数据仓库的结构包含了4部分，分别是数据源、数据存储及管理、服务器和前端工具。接下来，通过一张图来描述，具体如图1所示。

　　图1 数据仓库的结构

　　下面针对图1中的各个部分进行介绍。

　　1.数据源

　　数据源是数据仓库的基础，即系统的数据来源，通常包含企业的各种内部信息和外部信息。内容信息，例如存在操作数据库中的各种业务数据和自动化系统中包含的各类文档数据;外部信息，例如各类法律法规，市场信息、竞争对手的信息以及外部统计数据和其他相关文档等。

　　2.数据存储及管理

　　数据存储及管理是整个数据仓库的核心。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了对外部数据的表现形式。针对系统现有的数据，进行抽取、清理并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以划分为企业级数据仓库和部门级数据仓库，也就是所谓的数据集市。数据集市可以理解为是一个小型的部门或者工作组级别的数据仓库。

　　3.OLAP服务器

　　OLAP服务器对需要分析的数据按照多维数据模型进行重组，以支持用户随时进行多角度、多层次的分析，并发现数据规律和趋势。

　　4.前端工具

　　前端工具主要包含各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。

不同系统如何加载数据创建RDD？

Scala算术操作符重载怎样使用？与Java语法的区别在哪

黑马程序员大数据培训课程