1.数据仓库架构

• 数据仓库DW主要是一个用于存储，分析，报告的数据系统。
• 数据仓库的目的是面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持。
• -DW不产生和消耗数据
  
• 结构数据：数据库中数据，CSV文件 直接导入DW
• 非结构数据：基本数据处理后导入DW
  针对部门需求可以做不同DW，为一个数据集市，最终目的是做一个数据应用，报表等

数据仓库分层

• 数据仓库分层：针对多种数据表的情况，根据业务场景进行分层融合和合并。

用于报表的数据，每个指标出现了几次 —— 应用层

二、怎么实现数仓 - Hive

• Hive是基于Hadop的DW工具，用来进行数据提取，转化，加载，是一种大规模数据机制。
• Hive数据仓库工作将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
  
  利用Hive可以直接在SQL上层编写语句，通过SQL Parser解析器转换为Java程序。
  元数据组件存放映射的表。

Hive特点：

• 适合ETL,报表查询，数据分析等数据仓库任务
• Hive支持运行在不同的计算框架上，MapReduce,Spark等
• 支持Java数据库连接
• 避免编写复杂的MapReduce任务
• 可直接使用Hadoop文件系统中的数据

Hive和Hadoop

• Hive利用HDFS存储数据，MapReduce查询分析数据
• Hadoop是自己实现了上述两种能力。

Hive适应场景

• Hive适用于结构化数据的离线分析
• Hive的执行延迟较高
• Hive适合处理大批量数据

Hive与MySql

• Hive面向分析，MySql面向业务

3.Hive安装

最终直接写SQL语句就行，不要管MapReduce任务