数据仓库组件（数据仓库组件有哪些）

本篇目录：

1、微软的大数据解决方案_微软数据分析2、实时数据仓库如何做?3、数仓初识-理论知识

微软的大数据解决方案_微软数据分析

在微软的大数据解决方案中，数据管理是最底层和最基础的一环。灵活的数据管理层，可以支持所有数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化的静态或动态数据。

还有，微软大数据解决方案 - SQL Server 2014，（官网简介：伴随一张张照片的上传、推送、购买和 GPS 定位过程，数据也随之创建。今天，85% 的数据由传感器和设备自动生成。

目前微软对于RevolutionAnalytics和R语言有一个很大的计划，根据其一份博客内容显示，R语言和RevolutionAnalytics技术将被运用到微软数据平台产品。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）的一大特点就是可以通过向集群增加服务器来扩展存储和处理能力，一个理想的OLAP on Hadoop方案，也继承了这一强大的特性。这种方案极大的提升了系统的扩展性，降低了扩展系统能力的难度。

谷歌（Google）：谷歌拥有强大的数据分析和机器学习技术，广泛应用于搜索引擎和其他产品。 微软（Microsoft）：微软的Azure云平台提供了大数据分析工具和解决方案，如Azure HDInsight。

实时数据仓库如何做?

相对于方案二：增加ODS层落地hive，排查分析原始数据比较方便，恢复历史数据的时候可获取hive数据写入kafka，然后按原流处理的逻辑重新处理即可，只需修改数据源为历史数据对应的topic。

第二就是可以使用流处理技术将数据实时收集、处理、存储，并提供实时查询和可视化分析功能，数据仓库和ETL工具将数据从各个系统中抽取、转换、加载到数据仓库中，然后使用数据分析工具对数据进行实时查询和分析。

数据仓库看起来没有传统的OLTP模式根深蒂固，事实如此。虽然很多人投身数据仓库的开发中，但由于其框架与以前的系统大相径庭，因此在开始的一段时间数据仓库的实现看上去相当混乱。但是坚持下去是很重要的。

建立一个统一的数据平台：可以使用专业的仓库管理系统（WMS）或企业资源计划（ERP）系统来管理仓库数据。这些系统能够对仓库中的货物、入库、出库、库存量等数据进行集中管理和监控，并提供数据分析和报告功能。

数仓初识-理论知识

1、ADS层也称之为数据集市层，是为了屏蔽业务直接查询数仓从而导致数仓压力增大的问题，所以该层会使用很多组件如Kylin、ES等组件加速数仓查询速度。OLTP为在线事务处理系统。

2、数据仓库：离线数仓数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、 相对稳定的(Non-Volatile) 、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。

3、第六阶段为数据存储与计算（实时场景）主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。

到此，以上就是小编对于数据仓库组件有哪些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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