hbase做数据仓库，hbase 数据仓库

大数据治理平台——维度管理

苏宁八大产业，每个产业有自己的数据集市，每个数据集市有自己的维度表，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。

因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求；运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配；还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。

维度属于一个数据域，如地理维度(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。维度是维度建模的基础和灵魂。

大数据治理要素包括目标要素、核心要素、支持要素、促成要素。资料扩展：大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。

相关问答

Q1: hive和hbase有什么关系和区别

Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。

Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。

对 于hive主要针对的是OLAP应用，注意其底层不是hbase，而是hdfs分布式文件系统，重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各 种关联，分组，聚合类SQL语句。

和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。

Q2: Hbase知识点总结?

容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作。

a. 创建一张test的表 b. 接着创建自增序列 test_sequence c. 通过自增序列，写入数据信息 注意事项：删除test表时，最好连带删除 test_sequence。先用HBase命令行启用表，然后再进行删除，或者查询。

hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

Q3: HBase为什么火?它适用于那些业务场景

和单机的MySQL，只是查询速度比较慢；而Hive是关系型数据结构，Oracle比较的话，Hive的优点是可以存储海量数据，HBase 速度比 Hive 快了不知道多少。

用户画像 比如大型的视频网站，电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。

移动：通话信息等，都是基于HBase的存储。

HBase的应用场景 日志处理 HBase适用于大规模的日志处理，可以快速地存储和分析海量的日志数据。通过将日志数据按照时间戳进行排序，可以实现高效的日志查询和分析。

引言 团队中使用HBase的项目多了起来，对于业务人员而言，通常并不需要从头搭建、维护一套HBase的集群环境，对于其架构细节也不一定要深刻理解（交由HBase集群维护团队负责），迫切需要的是快速理解基本技术来解决业务问题。

HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目，它不同于一般的关系数据库，而是一个适合于非结构化数据存储的数据库。HBase 分布式数据库具有如下几个显著特点。

Q4: 银行数据仓库体系实践(7)--数据模型设计及流程

1、) 近源模型区：主要是将所有入数据仓库的数据表按历史拉链表或事件表(APPEND算法)的方式保留所有历史数据，因此模型设计较简单，只需要基于源系统表结构，对字段进行数据标准化后，增加保留历史数据算法所需要的日期字段即可。

2、需求分析阶段。这个阶段主要任务是确定数据库系统需要解决的问题，并收集用户需求和功能需求。重点是识别实体、属性（字段）、关系以及使用场景，为后续的概念设计提供依据。概念设计阶段。

3、应该先优先考虑为业务处理获取最有原子性的信息而开发维度模型。原子型数据是所收集的最详细的信息，这样的数据不能再做更进一步的细分。

4、为逻辑数据模型选择最适合应用程序环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。

Q5: 大数据核心技术有哪些

大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。

大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。

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