為什么要建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了滿足分析需要，對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行了Transform過(guò)程，具體是怎樣一個(gè)處理過(guò)程，可以從Bill Inmon的倉(cāng)庫(kù)定義四個(gè)特性進(jìn)行理解。）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)（用數(shù)據(jù)庫(kù)裝東西）與其他基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)（例如財(cái)務(wù)系統(tǒng)、銷售系統(tǒng)、人力資源系統(tǒng)等，也是用數(shù)據(jù)庫(kù)裝東西）的區(qū)別是： 基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的特點(diǎn)是各管各的，例如財(cái)務(wù)系統(tǒng)生產(chǎn)了白菜，那么用一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)裝，人力資源系統(tǒng)生產(chǎn)了豬肉，再用一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)裝。我要做一道菜，需要分別到各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)去取，比較麻煩（現(xiàn)實(shí)的情況是大部分時(shí)候讓種菜的農(nóng)民伯伯送過(guò)來(lái)，但送過(guò)來(lái)的東西不一定是我想要的，而且不同的時(shí)候我想要不同的東西，經(jīng)常會(huì)被農(nóng)民伯伯罵，弄得雙方都不開(kāi)心）。另外一方面，各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中放的是一些比較原始的東西，我要拿過(guò)來(lái)做菜，還需要經(jīng)過(guò)很麻煩的清洗過(guò)程，一不小心里面可能就藏著一條大青蟲(chóng)。那么，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)就是建立一個(gè)大的超市，將各地農(nóng)民伯伯出產(chǎn)的東西收集過(guò)來(lái)，清洗干凈，分門別類地放好。這樣，你要哪種菜的時(shí)候，直接從超市里面拿就可以了。

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來(lái)自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛(ài)。我們立志把好的技術(shù)通過(guò)有效、簡(jiǎn)單的方式提供給客戶，將通過(guò)不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長(zhǎng)期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：空間域名、網(wǎng)絡(luò)空間、營(yíng)銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、黃山區(qū)網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)是：

(1)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的.

(2)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的

(3)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有時(shí)間相關(guān)性.

(4)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是相對(duì)穩(wěn)定的.

常用的大數(shù)據(jù)工具有哪些？

未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計(jì)算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺(tái)，其采用分布式文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，支持海量數(shù)據(jù)的處理。采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過(guò)第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。

未至科技小蜜蜂網(wǎng)絡(luò)信息雷達(dá)是一款網(wǎng)絡(luò)信息定向采集產(chǎn)品，它能夠?qū)τ脩粼O(shè)置的網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和更新，實(shí)現(xiàn)靈活的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集目標(biāo)，為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。

未至科技泵站是一款大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)抽取工具，實(shí)現(xiàn)db到hdfs數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行處理能力，可以采用數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)、按字段分區(qū)、分頁(yè)方式并行批處理抽取db數(shù)據(jù)到hdfs文件系統(tǒng)中，能有效解決大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)抽取導(dǎo)致的作業(yè)負(fù)載過(guò)大抽取時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題，為大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供傳輸管道。

未至科技云計(jì)算數(shù)據(jù)中心以先進(jìn)的中文數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)支撐為技術(shù)基礎(chǔ)，并在各個(gè)環(huán)節(jié)輔以人工服務(wù)，使得數(shù)據(jù)中心能夠安全、高效運(yùn)行。根據(jù)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的不同環(huán)節(jié)，我們專門配備了系統(tǒng)管理和維護(hù)人員、數(shù)據(jù)加工和編撰人員、數(shù)據(jù)采集維護(hù)人員、平臺(tái)系統(tǒng)管理員、機(jī)構(gòu)管理員、輿情監(jiān)測(cè)和分析人員等，滿足各個(gè)環(huán)節(jié)的需要。面向用戶我們提供面向政府和面向企業(yè)的解決方案。

未至科技顯微鏡是一款大數(shù)據(jù)文本挖掘工具，是指從文本數(shù)據(jù)中抽取有價(jià)值的信息和知識(shí)的計(jì)算機(jī)處理技術(shù),

包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞標(biāo)引、摘要等?；贖adoop

MapReduce的文本挖掘軟件能夠?qū)崿F(xiàn)海量文本的挖掘分析。CKM的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)橹悄鼙葘?duì),

在專利新穎性評(píng)價(jià)、科技查新、文檔查重、版權(quán)保護(hù)、稿件溯源等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。

未至科技數(shù)據(jù)立方是一款大數(shù)據(jù)可視化關(guān)系挖掘工具，展現(xiàn)方式包括關(guān)系圖、時(shí)間軸、分析圖表、列表等多種表達(dá)方式，為使用者提供全方位的信息展現(xiàn)方式。

計(jì)算機(jī)編程的領(lǐng)域有哪些？

科學(xué)計(jì)算是指利用計(jì)算機(jī)來(lái)完成科學(xué)研究和工程技術(shù)中提出的數(shù)學(xué)問(wèn)題的計(jì)算。在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)工作中，科學(xué)計(jì)算問(wèn)題是大量的和復(fù)雜的。利用計(jì)算機(jī)的高速計(jì)算、大存儲(chǔ)容量和連續(xù)運(yùn)算的能力，可以實(shí)現(xiàn)人工無(wú)法解決的各種科學(xué)計(jì)算問(wèn)題。

例如，建筑設(shè)計(jì)中為了確定構(gòu)件尺寸，通過(guò)彈性力學(xué)導(dǎo)出一系列復(fù)雜方程，長(zhǎng)期以來(lái)由于計(jì)算方法跟不上而一直無(wú)法求解。而計(jì)算機(jī)不但能求解這類方程，并且引起彈性理論上的一次突破，出現(xiàn)了有限單元法。

2.數(shù)據(jù)處理(或信息處理)

數(shù)據(jù)處理是指對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、整理、分類、統(tǒng)計(jì)、加工、利用、傳播等一系列活動(dòng)的統(tǒng)稱。據(jù)統(tǒng)計(jì)，80％以上的計(jì)算機(jī)主要用于數(shù)據(jù)處理，這類工作量大面寬，決定了計(jì)算機(jī)應(yīng)用的主導(dǎo)方向。

數(shù)據(jù)處理從簡(jiǎn)單到復(fù)雜已經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段，它們是：

①電子數(shù)據(jù)處理(Electronic Data Processing,簡(jiǎn)稱EDP),它是以文件系統(tǒng)為手段，實(shí)現(xiàn)一個(gè)部門內(nèi)的單項(xiàng)管理。

②管理信息系統(tǒng)(Management Information System,簡(jiǎn)稱MIS),它是以數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)為工具，實(shí)現(xiàn)一個(gè)部門的全面管理，以提高工作效率。

③決策支持系統(tǒng)(Decision Support System,簡(jiǎn)稱DSS),它是以數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)和方法庫(kù)為基礎(chǔ)，幫助管理決策者提高決策水平，改善運(yùn)營(yíng)策略的正確性與有效性。

目前，數(shù)據(jù)處理已廣泛地應(yīng)用于辦公自動(dòng)化、企事業(yè)計(jì)算機(jī)輔助管理與決策、情報(bào)檢索、圖書(shū)管理、電影電視動(dòng)畫(huà)設(shè)計(jì)、會(huì)計(jì)電算化等等各行各業(yè)。信息正在形成獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)，多媒體技術(shù)使信息展現(xiàn)在人們面前的不僅是數(shù)字和文字，也有聲情并茂的聲音和圖像信息。

3.輔助技術(shù)(或計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造)

計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)包括CAD、CAM和CAI等。

⑴計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(Computer Aided Design,簡(jiǎn)稱CAD)

計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)是利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)輔助設(shè)計(jì)人員進(jìn)行工程或產(chǎn)品設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)最佳設(shè)計(jì)效果的一種技術(shù)。它已廣泛地應(yīng)用于飛機(jī)、汽車、機(jī)械、電子、建筑和輕工等領(lǐng)域。例如，在電子計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)過(guò)程中，利用CAD技術(shù)進(jìn)行體系結(jié)構(gòu)模擬、邏輯模擬、插件劃分、自動(dòng)布線等，從而大大提高了設(shè)計(jì)工作的自動(dòng)化程度。又如，在建筑設(shè)計(jì)過(guò)程中，可以利用CAD技術(shù)進(jìn)行力學(xué)計(jì)算、結(jié)構(gòu)計(jì)算、繪制建筑圖紙等，這樣不但提高了設(shè)計(jì)速度，而且可以大大提高設(shè)計(jì)質(zhì)量。

⑵計(jì)算機(jī)輔助制造(Computer Aided Manufacturing,簡(jiǎn)稱CAM)

計(jì)算機(jī)輔助制造是利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行生產(chǎn)設(shè)備的管理、控制和操作的過(guò)程。例如，在產(chǎn)品的制造過(guò)程中，用計(jì)算機(jī)控制機(jī)器的運(yùn)行，處理生產(chǎn)過(guò)程中所需的數(shù)據(jù)，控制和處理材料的流動(dòng)以及對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)等。使用CAM技術(shù)可以提高產(chǎn)品質(zhì)量，降低成本，縮短生產(chǎn)周期，提高生產(chǎn)率和改善勞動(dòng)條件。

將CAD和CAM技術(shù)集成，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)生產(chǎn)自動(dòng)化，這種技術(shù)被稱為計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(CIMS)。它的實(shí)現(xiàn)將真正做到無(wú)人化工廠(或車間)。

⑶計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)(Computer Aided Instruction,簡(jiǎn)稱CAI)

計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)是利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)使用課件來(lái)進(jìn)行教學(xué)。課件可以用著作工具或高級(jí)語(yǔ)言來(lái)開(kāi)發(fā)制作，它能引導(dǎo)學(xué)生循環(huán)漸進(jìn)地學(xué)習(xí)，使學(xué)生輕松自如地從課件中學(xué)到所需要的知識(shí)。CAI的主要特色是交互教育、個(gè)別指導(dǎo)和因人施教。

4.過(guò)程控制(或?qū)崟r(shí)控制)

過(guò)程控制是利用計(jì)算機(jī)及時(shí)采集檢測(cè)數(shù)據(jù)，按最優(yōu)值迅速地對(duì)控制對(duì)象進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)或自動(dòng)控制。采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行過(guò)程控制，不僅可以大大提高控制的自動(dòng)化水平，而且可以提高控制的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，從而改善勞動(dòng)條件、提高產(chǎn)品質(zhì)量及合格率。因此，計(jì)算機(jī)過(guò)程控制已在機(jī)械、冶金、石油、化工、紡織、水電、航天等部門得到廣泛的應(yīng)用。

例如，在汽車工業(yè)方面，利用計(jì)算機(jī)控制機(jī)床、控制整個(gè)裝配流水線，不僅可以實(shí)現(xiàn)精度要求高、形狀復(fù)雜的零件加工自動(dòng)化，而且可以使整個(gè)車間或工廠實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

5.人工智能(或智能模擬)

人工智能(Artificial Intelligence)是計(jì)算機(jī)模擬人類的智能活動(dòng)，諸如感知、判斷、理解、學(xué)習(xí)、問(wèn)題求解和圖像識(shí)別等?，F(xiàn)在人工智能的研究已取得不少成果，有些已開(kāi)始走向?qū)嵱秒A段。例如，能模擬高水平醫(yī)學(xué)專家進(jìn)行疾病診療的專家系統(tǒng)，具有一定思維能力的智能機(jī)器人等等。

6.網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

計(jì)算機(jī)技術(shù)與現(xiàn)代通信技術(shù)的結(jié)合構(gòu)成了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的建立，不僅解決了一個(gè)單位、一個(gè)地區(qū)、一個(gè)國(guó)家中計(jì)算機(jī)與計(jì)算機(jī)之間的通訊，各種軟、硬件資源的共享，也大大促進(jìn)了國(guó)際間的文字、圖像、視頻和聲音等各類數(shù)據(jù)的傳輸與處理

參考資料：

做大數(shù)據(jù)分析一般用什么工具呢？

Java ：只要了解一些基礎(chǔ)即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術(shù)，學(xué)java SE 就相當(dāng)于有學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)?；A(chǔ)

Linux：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對(duì)你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會(huì)有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會(huì)shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對(duì)以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)起來(lái)更快。

好說(shuō)完基礎(chǔ)了，再說(shuō)說(shuō)還需要學(xué)習(xí)哪些大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以按我寫(xiě)的順序?qū)W下去。

Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個(gè)是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個(gè)組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲(chǔ)在這個(gè)上面，MapReduce是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算的，它有個(gè)特點(diǎn)就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時(shí)間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時(shí)間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。

記住學(xué)到這里可以作為你學(xué)大數(shù)據(jù)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

Zookeeper：這是個(gè)萬(wàn)金油，安裝Hadoop的HA的時(shí)候就會(huì)用到它，以后的Hbase也會(huì)用到它。它一般用來(lái)存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會(huì)超過(guò)1M，都是使用它的軟件對(duì)它有依賴，對(duì)于我們個(gè)人來(lái)講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來(lái)就可以了。

Mysql：我們學(xué)習(xí)完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來(lái)學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)橐粫?huì)裝hive的時(shí)候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運(yùn)行起來(lái)，會(huì)配置簡(jiǎn)單的權(quán)限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)。這里主要的是學(xué)習(xí)SQL的語(yǔ)法，因?yàn)閔ive的語(yǔ)法和這個(gè)非常相似。

Sqoop：這個(gè)是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop里的。當(dāng)然你也可以不用這個(gè)，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當(dāng)然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個(gè)東西對(duì)于會(huì)SQL語(yǔ)法的來(lái)說(shuō)就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡(jiǎn)單，不會(huì)再費(fèi)勁的編寫(xiě)MapReduce程序。有的人說(shuō)Pig那?它和Pig差不多掌握一個(gè)就可以了。

Oozie：既然學(xué)會(huì)Hive了，我相信你一定需要這個(gè)東西，它可以幫你管理你的Hive或者M(jìn)apReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯(cuò)了給你發(fā)報(bào)警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務(wù)的依賴關(guān)系。我相信你一定會(huì)喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺(jué)。

Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲(chǔ)的并且key是唯一的，所以它能用來(lái)做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲(chǔ)目的地。

Kafka：這是個(gè)比較好用的隊(duì)列工具，隊(duì)列是干嗎的?排隊(duì)買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊(duì)處理，這樣與你協(xié)作的其它同學(xué)不會(huì)叫起來(lái)，你干嗎給我這么多的數(shù)據(jù)(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過(guò)來(lái)，你別怪他因?yàn)樗皇歉愦髷?shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊(duì)列里你使用的時(shí)候一個(gè)個(gè)拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優(yōu)化他的程序去了，因?yàn)樘幚聿贿^(guò)來(lái)就是他的事情。而不是你給的問(wèn)題。當(dāng)然我們也可以利用這個(gè)工具來(lái)做線上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的入庫(kù)或入HDFS，這時(shí)你可以與一個(gè)叫Flume的工具配合使用，它是專門用來(lái)提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并寫(xiě)到各種數(shù)據(jù)接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來(lái)彌補(bǔ)基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點(diǎn)，它的特點(diǎn)是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計(jì)算而不是去讀慢的要死進(jìn)化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運(yùn)算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫(xiě)的。Java語(yǔ)言或者Scala都可以操作它，因?yàn)樗鼈兌际怯肑VM的。

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