什么时候需要用到数据仓库？
一个公司里面不同项目可能用到不同的数据源，有的存在MySQL里面，又的存在MongoDB里面，甚至还有些要做第三方数据。
但是现在又想把数据整合起来，进行数据分析。此时数据仓库(Data Warehouse，DW)就派上用场了。它可以对多种业务数据进行筛选和整合，可以用于数据分析、数据挖掘、数据报表。
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数据仓库的特点
- 主题性：数据仓库是针对某个主题来进行组织，比如滴滴出行，司机行为分析就是一个主题，所以可以将多种不同的数据源进行整合。而传统的数据库主要针对某个项目而言，数据相对分散和孤立。
- 集成性：
数据仓库需要将多个数据源的数据存到一起，但是这些数据以前的存储方式不同，所以需要经过抽取、清洗、转换的过程 - 稳定性：保存的数据是一系列历史快照，不允许修改，只能分析。
- 时变性：会定期接收到新的数据，反应出最新的数据变化。
总的来说，数据仓库是将多个数据源的数据按照一定的主题集成起来，因为之前的数据各不相同，所以需要抽取、清洗、转换。
整合以后的数据不允许随便修改，只能分析，还需要定期更新。
ETL
上面我们说过，数据仓库接收的数据源是不同的，要做集成的话，需要抽取、清洗、转换三个步骤，这就是ETL(Extract-Transform-Load)
- Extract：数据抽取，就是把数据从数据源读出来
- Transform：数据转换，就是把数据转换为特定的格式
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Load：数据加载，把处理后的数据加载到目标处。
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主流的数据仓库
国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为Hive，它可以对存储在HDFS的文件数据进行查询、分析。
Hive对外可以提供HiveQL，这是类似于SQL语言的一种查询语言。在查询时可以将HiveQL语句转换为MapReduce任务，在Hadoop层进行执行。
Hive的最大优势在于免费，那其他知名的商业数据仓库有那些呢？比如Oracle,DB2，其中业界老大是Teradata
Teradata数据仓库支持大规模并行处理平台(MPP)，可以高速处理海量实际上，性能远远高于Hive。对企业来说，只需要专注于业务，节省管理技术方面的精力，实现ROI（投资回报率）最大化。
参考
本文为什么是数据仓库？的笔记
