哪种数据仓库架构最成功

”的争论一直没有休止，这个问题同时也是企业在建立DW时需要决策的关键问题。Bill Inmon的集线器架构/企业信息工厂架构（Hub and Spoke / CIF – Corporate Information Factory）与Ralph Kimball的数据集市/数据仓库总线架构（Data Mart Bus Architecture/Data Warehouse Bus Architecture）则是DW架构的争论焦点。但是，这些争论一直无法形成统一的结论。到底哪种DW架构最好，不同的BI/DW从业者在不同的项目中，面对不同企业的不同情况时，往往持有不同的说法。2005 年，Thilini Ariyachandra 与Hugh Watson针对DW架构做了一个深入的调查，调查题目为“哪种数据仓库最成功？”，受访者由454位曾在各种不同规模的企业（绝大多数是美国企业）中参与了DW规划与实施的人员组成，受访者根据DW应用实际情况及经验体会做出回答。为了合理设计调查问卷，在调查问卷中合理设置调查对象（参与调查的DW架构）和评判标准（影响DW架构选择的因素及判断DW架构成功的因素等）等内容，Watson和Ariyachandra邀请了20位专家组成专家组设计调查问卷及判断标准等，这20位专家包括了DW领域的两位先驱——赫赫有名的Bill Inmon和Ralph Kimball。因此我们可以认为这份调查的结果是权威可信的。

身为职场人，一个清晰的职业生涯规划是非常必要的。北大青鸟昌平计算机学院给出这篇程序员如何做职业规划，希望可以帮助到同样迷茫的同学们！

程序员职业发展规划

选择IT行业后你必须思考：毕业3-5年、10年，乃至更久后，希望成为什么样的人？作为一名技术人，要如何规划自己的职业发展生涯？网上热议的“35岁中年危机”，本质上又因什么而焦虑？

现在将职业发展分两个阶段来进行阐述：

1)第一阶段：大学毕业3到5年

2)第二阶段：大学毕业5到10年

第一阶段

大学毕业3到5年

对于从事Java软件开发的技术同学，在毕业后的3到5年内主要都是以学习、积累为主。这个阶段的工作几乎每天都有惊喜，都有收获。从一开始啥都不懂的校园“新鲜人”向“职业人”转变，在这个阶段，你会学习：

基础的Java知识：你会开始看《Java编程思想》、《EffectiveJava》。高质量代码进阶知识：你会开始看《重构：改善既有代码的设计》、《代码大全》、《编程珠玑》。

常用的主流框架：比如SSH相关的《Spring实战》、《SpringBoot实战》、《Hibernate实战(第2版)》。当然，这些书已经不够了，你会通过Google、Baidu大量地浏览在线的资源：Apache官网、Spring官网、Hibernate官网。你会去StackOverflow问问题或找答案。系统设计与算法知识：《系统分析与设计方法》、《设计模式》、《需求分析与系统设计》、《面向对象分析与设计》、《UML用户指南》、《算法导论》。其他知识：比如数据库调优、缓存框架、NoSQL数据库、日志框架等等。

数据库是一组信息的集合，以便可以方便地访问、管理和更新，常用数据库有：1、关系型数据库；2、分布式数据库；3、云数据库；4、NoSQL数据库；5、面向对象的数据库；6、图形数据库。

计算机数据库通常包含数据记录或文件的聚合，例如销售事务、产品目录和库存以及客户配置文件。

通常，数据库管理器为用户提供了控制读写访问、指定报表生成和分析使用情况的能力。有些数据库提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)遵从性，以确保数据的一致性和事务的完整性。

数据库普遍存在于大型主机系统中，但也存在于较小的分布式工作站和中端系统中，如IBM的as /400和个人计算机。

数据库的演变

数据库从1960年代开始发展，从层次数据库和网络数据库开始，到1980年代的面向对象数据库，再到今天的SQL和NoSQL数据库和云数据库。

一种观点认为，数据库可以按照内容类型分类:书目、全文、数字和图像。在计算中，数据库有时根据其组织方法进行分类。有许多不同类型的数据库，从最流行的方法关系数据库到分布式数据库、云数据库或NoSQL数据库。

常用数据库：

1、关系型数据库

关系型数据库是由IBM的EF Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据，因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。

关系数据库由一组表组成，其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别，并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。

结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准用户和应用程序接口。关系数据库易于扩展，并且可以在原始数据库创建之后添加新的数据类别，而不需要修改所有现有应用程序。

2、分布式数据库

分布式数据库是一种数据库，其中部分数据库存储在多个物理位置，处理在网络中的不同点之间分散或复制。

分布式数据库可以是同构的，也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件，并运行相同的 *** 作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、 *** 作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。

3、云数据库

云数据库是针对虚拟化环境(混合云、公共云或私有云)优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处，比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用，还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。

云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。

4、NoSQL数据库

NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。

NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时，它们是最有效的。

5、面向对象的数据库

使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中，但是面向对象数据库非常适合于这些项。

面向对象的数据库是围绕对象(而不是 *** 作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如，关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象，而不是字母数字值。

6、图形数据库

面向图形的数据库是一种NoSQL数据库，它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合，其中每个节点表示一个实体，每个边表示节点之间的连接。

图形数据库在分析互连方面越来越受欢迎。例如，公司可以使用图形数据库从社交媒体中挖掘关于客户的数据。

访问数据库:DBMS和RDBMS

数据库管理系统(DBMS)是一种允许您定义、 *** 作、检索和管理存储在数据库中的数据的软件。

关系数据库管理系统(RDBMS)是上世纪70年代开发的一种基于关系模型的数据库管理软件，目前仍然是最流行的数据库管理方法。

Microsoft SQL Server、Oracle数据库、IBM DB2和MySQL是企业用户最常用的RDBMS产品。DBMS技术始于20世纪60年代，支持分层数据库，包括IBM的信息管理系统和CA的集成数据库管理系统。一个关系数据库管理系统（RDBMS）是一种数据库管理软件是在20世纪70年代开发的，基于关系模式，仍然是管理数据库的最普遍的方式。

希望能帮助你还请及时采纳谢谢

1、存放值区别：

数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；

2、数据变化区别：

数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；

3、数据结构区别：

数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；

4、访问频率不同：

数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；

5、目标人群区别：

数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；

软件公司开发项目框架一般是由架构师或者技术经理搭建的，有基础的web开发技术框架，源代码控制框架和管理框架，现在一个web开发技术框架包含前端、后端和数据库三个大的方向，各个方向的技术框架都不一样。现在主流的技术框架包含NET、SqlServer、Bootstrap等，各个方向都有专业的程序员进行开发。

软件开发框架详细介绍

软件前端开发技术包括三个要素：HTML、CSS和JavaScript，当然还有很多高级的前端框架，比如bootstrap、Jquery等，前端开发也是比较的复杂，如果找到规律，开发起来也比较的快。

软件开发后端技术也有很多，比如Net、JAVA、PHP等，各大语言都有其开发架构，像NET的MVC架构，一般web后端技术的知识面是很广的，设计模式、需求分析、性能优化等都要懂。

软件开发数据库现在有三种主流的数据库：MysqlSQLserverOracle，还有Nosql数据库：Redis、Mogodb等。

人员分工一般是按照上述三个大方向来分配任务的。

快速开发框架

快速开发框架的基本架构有哪些？快速开发框架是一种基于浏览器载体的框架，包含前端、后端和数据库三个大的方向，各个方向的技术都不一样。现在主流的技术包含NET、SqlServer、Bootstrap、Redis等。

快速开发框架和工具详解

快速开发框架前端开发技术包括三个要素：HTML、CSS和JavaScript，还有很多高级的前端框架，比如bootstrap、Jquery等。

快速开发框架后端技术也有很多，比如Net、JAVA、web api等，各大语言都有其开发架构，像NET的MVC架构，JAVA的Java EE，一般web后端技术的知识面是很广的，语言、设计模式、需求分析、性能优化等都要懂。

web app框架数据库技术现在有三种主流的关系型数据库：Mysql\SQLserver\Oracle，还有Nosql等结构性关系型数据库：Redis、Mogodb等。

大数据分析架构需权衡四要素

通过提供对更广泛信息集的访问，大数据就可以为数据分析师和业务用户产生分析见解提供一臂之力。成功的大数据分析应用程序会揭示某些趋势和模式,以此来为决策制定提供更好的服务，并会指出新的创收机会和让企业领先于他们的商业竞争对手的方法。但首先，企业往往需要增强他们现有的IT基础设施建设以及数据管理流程以支持大数据架构的规模和复杂性。

Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具。不过，在很多情况下，企业利用他们现有的数据仓库设施，或是一个新老混合的技术来对大数据流入他们的系统进行管理。

无论一个公司部署什么类型的大数据技术栈，有一些共通的因素必须加以考量,以保证为大数据分析工作提供一个有效的框架。在开始一个大数据项目之前，去审视项目所要承担的新数据需求的更大图景显得尤为关键。下面来让我们检视四个需要加以考量的因素。

数据准确性

数据质量问题对于BI和数据管理专业人士来说一定不陌生。很多BI和分析团队努力保证数据的有效性并说服业务使用人员去信任信息资产的准确性和可靠性。作为个性化分析库而得以广泛使用的电子表格或电子报表软件可以对数据中信任缺乏的问题加以弥补：在Excel中存储和 *** 作分析数据的功能为支持自助分析能力创造了环境，但可能不会激发其他用户对结果的自信心。数据仓库与数据集成和数据质量工具一起，能够通过为管理BI和分析数据提供标准化流程来帮助树立信心。但是，由于不断增加的数据容量和更广泛多样的数据类型，特别是当涉及结构化和非结构化数据混合时，就会对一个大数据的实施增加难度系数。建立评估数据质量标准以及对它们进行升级以处理那些更大、更多样数据集，对于大数据实施的成功和分析框架的使用是至关重要的。

存储适用

数据仓储的一个核心要求是处理和存储大数据集的能力。但并不是所有数据仓库在这方面都满足要求。一些是针对复杂查询处理进行优化，而其他的则并非如此。并且在许多大数据应用程序中，相较于事务系统，由于添加了非结构化数据还有数据的创建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技术增强数据仓库就成为必要。对于一个希望获取并分析大数据的组织来说，光有存储容量是不够的;而重要的部分在于将数据置于何处才是最佳的，这样数据就可以转化为有用信息并为数据科学家和其他用户所利用。

查询性能

大数据分析依赖于及时处理和查询复杂数据的能力。一个很好地例子就是：一家公司开发了一个数据仓库用来维护从能源使用计收集到的数据。在产品评估过程中，某供应商的系统有能力在15分钟内处理七百万条记录，而另一家则在相同时间内可以处理最高三十万条记录。能否识别正确的基础设施来支持快速的数据可用性和高性能查询就意味着成功还是失败。

稳定性

随着许多组织中数据量和数据种类的增长，大数据平台的建立需要有对未来的考量。必须提前考虑和求证正在进行评估的大数据技术是否能够进行扩展，以达到不断向前发展的需求所要求的级别。这便超出了存储容量的范畴，将性能也包含了进来，对那些从社交网络，传感器，系统日志文件以及其他非事务源获取数据作为其业务数据扩展的公司来说尤为如此。

分析多样而复杂的数据集需要一个健壮且富有d性的大数据架构。在筹划项目时通过对这四个因素进行考量，组织可以确定他们是否已经拥有能够处理如此严苛大数据的分析程序亦或是需要额外的软硬件以及数据管理流程来达到他们的大数据目标。

以上是小编为大家分享的关于大数据分析架构需权衡四要素的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；2、课程设置

大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据 *** 作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术

（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

4、行业现状

今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

以上就是关于哪种数据仓库架构最成功全部的内容，包括:哪种数据仓库架构最成功、程序员如何做好职业规划、数据库都有哪些等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！