数据仓库初稿(第二版).pptx

数据仓库是一种专为数据分析而构建的系统，它存储了大量的历史数据，旨在支持决策制定和业务洞察。本报告探讨了数据仓库的关键特性和架构，重点介绍了Oracle RAC、GreenPlum以及MapReduce的概念。 数据仓库的特点主要包括：数据整合、非易失性、面向主题和时变性。数据仓库整合来自多个异构数据源的信息，提供统一视图；非易失性意味着数据一旦存入，就不会轻易改变；面向主题则强调以特定业务领域为中心组织数据；时变性体现在数据随时间变化，反映历史趋势。 数据仓库的架构分为软件和硬件两部分。硬件架构有封闭式和开放式之分，封闭式如Teradata，依赖专用硬件，而开放式如Oracle，可以在多种硬件平台上运行。Greenplum融合了两者的优点，提供支持SQL和MapReduce的PB级数据处理能力，显著提高大规模分析的效率。 软件架构方面，数据仓库包括数据库软件、ETL工具、展现软件和数据挖掘软件。ETL是数据仓库建设的核心，负责数据抽取、转换和加载，占项目工作量的大约70%，其中用户需求分析和模型设计尤为关键。 在设计数据仓库架构时，应考虑成本、效率、线性扩展、协同工作、调度、兼容性、监控系统和高效开发框架等因素。Oracle数据仓库架构以其稳定性、可扩展性和性能著称，而Greenplum以其分布式MPP（大规模并行处理）架构，提供出色的数据处理能力。 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，源自函数式编程。它包含两个主要阶段：Map和Reduce。Map阶段将数据拆分为键值对并处理，Reduce阶段则聚合Map阶段的结果，处理相同键的值。这种模型使得即使程序员不熟悉分布式编程，也能在分布式系统上执行程序，尤其适合大数据处理。 总结来说，数据仓库是一个复杂的系统，涉及硬件、软件选型、ETL流程设计以及架构优化等多个层面。理解并掌握这些知识点对于构建和管理高效的数据仓库至关重要，有助于企业在海量数据中挖掘价值，提升决策效能。