数据仓库adm层介绍

微软数据仓库介绍

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数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要,基于数据库系统技术发展而来,并逐步独立的一系列新的应用技术。

数据仓库

目 录

数据仓库................................................................................................................... 1

目 录 ........................................................................................................................ 1

1.1 产生背景............................................................................................................ 2

1.2 定义....................................................................................................

Facebook数据仓库揭秘：RCFile高效存储结构

本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构，该结构集行存储和列存储的优点于一身，在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色。

Facebook曾在2010 ICDE（IEEE International Conference on Data Engineering）会议上介绍了数据仓库Hive。Hive存储海量数据在Hadoop系统中，提供了一套类数据库的数据存储和处理机制。它采用类 SQL语言对数据进行自动化管理和处理，经过语句解析和转换，最终生成基于Hadoop的MapReduce任务，通过执行这些任务完成数据处理。图1显 示了Hive数据仓库的系统结构。

图1 Hive数据仓库的系统结构

基于MapReduce的数据仓库在超大规模数据分析中扮演了重要角色，对于典型的Web服 务供应商，这些分析有助于它们快速理解动态的用户行为及变化的用户需求。数据存储结构是影响数据仓库性能的关键因素之一。Hadoop系统中常用的文件存 储格式有支持文本的TextFile和支持二进制的SequenceFile等，它们都属于行存储方式。Facebook工程师发表的

Facebook数据仓库揭秘：RCFile高效存储结构

本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构，该结构集行存储和列存储的优点于一身，在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色。

Facebook曾在2010 ICDE（IEEE International Conference on Data Engineering）会议上介绍了数据仓库Hive。Hive存储海量数据在Hadoop系统中，提供了一套类数据库的数据存储和处理机制。它采用类 SQL语言对数据进行自动化管理和处理，经过语句解析和转换，最终生成基于Hadoop的MapReduce任务，通过执行这些任务完成数据处理。图1显 示了Hive数据仓库的系统结构。

图1 Hive数据仓库的系统结构

基于MapReduce的数据仓库在超大规模数据分析中扮演了重要角色，对于典型的Web服 务供应商，这些分析有助于它们快速理解动态的用户行为及变化的用户需求。数据存储结构是影响数据仓库性能的关键因素之一。Hadoop系统中常用的文件存 储格式有支持文本的TextFile和支持二进制的SequenceFile等，它们都属于行存储方式。Facebook工程师发表的

数据仓库的设计与实现

第1章 数据仓库的设计与实现

1.1数据仓库设计过程

数据仓库的设计一般从操作型数据开始，通常需要经过以下几个处理过程；数据仓库设计——数据抽取——数据管理。

一、数据仓库设计

根据决策主题设计数据仓库结构，一般采用星型和雪花模型设计其数据模型，在设计过程中应保证数据仓库的规范化和体系各元素的必要联系。

二、数据抽取

根据元数据库中的主题表定义、数据源定义、数据抽取规则定义对异地异构数据源进行清理、转换、对数据进行重新组织和加工，装载到数据仓库的目标库中。

三、数据管理

数据管理分为目标数据维护和元数据维护两方面。目标数据维护是根据元数据为所定义的更新频率、更新数据项等更新计划任务来刷新数据仓库，以反映数据源的变化，且对时间相关性进行处理。元数据是数据仓库的组成部分，元数据的质量决定整个数据仓库的质量。当数据源的运行环境、结构及目标数据的维护计划发生变化时，需要修改元数据。

1.2需求分析与决策主题的选取

通过对管理者和各级别的用户的数据分析需求进行调研，我们收集并整理出了用户的决策分析需求如下：

1.2.1 博士学位授予信息年度数据统计分析

一、按主管部门统计

从主管部门的角度，分析在一个时间段（年）内，各主管部门所授

《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念（5分）

一、有一销售管理系统，存在如下实体：客户、地区、商品、订单、订单明细，

其具体情况如下：

客户：属性包括：客户编码、客户名称、联系地址 地区：属性包括：地区编号、地区名称 商品：属性包括：商品编号、商品名称、规格

订单：属性包括：订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细：订单明细号、单价、数量

其语义是：一个客户只属于一个地区，一个地区有多个客户；一个客户可以有多个订单，一个订单只属于一个客户；一个订单有多个订单明细项，一个明细项只属于一个订单；一个明细中只包含一种商品，一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型，并标明其主码和外码。（要求一对多的联系合并） 3、根据你建立的逻辑模型，以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案（20分）

二、根据题一所示业务系统结构和数据，构建一个OLAP系统，请：

1、按照星形模型建立数据仓库结构，使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例，编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码（有界面）。

一、实验内容和目的

目的：

1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系；

2．理解多维数据集创建的基本原理与流程；

3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法；

内容：

1．运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。

2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。

3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。

二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）

操作系统平台：Windows 7

数据库平台：SQL Server 2008 SP2

三、实验原理

在数据仓库系统中，联机分析处理（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。

OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性（online）和多维分析（multi-dimension analysis）的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能，是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤，因此，它的决策支持能力更

《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念（5分）

一、有一销售管理系统，存在如下实体：客户、地区、商品、订单、订单明细，

其具体情况如下：

客户：属性包括：客户编码、客户名称、联系地址 地区：属性包括：地区编号、地区名称 商品：属性包括：商品编号、商品名称、规格

订单：属性包括：订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细：订单明细号、单价、数量

其语义是：一个客户只属于一个地区，一个地区有多个客户；一个客户可以有多个订单，一个订单只属于一个客户；一个订单有多个订单明细项，一个明细项只属于一个订单；一个明细中只包含一种商品，一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型，并标明其主码和外码。（要求一对多的联系合并） 3、根据你建立的逻辑模型，以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案（20分）

二、根据题一所示业务系统结构和数据，构建一个OLAP系统，请：

1、按照星形模型建立数据仓库结构，使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例，编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码（有界面）。

数据仓库资料

一、 简答

1、

什么是元数据？元数据如何分类？请叙述元数据的作用。

答：元数据与数据字典类似，类似于电话黄页，是数据仓库数据本身信息的数据。

元数据的类型：1）操作性元数据2）抽取和转换元数据3）最终用户元数据 元数据的作用：元数据负责连接数据仓库的所有部分，并为最终用户提供向导：1）易于数据仓库数据的理解2）保证数据质量3）提高系统的应用的适用度和可适展性4）便于信息交换。

2、

数据仓库项目与OLTP系统项目有什么不同？

答：存储数据不同：OLTP存储的是操作性数据，数据仓库中存储的是分析性数据

对数据处理不同：OLTP是以传统的数据为中心进行企业日常处理，而数据仓库中的数据被用于分析背后的关联，为企业决策提供可靠的依据。

面向的使用人员不同：OLTP使用人员通常是企业中的具体操作员，处理的数 据通常是企业业务细节信息，其目标是实现企业的业务运营。而数据仓库的使用人 员是企业中的高层，或是工程师，其中包含的信息是企业的宏观信息而非具体细节， 其目的是为企业决策者提供支持。

3、

MOLAP和ROLAP模型之间的本质区别是什么？列出它们的一些

数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：

从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。

数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL 的正常和稳定。

下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。

数据仓库的数据来源

其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——，所以这里不再详细介绍。

对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是