将会直接决定数据仓库建设是否成功。

了解业务系统的业务后不等于说就可以实施数仓建设了，还需要收集数据使用者的需求，及找分析师、运营人员、产品人员等了解他们对数据的诉求。通常需求调研分下面两种途径：

1. 根据与分析师、运营人员、产品人员的沟通获取需求。

2. 对现有报表、数据进行研究分析获取数据建设需求。

需要了解数据库类型，数据来源，全量数据情况及数据每年增长情况，更新机制；还需要了解数据是否结构化，是否清洗，是接口调用还是直接访问库，有哪些类型的数据，数据结构之怎样的。

(h5,web,app)

account string, appId string, appVersion string, carrier string, deviceId string, deviceType string, eventId string, ip string, latitude double, longitude double, netType string, osName string, osVersion string, properties map, releaseChannel string, resolution string, sessionId string, `timeStamp` bigint......

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据

主要是从业务库把数据抽取到数据仓库或者把日志采集到数据仓库

sqoop和datax作为2款优秀的数据同步工具，备受数据开发人员喜爱，如何选择也是件非常头疼的事，下面就这两种工具来分析分析吧...

sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop中的各种存储系统（HDFS、HIVE、HBASE） 和关系数据库（mysql、oracle、sqlserver等）服务器之间传送数据”的工具。

导入数据：MySQL，Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS、HIVE、HBASE 等数据存储系统

导出数据：从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具。

底层工作机制

将导入或导出命令翻译成 MapReduce 程序来实现

在翻译出的 MapReduce 中主要是对InputFormat 和

OutputFormat 进行定制

sqoop import \--connect jdbc:mysql://hadoop:3306/mysql \--username root \--password 123456 \--table order_info \--target-dir /user/project/t_order_info \--fields-terminated-by '\t' \--split-by order_id \-m 2

DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。

核心架构

DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整个同步框架中。

核心模块介绍

DataX完成单个数据同步的作业，我们称之为Job，DataX接受到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。DataX Job模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。

DataXJob启动后，会根据不同的源端切分策略，将Job切分成多个小的Task(子任务)，以便于并发执行。Task便是DataX作业的最小单元，每一个Task都会负责一部分数据的同步工作。

切分多个Task之后，DataX Job会调用Scheduler模块，根据配置的并发数据量，将拆分成的Task重新组合，组装成TaskGroup(任务组)。每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task，默认单个任务组的并发数量为5。

每一个Task都由TaskGroup负责启动，Task启动后，会固定启动Reader—>Channel—>Writer的线程来完成任务同步工作。

DataX作业运行起来之后， Job监控并等待多个TaskGroup模块任务完成，等待所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。否则，异常退出，进程退出值非0

DataX调度流程：

举例来说，用户提交了一个DataX作业，并且配置了20个并发，目的是将一个100张分表的mysql数据同步到odps里面。DataX的调度决策思路是：

DataXJob根据分库分表切分成了100个Task。

根据20个并发，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。

4个TaskGroup平分切分好的100个Task，每一个TaskGroup负责以5个并发共计运行25个Task。

下面以datax抽取mysql数据写入hdfs为例：

{"job": {"setting": {"speed": {"channel": 3},"errorLimit": {"record": 0,"percentage": 0.02}},"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "root","column": ['id','name'],"where":"gmt_created>='$bizdate' and gmt_created