传统数据仓库架构（数据仓库架构风格）

本篇目录：

1、数据仓库有哪五层架构2、数据平台整体架构篇3、如何区别数据库、数据中台、数据湖?4、数据仓库有哪些?5、大数据数仓项目架构

数据仓库有哪五层架构

数据存储：指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。数据同享层：表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。

数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。

综上所述，数据仓库的四个层次分别为数据源、数据的存储与管理、联机分析处理（OLAP）服务器和前端工具，因此应选D。

数据平台整体架构篇

1、数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。

2、数字化平台总体架构有数字化转型战略、数据中心台、数据平台、业务应用方案、IT基础设施。数字化转型战略 明确企业的数字化转型目标、愿景和战略，以指导和统一各个部门的行动。

3、以下是平台框架中可能包含的一些常见组件和技术：应用服务器：应用服务器是平台框架的核心组件，它负责处理应用程序的请求和响应，并提供应用程序运行所需的环境和资源。

4、Unifield架构 以上的种种架构都围绕海量数据处理为主，Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体，在流处理层新增了机器学习层。

如何区别数据库、数据中台、数据湖?

数据湖有以下特点。能处理所有类型的数据，如结构化数据，非结构化数据，半结构化数据等，数据的类型依赖于数据源系统的原始数据格式。

数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。核心的资产层本身也分层，从最底层的贴源数据，到分域应用数据，再到上层的数据仓库和数据标签库。

数据中台从技术的层面承接了数据湖的技术。数据湖主要用来存储数据。数据中台的主要目的：解决企业在发展过程中，由于数据激增与业务的扩大而出现的统计口径不一致、重复开发、指标开发需求响应慢、数据质量低、数据成本高等问题。

数据仓库有哪些?

数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题与进行组织。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作性信息系统相关。

常用的数据库有mysql、SQLServer、Oracle、Sybase、DB2，所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间（Tablespace）构成。

内存数据库（In-Memory Database）：将数据存储在内存中的一种高速数据存储方式。 对象存储（Object Storage）：将数据存储为对象的一种数据存储方式，常用于云存储。

（六）、PolarDB本月得分3936分，其自2022年2月从第七名上升至第六名以来，已经连续三个月维持着第六名的排名优势。（七）、GBase 本月得分389分，较上月得分上涨148分，排名第七。

大数据数仓项目架构

属于 研发部 /技术部/数据部，我们属于 大数据组 ，其他还有后端项目组，前端组、测试组、UI组等。其他的还有产品部、运营部、人事部、财务部、行政部等。

但是在大数据时代，企业的数据仓库无论从规模、数据类型、响应速度还是部署架构上来看，都将面临较大的调整，这些调整主要体现在以下几个方面：第一：数据仓库将以云计算为基础进行构建。

传统大数据架构 之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题。优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。

五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

中国邮政大数据平台的底层数据产品通过内存计算技术、高效索引、执行计划优化和高度容错的技术，能够处理从TB的数据，并且在数据量级上都能提供比现有技术更快的性能。

引 言 随着计算机应用的深入，大量数据存储在计算机中，信息的存储、管理、使用和维护显得越来越重要，而传统的数据库管理系统很难满足其要求。

到此，以上就是小编对于数据仓库架构风格的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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