Hive数据仓库

Posted 2021-03-02 nacyswiss

一、数据仓库的概念:

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。

数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。

二、数据仓库的主要特征:

数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、非易失的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，用以支持管理决策。

三、数据仓库和数据库的区别:

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

 

首先要明白，数据仓库的出现，并不是要取代数据库。

 

1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。

 

2、数据库一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。

 

3、数据库设计是尽量避免冗余，一般针对某一业务应用进行设计，比如一张简单的User表，记录用户名、密码等简单数据即可，符合业务应用，但是不符合分析。数据仓库在设计是有意引入冗余，依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。

 

4、 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。