模型玩具仓,玩具仓库

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于模型玩具仓的问题，于是小编就整理了2个相关介绍模型玩具仓的解答，让我们一起看看吧。湖仓一体是什么？大数据时代，如何构建企业数据仓...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于模型玩具仓的问题，于是小编就整理了2个相关介绍模型玩具仓的解答，让我们一起看看吧。

1. 湖仓一体是什么？
2. 大数据时代，如何构建企业数据仓库？

湖仓一体是什么？

湖仓一体是一种新的大数据存储架构，结合了数据仓库和数据湖的最佳功能。

湖仓一体可为你的所有数据提供单一的存储库，同时可以实现机器学习、商业智能（BI）和实时计算等功能。

湖仓一体，其含义是指将数据湖的语义灵活性与数据仓库的生产优化和交付相结合。它是一个融合的基础设施环境，支持从原始数据到精炼数据的整个过程，并最终提供优化后的数据以供消费。

另外，湖仓一体作为企业未来数据平台的重要基础架构，需要一种强有力的分布式数据库支撑其海量、多模、多态的数据。巨杉数据库SequoiaDB基于100%自研的分布式数据库内核，提供了湖仓一体万亿级数据服务平台，适用于历史数据平台、全量数据平台、实时数据中台等需要将海量多模数据用于对客服务的场景。

湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。

大数据时代，如何构建企业数据仓库？

大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，数据仓库对于企业来说是比较传统的数据管理方案，具有一定规模的企业通过建立数据仓库能够解决一定的“数据孤岛”问题，从而能够让企业的数据有一个更加合理的利用，同时也能够让多个系统通过数据仓库完成互联互通。

但是在大数据时代，企业的数据仓库无论从规模、数据类型、响应速度还是部署架构上来看，都将面临较大的调整，这些调整主要体现在以下几个方面：

第一：数据仓库将以云计算为基础进行构建。云计算的出现从某种程度上来说改变了整个IT行业对于技术***和存储***使用的理解，云计算弹性的服务模式和廉价的使用策略让更多的企业愿意***用云计算服务，同时云计算也能够提供一站式解决方案，为企业进行信息化升级降低了门槛。把数据仓库搭建在云计算平台上，是目前云计算能够解决的一个重要问题之一。

第二：数据仓库的存储结构由Sql向NoSql转换。虽然目前大量企业的数据仓库依然以结构化数据为主，但是随着物联网的发展，未来数据仓库中必然会出现大量的非结构化数据和半结构化数据，在这种情况下，数据仓库必然要跟着进行调整，数据库类型必将从Sql型数据库向NoSql型数据库转换，未来将出现Sql数据库和NoSql数据库并行的情况。

第三：数据仓库管理智能化。在云计算平台的支撑下，未来企业数据仓库的管理必然向智能化方向发展，基于PaaS将更容易构建出智能化的管理方案，从而提升数据仓库的价值。

最后，这一系列的改变自然离不开人才结构的升级。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

大数据时代，如何构建企业数据仓库？个人认为，目前数据仓库类型主要分为两种，一种是离线数据仓库，一种是实时数据仓库，这两种数据仓库的主要区别在于业务对于数据计算延迟的敏感度。离线数据仓库一般计算的数据是 T-1天，既今天只能看到昨天的计算数据，适合对数据产出时间不是那么敏感的业务，比如你现在看到的一些网站对你文章阅读量的统计信息。实时数仓在于对数据的实时性计算，业务同学可以实时监测到业务指标的变化，从而及时的做出相应决策来应对业务的调整。这两种数仓虽然从技术实现上有一定差异，但是整体模型构建上，却有很多的相似点。

离线数据仓库的设计，主要分为三层结构，ODS层(原始数据层),DWD层(公共明细层)和DWS(公共汇总层)，APP层(业务数据应用层)。一般ODS层的数据是直接来源于线上业务，没有经过任何的加工处理，所以你在进行模型构建的时候，第一步需要对ODS层的数据进行处理转换，加工出你所需要的数据。

开发同学在进行模型构建时，要尽可能保证自己开发出的数据模型的公用性，这样你开发出来的数据更好的具有统一性，保证计算逻辑的统一，其次别的同学也可以使用你的数据，进一步降低口径不一致所带来的问题，同时也便于你维护你所开发出来的数据。所以DWD层和DWS层所做的事情就是维护数据的统一，同时，也进一步降低了任务计算的成本，因为计算量较大的任务都做成公共层，每天只计算一次，而不是每个同学都去计算。

APP层是对DWD层或者DWS层的数据的应用，一般如果有业务方或者BI同学找你要数据时，可以让他们的数据任务直接从DWD或者DWS层取出相关的指标数据，指标具体怎么拼接，怎么使用，交给业务方来具体使用，你只需要提供公共数据就可以了。

实时数据仓库的设计和离线数据仓库的整体架构很类似，不过实时数据仓库使用消息中间件来进行数据的传输。实时数据仓库一般需要使用实时计算引擎(比如Flink)、消息中间存储(Kakfa消息中间件)、计算结果存储(HBase,HDFS等等)。整体上实时数据仓库也可以分为三层，ODS、DWD和DWS层、APP层。线上业务数据直接到Kafka或者其他的消息存储系统，使用Flink实时消费数据计算，然后计算的中间结果存储到HBase或者继续使用Kafka来进行存储，最后使用统一的接口服务层(比如 OneService) 为业务使用方提供Dubbo接口获取指标数据，前段在进行展示。数据同学在开发实时任务时，也应该考虑到数据任务通用性、可维护性、降低计算***成本，一次开发，都可以使用，毕竟实时计算任务消耗的集群***还是很大的。

数据仓库Data Warehouse，简称DW。数仓是数据库的一种概念上的升级，它可以容纳更多的数据、更加庞大的数据集。为企业中高层级别的决策制定提供所有类型数据支撑的战略***，主要是用于数据挖掘和数据分析，以消灭信息孤岛和支持决策为目的而创建的。

数仓特性

1.面向主题：数仓首先是面对主题的，而每个主题是跨业务系统的，是企业系统信息中的数据综合、归类并进行分析的一个抽象，对应企业中某一个宏观分析领域所涉及的分析对象。例如说地产行业销售主题，那么这里面包含客户、签约、合同等综合数据，对这些数据要进行归类并分析，分析这个对象数据的完整性、一致性以及统一性。

2.数据集成：数仓是具有很强的数据集成性的，因为数仓中的数据均是从各个业务系统（包含线下数据）中来的，数仓中的数据一般来说是从业务系统获取，但是进入数仓时需要进行数据的加工，所以数仓是具有很强的数据集成的。

3.历史数据不可更新：进入数仓的数据的历史数据一般是允许更新的，如果有一块进行修改影响的将是整个历史数据。以下是数仓构建的过程：

在如今的大数据时代，企业应该如何构建数仓呢？

数仓的特性决定了数仓建设不能***用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。数仓建设应该从一下几个层面出发：

1.业务模型（主题）梳理：从企业的主营业务、集团组成架构、业务系统进行调研，来确定模型。首先分析业务系统有什么、如何组成的、如何分布的，然后考虑主题模型的设计，确定模型边界。

2.逻辑模型设计：逻辑模型设计的主要工作包含粒度划分、数据分割策略、表划分、定义数据来源、主题划分。数据仓库逻辑设计中要解决的一个重要问题是决定数据仓库的粒度划分层次，粒度层次划分适当与否直接影响到数据仓库中的数据量和所适合的查询类型，确定是***用单一粒度还是多重粒度，以及粒度划分的层次。数据量的大小是决定是否进行数据分割和如何分割的主要因素；数据分析处理的要求是选择数据分割标准的一个主要依据，因为数据分割是跟数据分析处理的对象紧密联系的；我们还要考虑到所选择的数据分割标准应是自然的、易于实施的，同时也要考虑数据分割的标准与粒度划分层次是适应的。

3.储存设计及优化：确定数据的存储结构、索引策略、存放位置以及存储分配。一个数据库管理系统往往都提供多种存储结构供设计人员选用，不同的存储结构有不同的实现方式，各有各的适用范围和优缺点，设计人员在选择合适的存储结构时应该权衡三个方面的主要因素：存取时间、存储空间利用率和维护代价。数据仓库的数据量很大，因而需要对数据的存取路径进行仔细的设计和选择。由于数据仓库的数据都是不常更新的，因而可以设计多种多样的索引结构来提高数据存取效率。最后根据数据量分配存储空间及存放位置。

4.数据维护：数据的维护主要包含数据的更新策略、指标维护等。在数据更新时往往会根据时间粒度进行更新数据，在更新数据时需要特别注意更新的时间、ETL/ESB的更新顺序，避免因为上述问题而导致UI数据展示错误，影响企业高层运营决策。

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到此，以上就是小编对于模型玩具仓的问题就介绍到这了，希望介绍关于模型玩具仓的2点解答对大家有用。