数据仓库理论与实战 数据仓库是企业数据竞争的核心，学好数据仓库对提升自身和找到一份好的工作都是非常重要的。数据仓库已经不再仅仅是写SQL的层面，而是是一个数据平台应用，学习的大数据技术最终的价值都体现在数据服务上，数仓是数据服务的基石。 本专栏主要专注于数仓工具学习、数仓建模以及业务建模、SQL实战和平台建设，最后以3家公司的数仓建设和实时数仓作为结尾项目。本专栏有以下特点： 1. 知识体系完善，从数仓的概念、建模、数仓工具的使用、数仓的落地实践都有，还会有很多小案例。 2. 使用的技术都是当前企业最常用的技术，版本也是比较新的，不会导致大家看到一个代码，然后一执行发现语法不支持或者废弃掉了。 3. 后续的更新也会很及时，不会说更新了一段时间断更了，在更新完大纲之后，我也会不断完善该系列，不断添加新的知识点。 数仓建模是数据仓库的基础，数仓建模的主要内容包括： 1. 数仓初识：数据仓库的定义、特点、应用场景等。 2. 数仓架构发展史：数据仓库的发展历史、演进过程、技术演进等。 3. 数仓建模方法论：数据仓库的建模方法、模型设计、数据治理等。 4. 分层建设理论：数据仓库的分层建设、数据模型、宽表设计等。 5. 指标体系建设：数据仓库的指标体系、埋点设计与管理、ID Mapping等。 6. 数据模型：数据仓库的数据模型、事实表、维度表设计规范等。 7. 数仓开发规范：数据仓库的开发规范、数据安全、数据域等。 数仓工具是数据仓库的核心组件，常用的数仓工具包括： 1. Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，提供了丰富的数据处理和分析能力。 2. Spark-SQL：Spark-SQL是基于Spark的数据仓库工具，提供了高性能的数据处理和分析能力。 3. Impala：Impala是基于Hadoop的数据仓库工具，提供了高性能的数据处理和分析能力。 4. Presto：Presto是基于分布式架构的数据仓库工具，提供了高性能的数据处理和分析能力。 数据同步工具是数据仓库的重要组件，常用的数据同步工具包括： 1. Sqoop：Sqoop是用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据同步的工具。 2. Flume：Flume是用于在Hadoop和外部数据源之间进行数据同步的工具。 3. NiFi：NiFi是用于在Hadoop和外部数据源之间进行数据同步的工具。 数据湖是数据仓库的重要组件，数据湖是指存储大量数据的仓库，用于存储和处理大量数据。数据湖的主要特点包括： 1. 海量数据存储：数据湖可以存储大量的数据。 2. 高性能处理：数据湖可以提供高性能的数据处理能力。 3. 实时数据处理：数据湖可以提供实时的数据处理能力。 调度工具是数据仓库的重要组件，常用的调度工具包括： 1. Airflow：Airflow是Apache下的一个调度工具，提供了丰富的调度功能。 2. Azkaban：Azkaban是LinkedIn开发的一个调度工具，提供了丰富的调度功能。 3. Oozie：Oozie是Apache下的一个调度工具，提供了丰富的调度功能。 元数据管理是数据仓库的重要组件，元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行管理和维护。元数据管理的主要内容包括： 1. 元数据的定义和分类：元数据的定义、分类、管理等。 2. 元数据的存储和管理：元数据的存储、管理、维护等。 3. 元数据的应用：元数据在数据仓库中的应用、实践等。 监控工具是数据仓库的重要组件，常用的监控工具包括： 1. Prometheus：Prometheus是一个开源的监控工具，提供了丰富的监控功能。 2. Grafana：Grafana是一个开源的监控工具，提供了丰富的监控功能。 3. New Relic：New Relic是一个商业的监控工具，提供了丰富的监控功能。 报表工具是数据仓库的重要组件，常用的报表工具包括： 1. Tableau：Tableau是一个商业的报表工具，提供了丰富的报表功能。 2. Power BI：Power BI是一个商业的报表工具，提供了丰富的报表功能。 3. QlikView：QlikView是一个商业的报表工具，提供了丰富的报表功能。 实时数仓是数据仓库的重要组件，实时数仓是指实时处理和分析数据的仓库。实时数仓的主要特点包括： 1. 实时数据处理：实时数仓可以提供实时的数据处理能力。 2. 高性能处理：实时数仓可以提供高性能的数据处理能力。 3. 实时报表：实时数仓可以提供实时的报表功能。 数据资产管理是数据仓库的重要组件，数据资产管理是指对数据仓库中的数据资产进行管理和维护。数据资产管理的主要内容包括： 1. 数据资产的定义和分类：数据资产的定义、分类、管理等。 2. 数据资产的存储和管理：数据资产的存储、管理、维护等。 3. 数据资产的应用：数据资产在数据仓库中的应用、实践等。