數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)是否與Da 數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)相同。大數(shù)據(jù)關(guān)于建設(shè)需要的分析數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)大數(shù)據(jù)關(guān)于建設(shè)需要的分析倉(cāng)庫(kù)？但什么是大數(shù)據(jù)很多人可能覺得數(shù)據(jù)大數(shù)量就是大數(shù)據(jù)，其實(shí)并不是所謂的大數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)據(jù)數(shù) 單。

什么是大數(shù)據(jù) Big 數(shù)據(jù)有很多相關(guān)的技術(shù)和工具，為企業(yè)提供了很多選擇。未來新的技術(shù)和工具還會(huì)不斷出現(xiàn)，比如Hadoop發(fā)行版，下一代數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)，等等。，這也是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的創(chuàng)新熱點(diǎn)。但什么是大數(shù)據(jù)很多人可能覺得數(shù)據(jù)大數(shù)量就是大數(shù)據(jù)，其實(shí)并不是所謂的大數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)據(jù)數(shù) 單。

如何保證我們的系統(tǒng)或者軟件能夠擺脫big 數(shù)據(jù)？你可能知道，TDWI(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Institute)對(duì)現(xiàn)有的大部分技術(shù)和工具進(jìn)行了調(diào)查，并將其分為兩個(gè)維度:現(xiàn)在和未來三年的企業(yè)接受度和增長(zhǎng)率。這些技術(shù)和工具可以分為四類。從分析中得出結(jié)論，企業(yè)需要更加重視第一類中的技術(shù)和工具，這些技術(shù)和工具最有可能成為最佳的實(shí)施工具。很多人認(rèn)為這代表了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展方向。

這些職位都與數(shù)據(jù)有關(guān)。BI是商務(wù)智能，崗位有etl，數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)會(huì)展工作。數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)，它是一個(gè)set 數(shù)據(jù) library模型，負(fù)責(zé)一個(gè)清理原數(shù)據(jù)的進(jìn)程，清理后加載數(shù)據(jù)。1.要求不同，BI開發(fā):必須對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)有一定的經(jīng)驗(yàn)，掌握SQL查詢的優(yōu)化方法，精通Oracle、SQLServer、MySQL等主流數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用設(shè)計(jì)、性能調(diào)優(yōu)、存儲(chǔ)過程開發(fā)。

工具集的使用。ETL開發(fā):掌握數(shù)百種常用編程語言。2、特色不同，BI開發(fā):熟悉ETL邏輯、OLAP設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù) mining相關(guān)算法。數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)開發(fā):所有與數(shù)據(jù)庫(kù)質(zhì)量、效率、成本和安全相關(guān)的工作，以及涉及的技術(shù)和組件，都屬于數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)的技術(shù)范疇。ETL開發(fā):海量的數(shù)據(jù)的ETL開發(fā)，提煉出數(shù)據(jù)的各種需求。3、工作內(nèi)容不同BI開發(fā):主要匯報(bào)開發(fā)，負(fù)責(zé)開發(fā)工作。

hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)工具，用于數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載。是大規(guī)模的——可以在Hadoop中存儲(chǔ)、查詢、分析。Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射到數(shù)據(jù) library表中，并提供簡(jiǎn)單的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)運(yùn)行。什么是Hive Big數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive Basic什么是Hive: Hive是基于Hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的工具。

5、 數(shù)據(jù)中臺(tái)和 數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別是什么?

數(shù)據(jù)中間站與數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)沒有直接關(guān)系，但它們?yōu)闃I(yè)務(wù)產(chǎn)生價(jià)值的形式在某個(gè)維度上各有側(cè)重，而數(shù)據(jù)中間站離業(yè)務(wù)更遠(yuǎn)。1.概念差異數(shù)據(jù) China Desk:企業(yè)級(jí)邏輯概念，體現(xiàn)企業(yè)D2V(DatatoValue)的能力。數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù):一個(gè)相對(duì)具體的功能概念是存儲(chǔ)和管理一個(gè)或多個(gè)主題的集合數(shù)據(jù)。

不一樣。數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)戰(zhàn)略集合，支持所有類型的數(shù)據(jù)用于企業(yè)各個(gè)層面的決策過程。這是一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù) store，用于分析報(bào)告和決策支持。為需要商業(yè)智能的企業(yè)提供業(yè)務(wù)流程改進(jìn)、監(jiān)控時(shí)間、成本、質(zhì)量和控制方面的指導(dǎo)。大數(shù)據(jù)是指在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。Large 數(shù)據(jù)使用all 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，沒有隨機(jī)分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。

large 數(shù)據(jù)需要分析數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)？在企業(yè)信息化建設(shè)過程中，為了提高企業(yè)的日常工作效率，提高企業(yè)的市場(chǎng)適應(yīng)能力，大多數(shù)企業(yè)都會(huì)根據(jù)市場(chǎng)、客戶和企業(yè)自身建立不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)來滿足需求。而市場(chǎng)需求、設(shè)計(jì)理念、建設(shè)時(shí)間、平臺(tái)選擇等因素的不一致，往往導(dǎo)致系統(tǒng)獨(dú)立、信息分散的特點(diǎn)，從而形成信息孤島。為了解決上述問題，企業(yè)需要一種有效的技術(shù)來整合信息，通過整合不同的系統(tǒng)信息，為企業(yè)提供統(tǒng)一的決策分析平臺(tái)，幫助企業(yè)解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問題(如如何提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度，降低成本，提高利潤(rùn)，合理配置資源)

立體倉(cāng)庫(kù)和普通倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別是:1。立體倉(cāng)庫(kù)一般較高，其高度一般在5米以上，限40米，一般在725米之間。2.也是機(jī)械化的倉(cāng)庫(kù)，由于貨架超過5米，人工操作不容易進(jìn)出貨架，需要依靠機(jī)械進(jìn)行操作。自動(dòng)立體倉(cāng)庫(kù) in立體倉(cāng)庫(kù)是目前技術(shù)水平較高的形式，3.立體聲倉(cāng)庫(kù)配有多層擱板。因?yàn)榧茏痈?，所以也叫高層架子倉(cāng)庫(kù)。