数据仓库技术
数据仓库技术在数据分析中的应用
数据仓库技术在数据分析中的应用在当今大数据时代，数据分析已成为企业决策的重要工具之一。
数据分析的目的是将数据转化成有用的信息和知识，以便企业能够做出明智的决策。
数据仓库技术是现代数据分析的重要组成部分之一，对于企业的决策层来说，数据仓库技术的应用可以帮助他们更好地理解企业的业务运作以及市场需求。
什么是数据仓库？数据仓库是一个经过设计和优化的用于集成企业数据的系统，它能够存储大量的历史数据，并提供多种分析工具和数据检索机制。
与传统的数据库不同，数据仓库不仅能够存储结构化的数据，还可以处理半结构化和非结构化的数据，比如图像和文本内容。
同时，数据仓库还具有高度可扩展性和高并发性能，以应对海量数据的存储和访问需求。
数据仓库的目的是将不同来源、不同格式的数据汇聚在一起，统一管理和组织，以便提供一种综合性的视图。
这使得用户能够从多个角度进行分析，同时在不同的时间点比较和评估不同的指标。
数据仓库中的数据模型也设计得更加灵活和模块化，以适应不同的数据分析需求。
数据仓库的组成部分一个完整的数据仓库包括以下组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的基础，它是从公司内部或外部获取数据的地方。
数据源可以包括各种类型和格式的数据，如关系型数据库、非关系型数据库、文件、电子邮件、传感器数据等。
这些数据需要经过清洗、加工、过滤和转换等处理，以适应数据仓库的数据模型和标准。
2. 数据仓库数据仓库是一个核心组成部分，它是用于存储和管理企业各种数据的一个中央库。
数据仓库采用统一的数据模型，用于组织和管理来自各个数据源的数据，以便提供多种数据分析服务。
通常情况下，数据仓库具有以下特点：- 面向主题：数据仓库包含的数据是面向特定主题或业务需求的，而不是以功能或数据系统为导向的。
- 集成性：多个数据源的数据可以以某种方式结合在一起，以创建一个完整的数据视图。
- 非易失性：数据仓库是一个永久性的存储系统，它存储历史数据用于分析和比较。
- 时间性：数据仓库能够存储历史数据，以便使用者能够查看任意时间点的数据视图。
数据仓库技术的常见应用场景分析(三)
数据仓库技术的常见应用场景分析引言：数据仓库技术是当今信息时代中不可或缺的一环。
它的应用场景不仅广泛，而且涵盖了各个领域。
本文将通过对几个常见的应用场景进行分析，展示数据仓库技术的实际应用。
一、零售行业中的数据仓库技术应用零售行业对于销售数据的分析和预测非常重要。
数据仓库技术在这个行业的应用场景非常广泛。
首先，数据仓库技术可以通过整合销售数据、库存数据和客户数据等信息，为零售商提供准确的供应链管理，实现销售预测和库存优化。
其次，数据仓库技术还可以帮助零售商进行市场细分和消费者行为分析，以便更好地定位消费者需求，制定精准的营销策略。
二、金融行业中的数据仓库技术应用在金融行业，数据仓库技术被广泛应用于风险管理和业务决策支持。
首先，通过整合各种金融数据，包括市场行情数据、交易记录、客户信息等，数据仓库技术可以为金融机构提供准确的风险评估和管理工具，帮助机构降低风险并优化投资组合。
其次，数据仓库技术还可以为金融机构提供更好的业务决策支持，通过分析客户行为和市场趋势，为机构提供战略性的指导和规划。
三、医疗健康领域中的数据仓库技术应用在医疗健康领域，数据仓库技术可以应用于临床研究、疾病预防和患者管理等方面。
首先，数据仓库技术可以整合并分析来自不同医疗机构的大规模医疗数据，为临床研究提供强大的支持。
其次，数据仓库技术可以帮助医疗机构分析患者健康数据，预测患病风险，提前进行干预和预防措施。
此外，数据仓库技术还可以协助医院优化患者管理，提高医疗服务的质量和效率。
四、物流行业中的数据仓库技术应用物流行业对于物流信息和运输管理的高效处理十分重要。
数据仓库技术可以通过整合各种物流数据，包括采购、仓储、运输和配送等环节的数据，实现物流信息的综合分析和监控。
通过数据仓库技术，物流企业可以实现对货物流动状态的实时追踪和监管，提高物流效率和运作能力。
此外，数据仓库技术还可以为物流企业提供数据驱动的运营决策，帮助企业优化资源配置和物流网络布局。
数据仓库技术的常见应用场景分析(六)
数据仓库技术是一种用于存储、管理和分析大量数据的解决方案，可以帮助企业提高数据处理和决策能力。
它的应用场景广泛，包括企业智能分析、客户关系管理、市场调研等等。
本文将从几个常见的应用场景入手，分析数据仓库技术在其中的具体应用。
一、企业智能分析企业在日常运营过程中产生大量的数据，包括销售数据、财务数据、日志数据等等。
通过建立数据仓库，可以将这些分散的数据统一存储起来，并进行多维度分析。
比如，企业可以通过数据仓库来了解销售情况，包括不同产品的销售情况、销售额的变化趋势、销售渠道的效果等等。
同时，数据仓库还可以对企业的财务状况进行分析，包括成本支出、利润变化等。
通过对数据仓库中的数据进行深入分析，企业可以及时发现问题，制定相应的调整策略，提升企业的竞争力。
二、客户关系管理客户关系管理是企业一项重要的工作，通过建立数据仓库，可以更好地进行客户管理。
数据仓库可以集成来自不同渠道的客户数据，包括购买记录、交流记录、投诉记录等等。
通过对这些数据的分析，企业可以深入了解客户的需求和偏好，为客户提供更加个性化的服务。
比如，通过数据仓库可以实现客户画像分析，根据客户的特征和购买行为进行分类，以便更好地制定营销策略。
同时，数据仓库还可以帮助企业进行客户满意度调查，及时发现客户的不满意和需求，提升客户满意度。
三、市场调研市场调研是企业制定营销策略和决策的重要依据，数据仓库可以为市场调研提供有力支持。
通过数据仓库可以集成企业内部和外部的各种数据，包括供应链数据、竞争对手数据、消费者行为数据等等。
通过对这些数据的分析，可以对市场进行更加全面和准确的了解。
比如，通过数据仓库可以对市场进行细分和定位，找出目标市场和目标客户。
同时，数据仓库还可以进行市场预测和趋势分析，帮助企业预测市场变化，并做出相应的调整。
四、供应链管理供应链管理是现代企业不可或缺的一项工作，数据仓库可以为供应链管理提供强大的支持。
通过数据仓库，企业可以对供应链中的各个环节进行监控和分析。
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用1. 引言数据是当今社会的核心资源之一，企业需要从海量数据中提取有价值的信息以支持业务决策和发展。
数据仓库和数据挖掘技术是处理和分析大规模企业数据的重要手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术的研究与应用。
2. 数据仓库技术2.1 数据仓库定义和特点数据仓库是一个面向主题、集成、历史和稳定的数据存储库。
数据仓库的主要特点包括：面向主题，即聚焦于特定业务领域的数据集合；集成，即从不同数据源中提取数据，转换为一致的格式和编码；历史，即保留不同时间点的数据快照以分析趋势和历史演变；稳定，即数据仓库结构和内容相对稳定，不随源系统而改变。
2.2 数据仓库架构数据仓库架构包括数据源层、ETL层、存储层和应用层。
数据源层包括企业各个应用系统、数据文件和传感器等各种数据来源。
ETL层负责数据的提取、转换和加载，将数据转换为适合数据仓库的格式。
存储层为数据提供持久化存储，包括数据仓库、数据集市和数据清单等不同层次的存储结构。
应用层提供多种用户界面和分析工具，以供用户查询和分析数据。
2.3 数据仓库建设数据仓库建设需要遵循一些基本原则，如需求驱动、迭代开发、数据治理和数据质量保障等。
实施建设的流程包括：需求分析、设计规划、技术实现和运营管理。
在规避风险和提高效率方面，可采用敏捷开发、自动化测试和基础设施自动化等现代开发技术。
3. 数据挖掘技术3.1 数据挖掘定义和技术分类数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘技术可分为分类、聚类、关联规则和最优化等多种类型。
分类是明确将数据分为不同类别，如预测客户流失或判断股票波动等；聚类是将相似的数据分为同一类别，如在销售数据中识别消费者购买偏好；关联规则是寻找数据项之间的联系和规律，如在购物篮数据中识别购物行为模式；最优化则是寻求最佳状态或解决方案，如关于生产效率和资源利用的优化问题。
3.2 数据挖掘流程数据挖掘流程包括问题定义、数据准备、建模、评估和应用等阶段。
数据仓库技术的发展历程
数据仓库技术的发展历程1. 数据仓库技术的起源：数据仓库技术的发展始于20世纪80年代末和90年代初。
当时，大量的企业和组织开始积累大规模的数据，并意识到这些数据中潜在的商业价值。
数据仓库技术应运而生，目的是将分散的、异构的数据整合到一个统一的数据存储中，以支持决策分析。
2. 关系数据库管理系统（RDBMS）的发展：关系数据库管理系统是数据仓库技术的基石之一。
20世纪70年代，关系模型被提出，并随着IBM的System R和Oracle的引入，关系数据库管理系统开始流行起来。
这为数据仓库技术提供了可靠和高效的存储和查询基础。
3. 多维数据模型的引入：在数据仓库技术发展的早期，研究者们开始意识到传统的关系数据模型对于决策分析的支持有局限性。
于是，多维数据模型被提出，它以立方体（Cube）为基本数据单元，将事实数据按照多个维度进行组织和聚合，更适合于复杂的数据分析。
4. Online Analytical Processing (OLAP)的兴起：90年代初，OLAP技术开始流行起来。
OLAP是一种基于多维数据模型的数据分析方法，它使用高效的聚集和切割技术，支持快速的交互式查询和多维数据分析。
OLAP技术的出现进一步推动了数据仓库技术的发展，并成为数据仓库中常用的分析工具。
5. 数据仓库架构的演化：随着数据仓库规模的不断增大，数据仓库架构也逐渐演化。
最初的数据仓库采用的是简单的单一层（Single-tier）架构，随后发展为两层（Two-tier）架构，分离了数据存储和查询引擎。
而现代的数据仓库通常采用三层（Three-tier）架构，将数据存储、ETL（Extraction, Transformation, and Loading）处理和查询分析功能分离，以提高系统的可维护性和性能。
6. 大数据和云计算的兴起：近年来，随着大数据和云计算的发展，数据仓库技术面临新的挑战和机遇。
大数据的快速增长和多样化类型使得传统的数据仓库无法满足需求，这促使了新兴的大数据技术（如Hadoop和Spark）的崛起。
数据仓库技术
数据仓库技术数据仓库技术是一种广泛应用于数据管理和商业智能的技术。
它的主要目的是将各种异构的数据源整合到一个单一的数据存储中，并提供基于这些数据的分析和报告功能。
首先，数据仓库技术使用抽取、转换和加载（ETL）过程将来自不同源的数据提取出来。
这些源可以是关系型数据库、平面文件、Web服务或其他任何形式的数据。
然后，数据经过转换和清洗处理，使之能够被仓库接受和使用。
最后，数据被加载到数据仓库中，通常是一个专门设计的数据库系统，采用维度模型或星型模型的结构。
这种结构能够更好地支持数据的分析和查询。
数据仓库技术有许多优点。
首先，它提供了一个统一的数据视图，使得数据分析更加方便和高效。
通过整合不同的数据源，用户可以从一个地方获取到所有的相关数据，节省了时间和努力。
其次，数据仓库还可以提高数据的质量和准确性。
在ETL过程中，数据经过了转换和清洗处理，从而减少了数据错误和不一致性的可能性。
此外，数据仓库还支持历史数据的保存和查询，使得用户可以分析和了解数据发展的趋势和模式。
然而，数据仓库技术也有一些挑战和限制。
首先，数据仓库的建设和维护成本较高。
由于涉及到多个数据源和复杂的ETL过程，数据仓库的搭建需要大量的资源和专业知识。
其次，数据仓库的性能和扩展性可能会受到限制。
随着数据量的增加，仓库数据库的查询和处理速度可能会变慢，需要采取一些优化措施来提高性能。
同时，随着数据需求的增加，仓库的存储容量可能会成为一个瓶颈，需要进行适当的扩展。
总之，数据仓库技术是一种重要的数据管理和商业智能工具。
它能够将各种异构的数据整合到一个统一的视图中，并为用户提供强大的分析和报告功能。
尽管数据仓库技术存在一些挑战和限制，但随着技术的不断发展和创新，相信它将继续发挥重要的作用，并在企业决策和业务分析中发挥越来越大的价值。
数据仓库技术在现代企业中扮演着重要的角色，它不仅为企业提供了业务分析和决策支持的基础，而且也促进了企业的创新和竞争力的提升。
数据仓库
9.1.1数据仓库技术的产生数据仓库（Data Warehouse）技术完全是在需求的驱动下产生与发展起来的。
在过去的十年中，数据库技术，特别是联机事务处理（OLTP：On-line Transaction Processing），主要是为自动化生产、精简工作任务和高速采集数据服务的。
它是事务驱动的、面向应用的。
随着社会的发展，人们产生了使用现有的数据，进行分析和推理，为决策提供依据。
这样的需求导致了决策支持系统（DDS：Decision Support System）的产生。
目前，传统的数据库(DB)仅对当前事务所产生的数据记录保存下来，并对这些数据进行各种日常事务处理。
随着数据量的增大，查询要求也越来越复杂，DB逐渐出现了许多难以克服的问题，集中表现为:数据分散、缺乏组织性；数据难以转化为有用信息；不能满足复杂的查询要求；只保存短期数据，分析时不能满足长期预测需要。
于是，人们开始尝试对DB中的数据进行再加工，形成一个综合的、面向分析的环境，以更好的支持决策分析，数据仓库的思想便逐渐形成了。
传统的信息技术一直未能提供一种行之有效的手段，帮助管理人员方便地访问制定决策需要的信息，辅助他们制定决策。
数据仓库的出现改变了这一状况，它能帮助人们正确的判断即将出现的机会，提高企业对市场变化的反应速度，帮助决策者解决商业过程中存在的问题。
DW的真正价值在于帮助人们制定能改进商业化过程的决策，而不只是使商业过程自动化。
1.数据仓库的效益数据仓库可以给企业带来许多无形的收益，主要体现在以下几方面:(1) 改变了企业的经商之道以前，企业只注重生产什么样的产品，以产品定位市场。
随着行业竞争的加剧和用户需求趋于多样化、个性化，企业的生产必须以用户需要为目标，及时捕捉用户信息，根据用户的需求来进行产品的生产和销售，而这一切都源于对数据仓库中所存储的大量信息的追踪和分析。
使用数据仓库可以行进行有目标的市场销售，把最满意的产品和服务送到可获得最大利润的客户手中。
数据仓库技术应用案例分享
数据仓库技术应用案例分享数据仓库是一种集成、关联，且描述数据随时间变化的数据存储架构。
它为企业提供了一种可信赖的数据存储方式，使得企业可以依据历史趋势和数据以及数据的变化趋势进行预测和分析。
数据仓库是商业智能（BI）和数据挖掘（DM）的基础，是实现数据应用的必要条件。
数据仓库技术应用广泛，不仅应用于传统的业务数据分析领域，也应用于各种其他领域，例如医疗卫生、城市安全等领域。
下面我将分享几个数据仓库技术应用案例。
案例1：汽车保险数据挖掘为了实现对汽车保险数据的有效分析，保险公司建立了一个基于数据仓库技术的数据挖掘系统。
该系统通过将保单、理赔、交通违规等数据整合到一个数据仓库中，并且运用数据挖掘和机器学习技术对保险进行风险评估、保费计算和理赔处理。
该系统的数据仓库结合了大数据量，通过应用模型和算法进行快速分析，帮助公司深入了解客户风险，并制定更好的保险产品和正确的赔偿标准。
案例2：医疗信息化医疗信息化是一项非常复杂的任务，需要应用数据仓库技术来分析和处理大量的医疗数据。
医院可以将病人就诊记录、医生门诊看诊记录、各种医疗设备产生的数据以及药剂数据等整合到一个数据仓库中，通过数据挖掘和机器学习技术对病人进行精细化管理和治疗。
例如，将来自多个ICU设备的数据整合到一个数据仓库中，可以为医生提供一个完整的病人健康记录，从而对患者病情发展和治疗效果进行更精细化的分析和诊断。
案例3：城市安全监控随着城市建设和智能化不断推进，数据仓库技术也被广泛应用于城市安全监控。
例如，通过将城市公安部门、交通部门、气象部门和环保部门等各个部门的数据整合到一个数据仓库中，可以实现对城市安全状态的实时监控。
数据仓库技术还可以帮助用警车、监视器、警报等各种设备产生的数据，实现整体实时监控和预警功能，以提高公共安全和防范城市恐怖袭击等事件。
总结数据仓库技术作为商业智能和数据挖掘的基础，广泛应用于各种领域。
无论是汽车保险、医疗信息化还是城市安全监控，数据仓库技术都可以帮助企业更好地进行数据分析和决策。
数据仓库技术的常见应用场景分析(八)
数据仓库技术的常见应用场景分析数据仓库技术作为一种用于存储和分析大规模数据的技术，已经在现代企业的决策和战略规划中发挥着重要的作用。
它通过将来自不同系统的数据整合并进行加工处理，提供了一种便捷的数据分析工具。
本文将分析数据仓库技术在商业、市场营销、金融和医疗等领域的常见应用场景。
一、商业领域在商业领域，数据仓库技术被广泛应用于企业决策和业务分析中。
例如，在销售分析领域，数据仓库可以帮助企业将来自各个销售渠道的数据进行整合，分析销售趋势、产品需求和用户喜好等信息，以便企业进行更准确的市场推广和产品定位。
此外，数据仓库还可以用于分析客户行为，了解客户的购买偏好和消费习惯，以便企业制定精准的客户关系管理战略。
二、市场营销领域在市场营销领域，数据仓库技术可以帮助企业进行市场细分、市场预测和营销策略制定。
通过整合来自市场调研、网络媒体和社交媒体等渠道的数据，数据仓库可以为企业提供详尽的市场分析报告，帮助企业了解市场的发展趋势和竞争对手的动态，从而制定更具竞争力的营销策略。
此外，数据仓库还可以通过分析用户行为和用户偏好，为企业提供个性化的推销方案，提高用户的响应率和满意度。
三、金融领域在金融领域，数据仓库技术被广泛应用于风险管理和金融分析中。
通过整合来自不同金融市场和金融机构的数据，数据仓库可以帮助金融机构进行风险评估和风险管理，及时发现潜在的风险因素，并制定相应的对策。
此外，数据仓库还可以为金融机构提供实时的市场分析报告和投资建议，帮助机构制定科学的投资决策和风险控制策略。
四、医疗领域在医疗领域，数据仓库技术可以帮助医疗机构进行医疗资源管理和疾病诊断。
通过整合来自不同医疗系统的病历数据、医疗影像数据和生命体征数据，数据仓库可以为医疗机构提供全面的患者档案，并进行大规模的数据分析，发现潜在的疾病风险和关联因素。
此外，数据仓库还可以帮助医疗机构进行医疗资源的合理分配，提高医疗服务的效率和质量。
综上所述，数据仓库技术在商业、市场营销、金融和医疗等领域的应用场景非常广泛。
数据仓库技术的常见应用场景分析(一)
数据仓库技术的常见应用场景分析随着信息时代的发展，数字化的浪潮席卷各行各业。
数据作为一种重要的资源，已经成为企业决策和发展的关键支撑。
在这个背景下，数据仓库技术逐渐崭露头角，并在各个行业中发挥着重要的作用。
本文将从不同行业的角度，探讨数据仓库技术的常见应用场景，揭示其在实践中的实际价值。
一、零售行业零售行业是数据仓库技术的重要应用领域之一。
随着移动设备的普及和电子商务的兴起，零售商可以收集大量的销售数据、用户行为数据和商品信息数据等。
通过数据仓库技术，零售商可以将这些分散的数据整合到一个统一的平台上，进行数据挖掘和商业智能分析。
通过对用户购买习惯的分析，零售商可以准确预测商品的需求量，从而合理安排库存和供应链管理，提高销售效益。
此外，数据仓库技术还可以帮助零售商优化促销活动、分析市场趋势，为企业决策提供可靠的数据支持。
二、金融行业金融行业是数据仓库技术的另一个重要应用领域。
金融机构每天都会产生大量的交易数据、客户数据和市场数据等。
这些数据如果不能得到合理的整合和分析，将无法充分发挥其价值。
数据仓库技术可以将这些分散的数据汇总到一个集中的数据库中，为金融机构提供全面、准确的数据支持。
通过数据仓库技术，金融机构可以进行客户分群、风险评估、趋势分析等，为企业制定风险投资策略和市场营销活动提供参考依据。
三、制造业在制造业中，数据仓库技术的应用场景也非常广泛。
制造业涉及到的数据包括生产数据、供应链数据、设备数据等。
通过数据仓库技术，制造商可以将这些数据整合到一个统一的平台上，实现对整个生产过程的监控和管理。
通过对生产数据的实时分析，制造商可以及时发现生产过程中的问题，提高生产效率和产品质量。
此外，数据仓库技术还可以帮助制造商进行供应链优化，提高供应链的灵活性和效率。
四、电信行业随着移动通信的迅猛发展，电信行业面临着海量的通信数据和用户数据。
数据仓库技术可以帮助电信运营商整合和管理这些数据，实现对用户行为和通信网络的全面分析。
数据仓库技术名词解释
数据仓库技术名词解释
数据仓库技术是一种用于帮助企业集成、存储和分析大量数据的技术。
这种技术主要基于数据库系统技术发展而来，逐步形成了一系列独立的新应用技术。
通过数据仓库技术，大量的数据可以从不同的数据源中提取、转换并加载到一个数据存储库中。
然后，对这些数据进行多维分析和报告，以帮助企业做出更明智的商业决策。
数据仓库是一个为企业提供决策支持的数据存储系统，可以提供包括历史数据、实时数据、汇总数据等在内的所有类型的数据支持。
数据仓库的架构通常采用星型模型或雪花模型，以方便进行多维分析和查询。
此外，数据仓库技术还可以帮助企业提高数据质量，通过对收集到的数据进行清理和转换，提高数据的质量和准确性。
以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅数据仓库相关书籍或咨询该领域专业人士。
数据仓库的技术要求
数据仓库的技术要求
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数据仓库的技术要求
一、基础技术
1、硬件要求：数据库存储服务器应采用高性能的服务器，具有足够的内存容量和IO性能；
2、存储层：采用磁盘阵列等存储技术，支持高容量的数据存储、高IO性能等；
3、数据库层：采用Oracle、MySQL等主流数据库，支持多用户访问；
4、数据交换技术：支持从关系型数据库、文件系统、外部数据源进行数据传输，以满足数据采集、清洗等功能的需要；
5、数据挖掘技术：支持关联规则挖掘、分类、回归、聚类等算法，帮助分析系统挖掘出数据仓库中隐藏的关联及模式；
二、数据仓库技术
1、数据模型：支持多维结构的数据模型，通过分层存储、元数据管理、维度管理等技术，实现高效的数据分析及查询；
2、数据集成技术：支持多数据源的集成，实现对不同数据源的快速访问，支持多种格式的数据转换及ETL技术；
3、查询及分析技术：支持OLAP、SQL等多种查询及分析技术，满足用户的复杂分析需要；
4、数据可视化技术：采用数据可视化技术，更直观的将复杂的
数据模型及分析结果展现出来，便于用户阅读；
5、安全技术：采用数据加密、数据审计、灾难恢复等技术保障数据安全，支持多级用户权限管理；
6、元数据管理：支持元数据的抽取分析，帮助用户更快的完成数据集成及元数据的管理。
数据仓库技术
⑦InfoPrintBusinessIntelligenceSolution
⑧GlobalServicesBIOffering ⑨InsuranceUnderwritingProfitabilityAnalysis
• 2. Oracle数据仓库解决方案
1) Oracle数据仓库包含了一整套的产品和服务，覆盖了数据仓库定义， 设计和实施的整个过程。
• 1）建立DSS应用 • 2）理解需求，改善和完善系统，维护数据仓库
DSS应用开发的大致步骤
• 1）确定所需的数据。 • 2）编程抽取数据。 • 3）合并数据。 • 4）分析数据。 • 5）回答问题。 • 6）例行化、一次分析处理的最后、我们要决定是否将
在上面已经建立的分析处理例行化。
1.6 数据仓库的解决方案及工具介绍
三、面向对象数据模型
• 面向对象数据仓库系统包括一个面向对象的数据仓库 和各种面向对象的数据源。有两种面向对象的数据仓 库模型:未压缩模型和压缩模型。未压缩模型在面向对 象模型中保持了数据Q的原始结构。当数据源中的数据 改变时，数据仓库中的数据相应地跟着改变。这种模 型易于维护实例之间的关系，并能保持数据的完整性， 但查询性能不高。压缩模型，又叫棍合模型，把由视 图定义的各种类的属性联合起来，形成一个新类。根 据这个新的类产生新的实例，并存储到数据仓库中。 这种模型的查询性能大大提高。面向对象的数据模型 也有许多改进模式。
随时间变化的特点
• 特点： • 1）数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容。 • 2）数据仓库也会随时间定期删除旧的数据。 • 3）数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据中
很多跟时间有关，如数据经常按照时间段进行综合。随 时间的变化，这些综合数据可能需要被重新处理和在更 高层次上被综合。
数据仓库技术与数据挖掘的关联与应用(十)
数据仓库技术与数据挖掘的关联与应用随着信息时代的到来，大量的数据被不断产生和积累。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息和知识，成为了当今社会互联网时代的一大挑战。
数据仓库技术和数据挖掘作为两个重要的信息技术领域，就应运而生并迅速发展起来。
一、数据仓库技术的概述数据仓库是指将各种各样的数据整合并存储在一个统一的数据库系统中，为用户提供方便快捷的查询和分析功能。
数据仓库技术包括数据提取、数据清洗、数据转换、数据集成等环节，通过建立多维度的数据模型和灵活的查询工具，数据仓库可以将分散的、异构的数据整合起来，形成一种以主题为中心的、面向用户的数据结构。
二、数据挖掘技术的概述数据挖掘是指从大量数据中发掘出有价值的信息和知识，为企业和组织的决策提供科学依据。
数据挖掘技术主要包括数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估等环节，通过运用统计学、机器学习、人工智能等方法，数据挖掘可以提取数据中的隐藏模式和知识，进而发现数据背后的规律和趋势。
三、数据仓库技术与数据挖掘的关联数据仓库技术和数据挖掘技术是紧密关联的，二者相互依存、相辅相成，共同构建了一个完整的数据处理与分析体系。
首先，数据仓库技术为数据挖掘提供了可靠的数据源。
数据仓库通过清洗、转换和集成等过程，将数据整合在一个统一的平台上，为数据挖掘的输入提供了高质量的数据。
其次，数据仓库技术为数据挖掘提供了强大的查询和分析功能。
数据仓库通过建立多维度的数据模型和灵活的查询工具，可以实现对大规模数据的高效查询和多维分析，为数据挖掘算法提供了良好的工作环境和支持。
最后，数据挖掘技术通过对数据仓库中的数据进行深入挖掘，可以发现其中隐藏的模式、规律和趋势。
数据挖掘技术可以运用各种算法和模型，如关联规则、聚类分析、分类与预测等，从数据中自动发现有价值的信息和知识，帮助企业和组织做出更准确、更科学的决策。
四、数据仓库技术与数据挖掘的应用数据仓库技术和数据挖掘技术在各个行业和领域都有着广泛的应用。
数据仓库技术
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四、数据仓库关键技术
2.元数据 关于数据的数据，例：数据字典。元数据是描述数据仓库 内数据的结构和建立方法的数据。元数据为访问数据仓库
提供了一个信息目录，这个目录全面描述了数据仓库中都
有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。 是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来 存贮和更新数据，用户通过他来了解和访问数据。可将其 按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。
Office Day
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A Sample Data Cube
TV 1Qtr PC VCR sum
Date
2Qtr 3Qtr
Total annual sales 4Qtr sum of TV in U.S.A.
U.S.A
Canada
Country
Mexico
sum
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五、数据模型
多维数据模型 1.星型模型
J Jones 两个孩子 高血压 。。。。。
顾客
J Jones 女 1945年7月20日出生 去年两张罚单 一次大事故 已婚 两个孩子 高血压 。。。。。。
.
2.2 集成
数据库
应用A m,f 应用B 1,0 应用C x,y 应用D 男，女
应用A 管道cm 应用B 管道inches 应用C 管道mcf 应用D 管道yds
电子商务技术
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一、产生
• 需求： – 业务自动化－>分析自动化
• 传统数据库（事务型）不适合分析应用： – 性能要求不同：事务型要求快速反应 – 数据集成问题：多种事务型数据库 – 数据内容不同：事务型主要是当前数据，分析 要求历史数据 – 数据综合程度不同：事务型要求细节数据，分 析要求综合
数据仓库设计和实施的关键技术
数据仓库设计和实施的关键技术数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，通过将多个数据来源进行整合和转换后，形成一套规范化的数据仓库系统，提供给企业的决策者各种数据分析服务。
为了使数据仓库能够顺利达到预期的效果，必须全面而深入地了解其设计和实施的关键技术，本文将进行整理和介绍。
一、设计关键技术1. 数据模型数据模型是数据仓库设计的核心，它决定了数据通道、数据抽取和数据存储等重要方面。
在数据模型设计时，需要考虑以下两点：（1）星型模型：该模型适合于企业大规模数据的处理，数据仓库以中央事实表为核心，将各个维度表与事实表中间用星形连接，实现对数据零散信息的快速集成和查询。
（2）雪花模型：该模型的主要变化在于把维度表多级拆分出来，如把地区、城市和街道等各级单位拆分出单独的维度表进行存储。
虽然这些维度表之间的网络稍复杂，但是能帮助企业通过多种方式分析数据。
2. 数据加工数据加工主要是指ETL（Extract-Transform-Load）技术的应用，该技术可以用于数据从源到目标的转化过程，包括数据的抽取、数据的清理、数据的转换以及数据的装载。
ETL主要关注以下几个方面：（1）数据抽取：从源系统中按照一定的方式抽取所需数据。
（2）数据清理：对抽取数据进行清理，清除冗余数据和不完整数据，保证数据的一致性和完整性。
（3）数据转换：将已清理的数据进行转换，使其可以在目标系统中被正确存储和查询。
（4）数据装载：将转换后的数据装载到目标数据仓库中。
3. 数据处理数据处理是指对已经进入数据仓库中的数据进行分析、统计和转换等操作。
为了实现数据分析的高效性和准确性，需要注意以下几个方面：（1）数据清洗：对数据中的错误、异常和缺失值等进行清洗，避免错误数据导致数据分析出错。
（2）数据聚合：对数据进行聚合统计，实现对数据的概括性描述。
（3）数据挖掘：通过数据挖掘技术，发现数据中的潜在价值和规律，为企业决策提供更准确的基础。
二、实施关键技术1. 数据安全对于数据仓库的实施，安全无疑是最重要的问题之一。
数据仓库技术知识
一、数据仓库数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
1、数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出数据仓库的核心工具来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。
稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。
5、汇总的。
操作性数据映射成决策可用的格式。
6、大容量。
时间序列数据集合通常都非常大。
7、非规范化的。
Dw数据可以是而且经常是冗余的。
8、元数据。
将描述数据的数据保存起来。
《数据仓库技术》课件
数据质量参差不齐
数据来源多样，数据质 量难以保证，需要进行
数据清洗和校验。
数据分析需求多变
不同部门和业务场景对 数据分析的需求各不相 同，需要灵活地调整数 据仓库架构和查询方式
。
应对策略
采用分布式存储和计算 技术，提高数据存储和 处理能力；建立数据质 量管理体系，确保数据 质量；提供灵活的数据 仓库架构和查询方式， 满足多变的分析需求。
大数据时代的挑战与机遇
挑战
随着大数据时代的来临，数据量呈爆 炸式增长，如何高效地存储、处理和 分析这些数据成为数据仓库面临的挑 战。
机遇
大数据时代为数据仓库技术的发展提 供了广阔的空间，通过技术创新和优 化，数据仓库能够更好地应对大数据 的挑战，为企业提供更有价值的数据 分析服务。
数据仓库技术的未来发展
云端部署
AI与数据仓库的结合
随着云计算技术的成熟，数据仓库将 逐渐向云端迁移，以提高可扩展性和 灵活性。
人工智能技术的不断发展将为数据仓 库带来更多智能化功能，如自动分类 、预测等。
实时分析
随着对数据实时性的需求增加，数据 仓库将加强实时分析功能，提高数据 处理速度。
数据仓库与其他技术的结合
数据仓库与大数据技术的结合
OLAP技术
多维数据分析
OLAP支持多维数据分析，这意味着用户 可以从多个角度和维度（如时间、地点、
产品类别等）来分析数据。
A OLAP技术概述
OLAP是一种用于分析大量数据的工 具和技术，它允许用户通过多维数 据分析来深入了解数据的不同方面 。
B
C
D
可视化工具
OLAP系统通常提供各种可视化工具，如 仪表盘、报表、图表等，以帮助用户更好 地理解数据和分析结果。
数据仓库技术介绍
数据仓库技术介绍数据仓库技术是企业数据管理和分析的关键工具。
它用于集成、存储和管理大量企业数据，为企业决策提供准确、一致和及时的信息。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失性的数据集合，用于支持企业的决策制定过程。
数据仓库技术主要包括数据抽取、转换、加载（ETL）、数据建模、数据存储和数据查询等关键步骤。
首先，数据抽取是将源系统的数据提取到数据仓库中的过程。
它可以通过多种方式进行，如批量抽取、增量抽取和实时抽取等。
数据抽取还可以包括数据清洗、数据转换和数据集成等处理步骤，以确保抽取的数据质量和一致性。
其次，数据转换是将源系统的数据进行转换和处理，以满足数据仓库的需求。
这包括数据格式转换、数据清洗、数据合并、数据分割和数据聚合等操作。
数据转换可通过各种数据转换工具和编程语言来实现，如ETL工具和SQL语言等。
然后，数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用批量加载或实时加载方式，具体取决于数据仓库的需求和实时性要求。
数据加载还可以包括数据质量检查和数据索引等步骤，以确保加载的数据准确性和高效性。
此外，数据建模是数据仓库中最重要的环节之一。
数据建模用于定义数据仓库的结构和关系，以满足用户查询和分析的需求。
常用的数据建模方法包括星型模型、雪花模型和事实表-维度表模型等。
数据建模还可以使用各种建模工具和规范来实现，如ER图表和维度建模等。
最后，数据存储是将转换后的数据存储在数据仓库中的过程。
数据存储可以使用各种存储技术，如关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
不同的存储技术具有不同的优点和适用场景，可以根据数据仓库的特点和需求来选择合适的存储技术。
总之，数据仓库技术是企业管理和决策的重要工具。
它通过数据抽取、转换、加载、建模和存储等关键步骤，为企业提供准确、一致和及时的数据信息，以支持企业的决策制定和业务发展。
数据仓库技术在企业中的应用越来越广泛。
它不仅可以帮助企业管理者更好地了解企业运营情况，还可以提供支持决策的可靠数据基础。
数据仓库技术的常见应用场景分析(五)
数据仓库技术的常见应用场景分析引言随着信息技术的发展和互联网的飞速发展，数据量的急剧增长已成为当今社会的一个显著特征。
同时，大数据分析已经成为了企业决策和发展的重要工具。
在这个背景下，数据仓库技术应运而生，成为了处理和分析大数据的重要工具之一。
本文将从几个常见的应用场景出发，探讨数据仓库技术的应用。
一、销售分析销售数据分析一直是企业决策中的一个关键环节。
通过数据仓库技术，企业可以将各种与销售相关的数据进行整合和分析，从而了解产品的销售情况、市场趋势以及消费者需求等。
通过对数据的深度挖掘，企业可以发现潜在的市场机会和销售策略，优化产品定位和市场推广策略。
此外，还可以根据销售数据预测销售趋势，帮助企业进行库存管理和订单预测，提高供应链的效率。
二、客户关系管理数据仓库技术在客户关系管理（CRM）领域的应用越来越广泛。
通过将各个渠道获得的客户数据整合到数据仓库中，企业可以更全面地了解客户的需求和偏好，通过数据分析提供个性化的产品和服务。
此外，数据仓库技术还可以帮助企业跟踪客户的购买历史、互动行为等，提供精准的客户细分和定位，从而提高客户忠诚度和营销效果。
三、供应链管理供应链管理是企业运营中一个重要的环节，也是一个复杂的系统。
数据仓库技术可以帮助企业将供应链中涉及的各个环节和数据进行整合和分析，从而提高供应链的效率和灵活性。
通过对供应链数据的挖掘，企业可以及时发现和解决潜在的问题，减少库存积压和供应链中的不确定性。
同时，还可以通过数据分析，预测供应链中的需求和趋势，优化物流和库存管理，提高企业的运营效率。
四、金融风险管理金融领域是一个信息密集度极高的行业，而数据仓库技术在金融风险管理中发挥着重要作用。
通过整合和分析大量的金融数据，包括交易数据、客户信息、市场数据等，可以及时发现潜在的风险，并建立相应的风险管理模型。
基于数据仓库技术，金融机构可以进行风险评估、风险定价、投资组合优化等，帮助管理人员做出更准确的决策，降低风险，提高投资回报率。
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2020/8/11
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16
MapReduce的分布和可靠性
化简操作工作方式很类似，但是由于化简操作 在并行能力较差，主节点会尽量把化简操作调度 在一个节点上，或者离需要操作的数据尽可能近 的节点上了；这个特性可以满足Google的需求， 因为他们有足够的带宽，他们的内部网络没有那 么多的机器。
4.协同工作。解决多人协同开发问题。
2020/8/11
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7
数据仓库的架构设计一些考虑因素
5.调度。能否很方便的一目了然的看到整体调度，站在一 个非常高的高度来管理各种数据流。 6.兼容性。能否兼容各种异构数据。 7.准确的监控系统。 8.高效的开发框架。
2020/8/11
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2020/8/11
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4
数据仓库的软件架构
数据仓库的软件架构选择更加丰富 数据库软件 ETL软件 展现软件 数据挖掘软件 每一种类型里面都具备非常多的选择。
2020/8/11
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ETL约占整个项目的70%
ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写， 中文名称为数据抽取、转换和加载。
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讲真话的最大好处就是：不必记得自 己讲过 什么。 。2020 年8月上 午11时 21分20 .8.1111 :21Aug助人 家去做 的事， 自己不 仅是完 成了， 而且比 他们要 求的做 得更好 ，当完 成这些 信诺时 ，那种 兴奋的 感觉是 难以形 容的…… 。2020 年8月1 1日星 期二11 时21分4 9秒11: 21:4911 August 2020
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来 把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce （化简）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共 享相同的键组。
2020/8/11
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MapReduce 映射概念
简单说来，一个映射函数就是对一些独立元素组成的 概念上的列表（例如，一个测试成绩的列表）的每一个元 素进行指定的操作（比如前面的例子里，有人发现所有学 生的成绩都被高估了一分，他可以定义一个“减一”的映 射函数，用来修正这个错误。）。
集中式硬件物理架构偏向于使用非常power的小型机 或者大型机，非常高端的海量存储，管理简单，在不计投 入的情况下性能也能满足企业需求。
分布式硬件物理架构目前非常流行，特征是采用价 格低廉的中低端机器组成计算集群，不同的技术驱动下， 在shared nothing的架构下可以采用本机的硬盘， 在 shared everything的架构下偏向使用集中存储，分布式 集群在网络上的要求比较高，扩展性比较好，配合好的软 件可以达到线性扩展的要求。
你既然认准一条道路，何必去打听要 走多久 。。202 0年8月 11日星 期二11 时21分 49秒Tuesday, August 11, 2020
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商业竞争的胜负最终决定在经营者本 身的修 养上。 。20.8.1 12020 年8月11 日星期 二11时 21分49 秒20.8. 11
谢谢各位！
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对于攀登者来说，失掉往昔的足迹并 不可惜 ，迷失 了继续 前时的 方向却 很危险 。。202 0年8月 11日上 午11时 21分20 .8.1120 .8.11
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江无回头浪，人无再少年。年华若虚 度，老 来恨不 浅。时 光容易 逝，岁 月莫消 遣。碌 碌而无 为，生 命不值 钱。。2 020年8 月11日 星期二 上午11 时21分 49秒11 :21:492 0.8.11
2020/8/11
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MapReduce的分布和可靠性
MapReduce通过把对数据集的大规模操作分发 给网络上的每个节点实现可靠性；每个节点会周 期性的把完成的工作和状态的更新报告回来。如 果一个节点保持沉默超过一个预设的时间间隔， 主节点（类同Google File System中的主服务器） 记录下这个节点状态为死亡，并把分配给这个节 点的数据发到别的节点。每个操作使用命名文件 的原子操作以确保不会发生并行线程间的冲突； 当文件被改名的时候，系统可能会把他们复制到 任务名以外的另一个名字上去。（避免副作用）。
数据仓库
顾安宁
2020/8/11
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1
内容
数据仓库一些特点 数据仓库的架构 Oracle RAC架构 GreenPlum架构 MapReduce的概念 架构比较 风险评估
2020/8/11
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2
数据仓库的目前的现状
软件架构
硬件架构 硬软架构又可以分成封闭式和开放式。
MapReduce 概念
MapReduce是一种编程模型(并不是google自己开发的 编程工具)，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。 概念"Map（映射）"和"Reduce（化简）"，和他们的主要 思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程 语言里借来的特性。他极大地方便了编程人员在不会分布 式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。
2020/8/11
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6
数据仓库的架构设计一些考虑因素
1.成本。成本永远是企业关心的一个核心问题，特别在如 今经济寒冬，更是如此。
2.效率。能否高效的处理海量的数据是一个基础要素，搞 数据仓库的都知道，数据量永远是一个经常被拿出来讨论 的话题。
3.线性扩展。能支持线性扩展的系统在计划支撑多年的系 统中特别重要，可以非常方便的做出年度预算。
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历史上许多忠臣义士，在国家有难时 ，他们 的节操 就显现 出来， 一个个 名垂史 册。。 上午11 时21分4 9秒上 午11时2 1分11: 21:4920 .8.11
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学而不化，非学也。—宋·杨万里。20. 8.1120. 8.1111: 2111:2 1:4911: 21:49Aug-20
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而GreenPlum方案是目前最近的解决方案，国外 VideoEgg和Skype等公司采用。09年刚刚进入中国， 目前国内还没有公司正式采用，淘宝，阿里巴巴 B2B公司在试用。因而遇到的风险相对会大很多
2020/8/11
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提问与讨论
しろうと
かんが
くろうと
じっこう
素人のように考え、玄人として実行する
8
数据仓库的架构类型
2020/8/11
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9
Oracle数据仓库的架构
2020/8/11
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10
GreenPlum数据仓库的架构
2020/8/11
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11
GreenPlum数据仓库的架构
2020/8/11
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12
2020/8/11
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17
MapReduce的用途
在Google，MapReduce用在非常广泛的应用程序中， 包括“分布grep，分布排序，web连接图反转，每台机器 的词矢量，web访问日志分析，反向索引构建，文档聚类, 机器学习，基于统计的机器翻译...”值得注意的是， MapReduce实现以后，它被用来重新生成Google的整个索 引。
因为数据仓库的主要的工作量和维护成本是ETL， 而斯凯目前大部分数据都放在Oracle数据库中，因 而采用Oracle RAC 方案ETL时间会大大缩小。
2020/8/11
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22
Oracle RAC和GreenPlum风险评估
Oracle RAC 方案是基于成熟的架构，被业界采 用最广泛的方案，因而风险相对小很多
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没有等出来的辉煌；只有走出来的美 丽。。2 0.8.111 1:21:49 11:21A ug-201 1-Aug-2 0
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生活不应该过于拘泥，过于刻板，只 要有可 能就要 任其自 由发挥 。11:21: 4911:2 1:4911: 21Tues day, August 11, 2020
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所有目标都是黑暗的，只有行动才与 光明相 伴！。2 0.8.112 0.8.111 1:21:49 11:21:4 9Augus t 11, 2020
事实上，每个元素都是被独立操作的，而原始列 表没有被更改，因为这里创建了一个新的列表来保存新的 答案。这就是说，Map操作是可以高度并行的，这对高性 能要求的应用以及并行计算领域的需求非常有用。
2020/8/11
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14
MapReduce 化简概念
而化简操作指的是对一个列表的元素进行适 当的合并（继续看前面的例子，如果有人想知道 班级的平均分该怎么做？他可以定义一个化简函 数，通过让列表中的元素跟自己的相邻的元素相 加的方式把列表减半，如此递归运算直到列表只 剩下一个元素，然后用这个元素除以人数，就得 到了平均分。）。虽然他不如映射函数那么并行， 但是因为化简总是有一个简单的答案，大规模的 运算相对独立，所以化简函数在高度并行环境下 也很有用。
封闭式硬件架构代表厂商有teradata，其硬 件是专属的，必须使用特殊的硬件才能运行。 开放式硬件架构的代表有oracle，可以运行 在各种硬件上，不过开放和封闭之间的界限 也逐步的融合。
2020/8/11
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3
数据仓库的目前的现状
Greenplum在这两方面取长补短，所提供 的该公司的旗舰产品——Greenplum数据引 擎就是特别为支持新型数据仓库和大规模分 析处理而设计开发的，可以同时支持SQL和 MapReduce技术。Greenplum数据引擎对有PB 量级数据的大型公司提供数据处理能力。基 于Greenplum数据引擎的解决方案的核心优 势在于可将原来长达数小时甚至数天的运算 时间缩短为几分钟。