Hive 数据仓库的运行原理与概念学习
Hive的运行原理与数据仓库的概念
一、概念
数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间而变化的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理
1.1 面向主题
数据仓库中的数据是按照一定的主题进行组织的。
主题指的是用户根据数据进行决策时，所关注的重点的方面。
比如，商品推荐系统，是根据数据仓库构建并处理出来的，那么我们关注的主题就是商品信息。
1.2 集成的
第二数据仓库是一个集成的数据库，也就是说数据仓库中的数据来自于分散的，操作性的数据。我们把分散型的操作的数据，从原来的数据当中抽取出来进行加工和处理，然后满足一定的要求，这样的数据才能够进入我们的数据仓库。那么原来的数据他可以来自于Oracle数据库，也可以来自于满三口数据库，也可以来自于一个文本文件，或者是一个其他的一个文件系统，我们把不同的数据集成起来，这样就形成了一个数据仓库。
1.3 不可更新的
也就是说，数据仓库主要是为了决策分析所提供数据。所以涉及到的操作主要是查询。我们一般不会在数据仓库中做更新和删除。因为数据
二、 数据仓库的结构和建立过程
2.1.数据源
这个数据有可能是存在我们关系型数据库当中，比如说Oracle或者MySQL数据库。
数据可能来自于一个文档资料，比如说STL文件或者是一个TXT文件。
第二资料包含我们的数据。数据其他的数据我们可以把它叫做数据源，
2.2 数据存储及管理
接下来要对不同的数据进行一个抽取转换和加载的过程，也就是我们通常所说的ETL的过程。
抽取（Extract)
就是把一个数据来的数据按照一定的方式读取出来
转换（Transfer）
然后呢，需要进行转换，为什么要转换？是因为不同数据源的数据的格式可能会有所不同，不一定能满足我们要求，所以要按照一定的规则进行转换，只有转换后符合要求的数据才能被精装版。
装载（Load）
最后一步装胆就是将满足格式的数据存到我们的数据库当中，数据仓库就建立起来了。
2.3 数据仓库引擎
最后当然就是对外提供服务，所以我们需要数据仓库的引擎，而在数据仓库的引擎当中，包含有不同的服务器，不同的服务器会提供不同的服务
2.4 前端展示
比如我们的服务里面有数据的查询。或者是报表的一些数据，还有数据的分析之后还有其他的应用，这些功能都把它叫做前端的展示，前端展示的数据来自于我们数据仓库中的引擎的各个服务，而服务就读取我们数据库中的数据。
三、OLTP应用与OLAP应用
OLTP，即联机事务处理
它通常会涉及到那些存储和管理与系统/公司日常运营有关数据的数据库。
在过去，OLTP通常与正在运行的关系数据库相关联，其主要关注点是从给定环境正在发生的事情中收集数据。
简而言之:OLTP用于存储和管理日常运营的数据。
OLAP，即联机分析处理
通常涉及到那些存储和管理与分析和决策相关的数据的数据库。
OLAP与商业智能(BI)紧密相关，BI是一种专门的软件开发模式，用于交付业务分析应用程序。换句话说，BI的目标是允许高层管理人员在没有IT人员参与的情况下查询和研究数据。
简而言之:OLAP用于分析数据并做出决策。
四、两种典型的数据模型
为了能够对数据仓库中的数据进行分析，数据存储于一个多维结构中，叫做星型模式。如果将星型模式扩展，就会得到雪花模式。
星型模型
星型模式的基本思想就是保持立方体的多维功能
星型模式的维度是独立的表
星型模式使用事实 商品信息 表示了一个 4 维方块（Passenger、Menu、Flight Schedulet 和 Time）。基本上，事实必须指定一个维度，以将其放入立方体的单元中。
雪花模型
基本的星型模式并不能满足数据挖掘的所有需要。我们需要更复杂的维度，例如时间。分析员希望根据周、月、季度等识别模式。维度必须进行规范化。我们不需要冗余的维度表，这只会使数据切片变得更加复杂。这种过程中我们得到的模式被称为雪花模式。
