数据集市与数据仓库有什么区别？

一、数据集市与数据仓库有什么区别？

都是数据库里面的概念，本质上并没有什么不同。 从字义上看， “仓库”可以想像成一所大房子，高高的货架，合理的出入路线，是一种集中存储货物的地方，一般顾客是不来参观访问的； 而说到“集市”，就容易联想到空旷的场地，川流不息，大小商户摆出摊子，卖衣物的、卖烧饼及卖艺的，是让顾客来消费的地方。

具体来说，数据仓库仅仅是提供存储的，提供一种面向数据管理的服务，不面向最终分析用户；而数据集市是面向分析应用的，面向最终用户。

二、数据集市和数据仓库的区别与联系？

数据集市概念在实际工业届使用的比较少，一般用数据仓库，有时候会把他们等同。我一般是把数据集市看做是数据仓库的上层，比如围绕一些主题的数据，当做数据集市。

三、数据仓库、数据集市的区别？

数据仓库和数据集市是两种常见的数据管理和分析架构，它们有一些区别，如下所示：

定义：数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一个集成、主题导向、面向分析的数据存储系统，用于支持企业决策和分析需求。它从多个源系统中提取、转换和加载数据，并将其组织成一种适合分析的结构。数据集市（Data Mart）：数据集市是一个小型的、专门用于满足特定业务部门或特定业务需求的数据仓库。它通常是从数据仓库中派生出来的，包含了特定业务领域的数据。

范围：数据仓库：数据仓库通常是一个企业级的数据存储系统，涵盖了整个组织的各个业务领域和功能。它集成了多个源系统的数据，并提供了全面的企业视图。数据集市：数据集市是针对特定业务部门或特定业务需求而创建的，它只包含与该业务领域相关的数据。数据集市可以是独立的，也可以从数据仓库中派生出来。

数据结构：数据仓库：数据仓库采用了一种主题导向的数据模型，通常是星型或雪花型模型。它将数据组织成一系列的事实表和维度表，以支持复杂的分析查询。数据集市：数据集市可以采用与数据仓库相同的数据模型，也可以根据具体需求采用其他数据模型。它的数据结构通常更简单，更专注于满足特定业务需求。

使用者：数据仓库：数据仓库通常面向企业的高层管理人员和决策者，用于支持战略性和战术性的决策分析。数据集市：数据集市主要面向特定业务部门或特定业务需求的用户，用于支持他们的操作性和战术性决策。总的来说，数据仓库是一个集成、全面的数据存储系统，用于支持企业级的决策和分析需求；而数据集市是一个小型、专门用于满足特定业务部门或特定业务需求的数据仓库。数据仓库提供了全面的企业视图，而数据集市更专注于特定领域或需求。

四、什么是数据仓库数据集市？

也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。

从范围上来说，数据是从企业范围的数据库、数据仓库，或者是更加专业的数据仓库中抽取出来的。数据中心的重点就在于它迎合了专业用户群体的特殊需求，在分析、内容、表现，以及易用方面。数据中心的用户希望数据是由他们熟悉的术语表现的。

五、数据集体与数据仓库的区别？

数据集体和数据仓库是有区别的，数据集体是指对于数据的内容方面，它的界定，而数据仓库是对于数据存储方面，它的界定。

六、数据仓库与hdfs的关系？

Hive 是一个基于 Hadoop 文件系统之上的数据仓库架构，存储用hdfs，计算用mapreduce

七、数据仓库与数据模型的区别？

数据模型是负责读取数据，数据仓库负责存储数据，功能不同

八、数据仓库与大数据关系

数据仓库与大数据之间的关系一直备受关注，在当今数字化时代，这两个概念在企业中扮演着至关重要的角色。数据仓库是指用于存储和管理企业历史数据的集成系统，而大数据则是指处理规模庞大、种类繁多的数据集。虽然两者有着不同的特点和应用场景，但它们之间存在着密切的关联。

数据仓库的定义与特点

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持企业的决策制定过程。在数据仓库中，数据被清洗、转换、集成，并存储在统一的数据模型中，以便进行查询和分析。数据仓库通常采用星型或雪花型模型，便于数据的查询和报表生成。

大数据的定义与特点

大数据是指数据量大到无法通过传统数据库工具有效管理和处理的数据集合，它包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大数据具有“3V”特点，即数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）、数据种类多（Variety），这为企业带来了挑战，也带来了机遇。

数据仓库与大数据的关系

数据仓库与大数据之间的关系可以从多个角度进行解读。首先，数据仓库可以为大数据提供支持。在大数据分析过程中，数据仓库可以作为存储和管理历史数据的基础设施，为大数据分析提供数据源。其次，大数据技术可以为数据仓库注入新的活力。例如，大数据技术可以帮助数据仓库实现实时数据处理和分析，提升数据仓库的处理能力和灵活性。

数据仓库与大数据的应用场景

数据仓库和大数据在企业中有着各自独特的应用场景。数据仓库主要用于支持企业的决策制定过程，通过对历史数据进行分析，帮助企业了解过去业务状况，预测未来发展趋势。大数据则更多地应用于数据驱动的业务创新和智能决策支持领域，通过对海量数据的分析挖掘，发现商业价值和机会。

结语

综上所述，数据仓库与大数据在企业中各有其重要性和应用场景，二者之间相辅相成、相互促进。随着企业数据规模的不断增长和数据价值的不断凸显，数据仓库与大数据关系的研究和应用将变得愈发重要。只有深入理解并合理运用数据仓库与大数据技术，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

九、数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

十、大数据与数据仓库区别

随着信息时代的快速发展，大数据技术成为了当下热门的话题之一。在大数据领域中，人们经常会听到“大数据”和“数据仓库”这两个术语。虽然它们都与数据处理有关，但实际上却有着不同的定义和功能。本文将从各个角度探讨大数据与数据仓库之间的区别。

定义

大数据是指规模巨大、传统软件工具无法对其进行捕捉、管理和处理的数据集合。它通常由海量、高维和异构的数据组成，要求在有限时间内对这些数据进行分析、挖掘和应用。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的且反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策制定过程。数据仓库通常经过清洗、转换和集成，以支持数据分析和报告。

特点

大数据具有以下几个显著特点：

• 数据规模：大数据存储的数据量相当庞大，远远超出传统数据库管理系统可以处理的范围。
• 数据类型：大数据涵盖各种结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、视频、图像等。
• 数据速度：大数据的更新速度快，要求实时分析和处理。
• 数据价值：大数据蕴含着巨大的商业和科学价值，可以帮助企业做出更加精准的决策。

数据仓库的特点则主要包括：

• 面向主题：数据仓库关注的是某一主题领域的数据，有针对性地支持特定领域的决策。
• 集成性：数据仓库通过数据清洗、转换和集成，将不同来源的数据统一存储，便于查询和分析。
• 稳定性：数据仓库的数据相对稳定，一般用于历史数据的查询和分析。
• 反映历史变化：数据仓库保存历史数据，可以追溯和分析数据的变化趋势。

应用领域

大数据在各个领域都有广泛的应用：

• 金融领域：大数据用于金融风控、反欺诈分析等。
• 医疗保健：借助大数据分析技术，可以进行疾病预测和个性化治疗。
• 电商行业：大数据分析用于用户行为预测、个性化推荐等。
• 智慧城市：大数据可以优化城市管理、交通规划等。

数据仓库则主要用于企业内部的决策支持和业务分析，帮助企业了解自身运营情况和市场趋势，从而制定相关战略。

技术栈

大数据的技术栈包括Hadoop、Spark、Kafka等开源工具，用于分布式存储和计算，实现大规模数据的处理和分析。

而数据仓库则常使用传统的关系型数据库管理系统（RDBMS），如Oracle、SQL Server等，结合ETL工具实现数据的抽取、转换和加载。

发展趋势

未来，随着人工智能、物联网等新兴技术的发展，大数据将迎来更广阔的应用场景。数据驱动的决策已经成为企业的重要战略，大数据分析将在商业、科研、医疗等领域持续发挥重要作用。

而对于数据仓库而言，随着企业对数据分析需求的不断增长，数据仓库中的数据模型设计和查询性能优化将成为未来的重点研究方向。

结论

综上所述，大数据和数据仓库在定义、特点、应用领域、技术栈和发展趋势等方面存在明显区别。了解它们之间的差异有助于我们更好地应用这些技术，为企业决策和业务发展提供更有力的支持。