本篇教程探讨了大数据技术 搭建数据仓库，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

<

整个数据仓库搭建起来的结构大体是这样子的，如下图某公司的数据仓库的总体架构图。



    最底层是数据源，一般是在线的数据库或者是文件系统。对于在线数据库，一般是操作型数据库，比如mysql,oracle等，一般是存在主库和从库，从库用来做备份，主库出现问题时切换到从库，从而尽可能的避免影响线上的应用，从库的数据是从主库使用工具同步过来的，比如oracle的shareplex等，所以从库有一定的延迟。文件系统一般使用的格式是csv或者txt。不推荐excle格式的文件，容易出现格式问题。
    数据仓库层包含ODS,EDW,DM,接口数据，归档数据以及调度监控，元数据管理，主数据管理和数据质量监控
        ODS层是从数据源抽取（E），经过格式的转换（T），最后加载（L）到数据仓库中的。
            ETL过程中数据的粒度不会变化，一般除了简单的格式变化，跟线上的数据库的表基本一致。
            抽取是对从库的表的数据进行抽取，抽取的时候需要对主从库是否存在延迟进行监测。
            有的时候是加载操作在转换操作之前，也就是ELT，这取决于转换操作在数据仓库中是否更加容易操作，在一般的TB、PB的数据仓库中，数据的转换函数并不是很丰富，即便是有，有时候性能也不是很好，所以都是在抽取数据到文件之后，对文件进行转换操作处理。
            抽取的时候一般可以选择增量抽取还是全量抽取，增量抽取一般需要根据时间戳，全量抽取的时候可以通过ROW NUM字段进行批量式的抽取。
            加载的目标表可以是临时表staging table，全量ODS表，分区ODS表。加载到临时表一般是针对增量抽取而言的，通过将增量数据全部load到临时表之后，通过merge操作更新ODS表。加载到全量ODS表，如果是增量抽取，那么就用新增数据merge历史全量数据，此时确保没有应删除操作；如果是全量抽取，那么直接用新抽取的数据覆盖历史数据。 分区ODS表分为增量分区（每个分区是增量数据）和全量分区（每个分区是历史全量数据），增量分区表可以选择增量抽取，全量分区，在没有硬删除的时候可以采用增量抽取，然后merge前一个分区的数据生成最新的分区，有硬删除的情况下只能采用全量抽取，然后直接生成最新的分区。
        EDW层是将ODS层的数据按照主题来生成基础数据。EDW之上的是DM层。针对特殊的APP应用或者部门等，可以通过EDW的数据生成接口数据，专门服务于应用软件等。
        任务调度，从数据源—>ODS—>EDW—>DM/接口层的数据流的计算都需要使用工具或者编写脚本来执行，执行的过程需要调度系统来安排，过程中需要管理任务的执行频率，优先级，任务的依赖，以及任务运行时的监控（失败或者延迟）等等。
        元数据和主数据的管理，这一块是比较难于管理的部分。
        数据质量监控
    数据应用层主要是数据的分析、挖掘和展示。    

本文由职坐标整理发布，学习更多的大数据技术相关知识，请关注职坐标大技术云计算大技术技术频道！