数据仓库与ETL详解：面试必备知识点

数据仓库工程师面试题涵盖了数据仓库的基础概念、特性和应用，以及与之相关的ETL（提取-转换-加载）技术。首先，我们来看什么是数据仓库： 数据仓库是一个专门设计用于支持企业决策制定的、面向主题的、集成的、非易失的、反映历史变化的数据集合。它不是实时处理系统，而是用于长期存储和分析数据。数据仓库的关键特性包括： 1. **主题性**：数据按照特定主题（如销售、客户、产品等）组织，提供统一的视图。 2. **集成性**：数据来源于多个异构数据源，通过ETL过程（抽取-清洗-转换）整合成一致的数据模型。 3. **稳定性**：数据仓库中的数据是静态的，不允许直接修改，只支持分析查询。 4. **时变性**：尽管数据是稳定的，但会定期更新，反映最新的业务状态。 ETL（Extract-Transform-Load）是数据仓库生命周期的核心环节，负责数据的获取、转换和加载： - **提取（Extract）**：从各种数据源中抽取所需的数据。 - **转换（Transform）**：清洗数据，标准化格式，确保数据质量，有时还涉及数据转换以适应仓库模型。 - **加载（Load）**：将处理后的数据安全地加载到数据仓库中。 此外，面试中可能会提及市面上常见的数据仓库解决方案，如Hive。Hive是一个基于Apache Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL-like查询语言HiveQL，用户可以通过Hive进行大规模数据集的查询和分析。HiveQL执行时，会将查询转换为MapReduce任务执行，以处理分布式存储的数据。 面试中还会考察ETL的日志管理和监控，例如： - **执行过程日志**：记录每个步骤的详细信息，如开始时间、处理数据量等，便于追踪和调试。 - **错误日志**：记录错误发生的时间、模块和具体错误信息，用于问题定位和修复。 - **总体日志**：简要总结ETL运行的开始和结束时间，以及是否成功的状态。 在出现ETL错误时，除了记录详细的日志，还需要考虑设置警告机制，以便及时发现并处理潜在的问题。这些知识点展示了数据仓库工程师在实际工作中所需掌握的基础理论和技术实践，面试时应充分准备并理解这些核心概念。