大数据数据仓库，大数据数据仓库区刿

数据仓库和大数据一样吗,概念好抽像啊

不一样。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。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

这篇文章深入探讨了数据仓库、大数据平台和数据中台之间的核心概念及其差异。数据仓库是面向主题、集成且稳定的，用于支持决策，而大数据平台则专注于处理海量、实时数据的计算和存储。数据中台则更侧重于数据服务化，通过聚合治理跨域数据，提供标准化服务，以加速数据价值转化为企业响应能力。

数据仓库，可以理解为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。

大数据时代的数据仓库与传统数据仓库本质的区别是什么

〖1〗、立体仓库跟普通仓库的区别：立体仓库一般都较高。其高度一般在5米以上，限定可达到40米，常见的在7-25米之间。其也是机械化仓库。由于货架在5米以上，人工已不好对货架进行进出货操作，因而须依靠机械进行作业。而立体仓库中的自动化立体仓库，则是当前技术水平较高的形式。

〖2〗、数据库与数据仓库的本质差别如下：逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。

〖3〗、数据库指的是数据的集合，数据仓库也是一个数据集合，大数据也是一个处理和存储数据的地方。但是不同的是，在于应用场景，和构建的技术原理不一样。传统数据库是存储根据范式建模的关系型数据，主要用于OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理的软件。

〖4〗、数据库指的是数据的集合，数据仓库也是一个数据集合，大数据也是一个处理和存储数据的地方。但是不同的是，在于应用场景，和构建的技术原理不一样。解决传统数仓的问题从近来数仓建设的现状来看，实时数仓是一个容易让人产生混淆的概念，根据传统经验分析，数仓有一个重要的功能，即能够记录历史。

〖5〗、数据仓库和数据库的主要区别：数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。数据库是数据管理的有效技术，是由一批数据构成的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据表里。实现目的的不同一开始就注定它们的差异。传统数据库包括增删改查，但数据仓库注重查询。

大数据Hive仓库是什么?

Hive的意思是一种数据仓库基础架构。Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它允许数据开发者将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能。Hive的主要目的是为大数据提供查询和分析的能力。它允许开发者将复杂的数据处理任务分解为简单的SQL查询，降低了开发复杂性。

Hive是一种数据仓库软件。Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了数据摘要、查询和分析的能力。Hive的核心是一个SQL查询引擎，允许数据开发者将结构化的数据文件映射成数据库中的表，进而进行数据查询操作。

Hive是一种开源的数据仓库系统，最初由Facebook开发。Hive是建立在Hadoop之上的，对于大数据的处理有着非常良好的支持。通过使用Hive，用户可以将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，并进行处理、查询和分析。这样，就大大简化了数据分析的过程。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据集的开源软件平台。Hive定义了简单的SQL查询语言，称为HiveQL，使得数据开发者能够编写SQL查询来访问存储在Hadoop分布式文件系统上的数据。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL查询功能；其本质是将HQL转化成MapReduce程序。

Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具；Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的本质是将HQL转化成MapReduce程序。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。

大数据分析需不需要建设数据仓库

〖1〗、大数据分析需不需要数据仓库？企业信息化建设过程中，为了提高日常的工作效率以及提高本企业的市场适应能力，大部分企业会根据市场、客户和企业本身建立不同的业务系统来满足需求。

〖2〗、在大数据处理领域，首当其冲的是数据采集环节。这一步骤涉及构建数据仓库，并从多个来源搜集数据，例如通过前端埋点、接口日志、数据库抓取以及用户上传等方式。数据的多样性使得这一过程至关重要，即便某些数据在当时看似无用，也应当全面采集，以免错失未来的分析机会。紧接着是数据的预处理阶段。

〖3〗、需求分析 需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。

〖4〗、若想基于信息化发展或构建大数据分析平台，首先要具备良好的信息化基础去支撑，之后根据企业业务发展，按照IT建设的阶段一步步进行，具体内容如下：具备可以支撑数据分析的应用系统。

〖5〗、但并不是所有数据仓库在这方面都满足要求。一些是针对复杂查询处理进行优化，而其他的则并非如此。并且在许多大数据应用程序中，相较于事务系统，由于添加了非结构化数据还有数据的创建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技术增强数据仓库就成为必要。

〖6〗、探码科技大数据分析及处理过程 数据集成：构建聚合的数据仓库 将客户需要的数据通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入等进行全位实时的汇总采集，为企业构建自由独立的数据库。消除了客户数据获取不充分，不及时的问题。目的是将客户生产、运营中所需要的数据进行收集存储。

数据中台与大数据、数据仓库、数据湖、BI的区别

〖1〗、与数据仓库相比，数据中台的梳理流程更为全面，考虑企业全局，如新零售中的多渠道数据整合。它不仅构建数据模型，还涉及数据治理和业务赋能，需要匹配的组织架构。数据仓库则侧重于数据建模，而数据中台则囊括了建、治、管、服的全链条。

〖2〗、大数据平台与数据仓库大数据平台是一个物理层面的支撑系统，主要负责处理和存储海量数据，包括结构化和非结构化数据，如Hadoop生态下的大数据框架。它为数据仓库、数据湖和数据中台提供基础技术支撑，侧重于数据的采集、存储和计算能力。

〖3〗、数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。区别：数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。

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