hbase实时数仓，hbase 数据量

数据仓库各层该如何设计数据模型?

1、从数据流动的源头开始，ODS（操作数据存储）层通过Flink将源系统日志实时同步至Kafka，命名规则如realtime_ods_binlog_{源系统库/表名}。

2、数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。

3、概述 多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型，多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别。

4、数据仓库的构建，一般采取先构建数据集市，最后将各个数据集市整合在一起形成数据仓库的渐进模式；通过概念层、逻辑层、物理层建模，确定相关主题域的数据集市并对其进行联机分析处理。

相关问答

Q1: 数仓技术有哪些弊端?

会影响对将来数据膨胀风险的正确估计，当数据集市扩展到企业范围的时候，由于原有技术无法支撑新的数据规模，会造成数据装载和数据分析速度的降低，甚至达到不可用的地步。

现如今，大数据技术存在最大的两个弊端就是隐私和限制。

数据应用不同 数据仓库主要针对管理决策等分析类场景，在其他方面则存在局限性，比如数据建模、数据追踪与探查、深度挖掘等。

接下来就一起来看一下大数据都有哪些弊端吧。 个人数据隐私与安全随着科学技术的发展，我们生活中很多数据都会被记录下来。大数据会记录我们的浏览习惯，购买习惯甚至消费能力以及购物习惯等等。

大数据技术的出现和发展，为人类社会带来了很多便利和发展机遇，但同时也存在一些弊端和风险。

Q2: HBase和MongoDB那个更适合海量实时小数据?

所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点，但是如果还需要对数据进行统计分析，那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析，那么hbase可能会更好些，虽然MongoDB也支持mr。

HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。

HBase HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

mongodb的读效率比写高，hbase默认适合写多读少的情况，可以通过hfile.block.cache.size配置，该配置storefile的读缓存占用Heap的大小百分比，0.2表示20%。该值直接影响数据读的性能。

虽然MongoDB在小型应用中也能应对这类场景，但随着数据量的增长，sharding和GridFS的复杂性可能让人望而却步。

它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。 HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。

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