基于大数据技术的数据仓库建设方案设计

"数据仓库建设方案模板" 数据仓库是一个复杂的系统，旨在将来自不同来源的数据集成到一起，以提供更好的业务智能和决策支持。本文件提供了一个数据仓库建设方案模板，涵盖了数据仓库总体架构、数据采集、数据存储、数据分析和数据服务等方面的内容。 数据仓库总体架构 数据仓库总体架构可以分为四个方面：数据采集、数据存储、数据分析和数据服务。数据采集负责从各业务系统中汇集信息数据，数据存储提供了海量数据的分布式存储，数据分析支持传统的OLAP分析及基于Spark的机器学习算法，数据服务总线实现了对数据资源的统一管理和调度。 数据采集 数据采集是数据仓库建设的重要组成部分，包括两个方面：外部数据汇集和内部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，使用Flume和ETL工具作为Kafka的Producer，使用Storm进行数据处理和分析。该架构支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，能够根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 数据存储 数据存储是数据仓库的核心组成部分，提供了海量数据的分布式存储。本系统提供了Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。 数据分析 数据分析是数据仓库的重要组成部分，支持传统的OLAP分析及基于Spark的机器学习算法。数据仓库体系支持多种数据分析方式，包括报表图形、信息推送等方式，帮助用户快速了解业务情况。 数据服务 数据服务是数据仓库的重要组成部分，提供了对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。数据服务总线实现了对数据资源的统一管理和调度，帮助用户快速获取所需数据。 本文件提供了一个数据仓库建设方案模板，涵盖了数据仓库总体架构、数据采集、数据存储、数据分析和数据服务等方面的内容。该方案可以作为数据仓库建设的参考，帮助用户快速建立一个高效的数据仓库系统。 知识点： 1. 数据仓库总体架构可以分为四个方面：数据采集、数据存储、数据分析和数据服务。 2. 数据采集是数据仓库建设的重要组成部分，包括外部数据汇集和内部各层数据的提取与加载。 3. 数据存储提供了海量数据的分布式存储，支持多种数据存储模式。 4. 数据分析支持传统的OLAP分析及基于Spark的机器学习算法。 5. 数据服务提供了对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 6. 数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，支持高吞吐量、高频率、海量数据采集。 7. 数据仓库建设需要考虑到系统的扩展性和灵活性，以满足业务的需要。