目录
一、什么是数据仓库
二、数据集成：ETL
三、主流的数据仓库简介
一、什么是数据仓库
我们先从一个故事开始:
在很久很久以前，世界上生活着许多种族，有人类，有矮人，有精灵......他们有着不同的信仰，不同的文化，彼此相安无事。可是，有一个心机男却偏偏想要统治整个世界。如何统治这么多不同文化信仰的种族呢？心机男想出一个馊主意，打造出几枚拥有魔力的戒指，免费送给不同种族的领袖，让他们可以更好地统治各自的族人。
当各个种族的领袖美滋滋地戴上各自的魔戒，走上人生巅峰的时候，心机男又打造出一枚独一无二的至尊魔戒。他利用至尊魔戒的力量控制了所有的魔戒，从而控制了各个种族的领袖，继而控制了整个世界。
这个故事告诉我们：数据库和数据仓库之间的关系。
如果说，那个世界的每一个生命个体都是一条数据记录，那么普通的魔戒的地位就好比是数据库，而至尊魔戒的地位就好比是数据仓库。
所以什么是数据仓库呢？
数据仓库，英文名称Data Warehouse，简写为DW。数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。
那么，数据仓库都有什么特点呢？
1.主题性
不同于传统数据库对应于某一个或多个项目，数据仓库根据使用者实际需求，将不同数据源的数据在一个较高的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某一主题来组织。
这里的主题怎么来理解呢？比如对于滴滴出行，“司机行为分析”就是一个主题，对于链家网，“成交分析”就是一个主题。
2.集成性
数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来自不同的数据源，存储方式各不相同。要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过一系列抽取、清洗、转换的过程。
3.稳定性
数据仓库中保存的数据是一系列历史快照，不允许被修改。用户只能通过分析工具进行查询和分析。
4.时变性
数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。这和特点并不矛盾。
既然数据源有多种多样，数据仓库是如何来集成不同的数据源的呢？
不同数据源所做的数据集成，就要依靠ETL啦。
二、数据集成：ETL
ETL的英文全称是 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源迁移到目标的几个过程：
1.Extract，数据抽取，也就是把数据从数据源读出来。
2.Transform，数据转换，把原始数据转换成期望的格式和维度。如果用在数据仓库的场景下，Transform也包含数据清洗，清洗掉噪音数据。
3.Load, 数据加载，把处理后的数据加载到目标处，比如数据仓库。
三、主流的数据仓库简介
1.基于Hadoop的开源数据库——HIVE
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以对存储在HDFS上的文件数据集进行查询和分析处理。Hive对外提供了类似于SQL语言的查询语言 HiveQL，在做查询时将HQL语句转换成MapReduce任务，在Hadoop层进行执行。最大优势是不！要！钱！
这里有几个名词需要解释：
Hadoop（某知友的五分钟零基础搞懂Hadoop）
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。HDFS
Hadoop的分布式文件系统，在这里作为数据仓库的存储层。图中的Data Node就是HDFS的众多工作节点。
- MapReduce
一种针对海量数据的并行计算模型，可以简单理解为对多个数据分片的数据转换和合并。
2.主流数据仓库之二——Teradata
Teradata数据仓库配备性能最高、最可靠的大规模并行处理 (MPP) 平台，能够高速处理海量数据，其性能远远高于Hive。
它使得企业可以专注于业务，无需花费大量精力管理技术，因而可以更加快速地做出明智的决策，实现 ROI（投资回报率） 最大化。
市面上的主流数据仓库也越来越多，欢迎大家可以补充~
