什么是数据仓库，数据仓库在哪里保存数据。BI项目需要用到哪些技术

数据仓库还是数据库,数据还是在数据库里放着呢,不过是按照数据仓库的理念去设计架构和开发数据库BI项目主要运用数据仓库,OLAP,和数据挖掘的技术,细分下来又有主流数据库的开发,如oracle,db2,sqlserver, java,cognos,bo,biee,sas,spss,clementine,weka等等

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么

（1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理 *** 作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因为数据可视化软件就不能少，BDP个人版、TABLUEA等这些必备的，就看你自己怎么选了。

（2）专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。

（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；

（4）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

最重要的是：理论知识+软件工具=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。

非标量数据类型如 maps, arrays, structs

可扩展机制(Extensibility mechanisms)例如 TRANSFORM, 自定义文件格式, 或自定义 SerDes; zImpala 12

XML 和 JSON 函数

HiveQL 中的某些聚合函数: variance, var_pop, var_samp, stddev_pop, stddev_samp, covar_pop, covar_samp, corr, percentile, percentile_approx, histogram_numeric,collect_set; Impala 支持这些聚合函数: MAX(), MIN(), SUM(), AVG(), COUNT()

用户定义产生表函数(User Defined Table Generating Functions,UDTFs)

采样

Lateral views

授权功能如角色

一个查询中多个 DISTINCT 子句(Multiple DISTINCT clauses per query)

Impala 当前不支持这些 HiveQL 语句:

ANALYZE TABLE (在 Impala 有等价的 COMPUTE STATS)

DESCRIBE COLUMN

DESCRIBE DATABASE

EXPORT TABLE

IMPORT TABLE

SHOW PARTITIONS

SHOW TABLE EXTENDED

SHOW INDEXES

SHOW COLUMNS

许多情况下 Impala 与 Hive 中使用相似的 SQL 语句和子句的语义不同:

Impala 使用不同的语法和查询提示(query hints)名称。参见 Joins

Impala 在执行 SORT BY, DISTRIBUTE BY, CLUSTER BY 时不使用 MapReduce(Impala does not expose MapReduce specific features of SORT BY, DISTRIBUTE BY, or CLUSTER BY)

Impala 查询中可以不需要 FROM 子句

Impala 支持有限的几组隐式类型转换。这可以避免从未预期的转换行为导致未知的结果

Impala 在 string 和 numeric 或 Boolean 之间不进行隐式转换

Impala 在 numeric 或 string 到 timestamp 之间不进行隐式转换(Impala does perform implicit casts among the numeric types or from string to timestamp)

Impala 不使用本地时区保存时间戳，以避免超出预期的时区导致的未知的结果。时间戳都是相对于 GMT(格林尼治时间) 存储的

就像在传统数据库系统中那样，Impala 不会为溢出列(column overflows)返回 NULL，以便客户可以区分 NULL 数据和溢出条件。Impala 返回该数据类型的最大或最小值。例如，tinyint 的有效值范围是 -128 到 127。在 Impala 里，设置 tinyint 为 -200 则返回值是 -128 而不是 NULL。设置 tinyint 为 200 实际是 127。

Impala 不提供虚拟列(virtual columns)

Impala 没有公开锁(Impala does not expose locking)

Impala 没有公开一些配置属性(Impala does not expose some configuration properties)

当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。

这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：

①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

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祝你学有所成，望采纳。

impala并发设置通过查了Impala的代码，出现这种报错一般是由于两种情况造成：

一种情况是可用内存不足；另一种情况是impalaservicepool已经满了。

Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。

优点:Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。省掉了MapReduce作业启动的开销。MapReduce启动task的速度很慢（默认每个心跳间隔是3秒钟），Impala直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。

Impala完全抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，而是像Dremel一样借鉴了MPP并行数据库的思想另起炉灶，因此可做更多的查询优化，从而省掉不必要的shuffle、sort等开销。通过使用LLVM来统一编译运行时代码，避免了为支持通用编译而带来的不必要开销。用C++实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用SSE指令。使用了支持Datalocality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销。

数据分析和数据挖掘所需技术侧重点不一样。

数据分析偏向于业务，需熟练运用spss、r、python、sas、Excel、数据库、数据建模等相关数据分析工具，熟练一些商业知识架构，会将各项数据结合起来发现企业经营过程中的业务问题，从而为企业解决问题。数据分析技术有 数据仓库技术； 数据库技术； Hadoop等衍生系统技术；数据挖掘技术；自然语言处理技术； 社交网路分析技术； 信息检索技术； 云计算技术； No-SQL技术； 数据可视化技术。数据挖掘偏重于算法，基础是要会 c语言，python 或 R 语言是必须会的, java 或者 C++ 最好也会, 还会涉及spark, hadoop ，所以数据挖掘对编程的要求高一点, 有些公司职位还要求会 sql，数据挖掘技术有：决策树技术；神经网络技术；回归分析技术；关联规则技术；聚类分析技术；贝叶斯分类技术。

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Excel不是数据库软件。

选项中4种软件简介：

1、Access：

Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office 的系统程序之一。

2、SQL：

SQL是英文Structured Query Language的缩写，意思为结构化查询语言。SQL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系，进行沟通。SQL Server是由Microsoft开发和推广的关系数据库管理系统（RDBMS）。

3、Oracle：

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库解决方案。

4、Excel：

Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh *** 作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。

扩展资料：

数据库软件应具备的功能：

1、模式翻译：提供数据定义语言(ddl)。用它书写的数据库模式被翻译为内部表示。数据库的逻辑结构、完整性约束和物理储存结构保存在内部的数据字典中。数据库的各种数据 *** 作(如查找、修改、插入和删除等)和数据库的维护管理都是以数据库模式为依据的。

2、应用程序的编译：把包含着访问数据库语句的应用程序，编译成在dbms支持下可运行的目标程序。

3、交互式查询：提供易使用的交互式查询语言，如SQLDBMS负责执行查询命令，并将查询结果显示在屏幕上。

4、数据的组织与存取：提供数据在外围储存设备上的物理组织与存取方法。

5、事务运行管理：提供事务运行管理及运行日志，事务运行的安全性监控和数据完整性检查，事务的并发控制及系统恢复等功能。

6、数据库的维护：为数据库管理员提供软件支持，包括数据安全控制、完整性保障、数据库备份、数据库重组以及性能监控等维护工具。、

参考资料来源：百度百科-Microsoft Office Access

参考资料来源：百度百科-SqlServer

参考资料来源：百度百科-Microsoft Office Excel

参考资料来源：百度百科-Oracle数据库

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