⑴ 数据挖掘 数据仓库中数据存储方式
数据仓库是采用关系模型存储的原始的数据信息，数据是按照一定的主题域进行组织的
而OLAP是由数据仓库中的数据经过一定的模型抽取得到的，为数据分析提供支持的数据存储，因此相对于底层日志形式的数据仓库，其存储结构发生了变化。ROLAP服务器中数据虽然以关系表存储，但其关系结构可能与数据仓库中不同，而MOLAP则采用了更加利于数据分析的数据立方结构存储数据。
⑵ 大数据存储与管理多采用什么计算及存储模式
大数据存储与管理多采用云计算以及仓库存储模式。
大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。
大数据存储方式：
存储管理需要多种技术的协同工作，其中文件系统为其提供最底层存储能力的支持。 分布式文件系统HDFS 是一个高度容错性系统，被设计成适用于批量处理，能够提供高吞吐量的的数据访问。 分布式键值系统：分布式键值系统用于存储关系简单的半结构化数据。
⑶ 数据仓库软件hive的计算引擎采用的是什么答案是什么
Hive是搭建在Hadoop之上的一个sql引擎，它把SQL转换成MapRece在Hadoop上执行，底层存储采用HDFS，计算引擎当然是MapRece了。不过现在Hive也支持设置计算引擎为spark和tez。
⑷ 信息以文件形式存储,文件用什么分类分层存放
文件、块和对象是三种以不同的方式来保存、整理和呈现数据的存储格式。这些格式各有各的功能和限制。文件存储会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据；块存储会将数据拆分到任意划分且大小相同的卷中; 对象存储会管理数据并将其链接至关联的元数据。
块存储
块存储会将数据拆分成块，并单独存储各个块。每个数据块都有一个唯一标识符，所以存储系统能将较小的数据存放在最方便的位置。这意味着有些数据可以存储在 Linux 环境中，有些则可以存储在 Windows 单元中。
块存储通常会被配置为将数据与用户环境分离，并会将数据分布到可以更好地为其提供服务的多个环境中。然后，当用户请求数据时，底层存储软件会重新组装来自这些环境的数据块，并将它们呈现给用户。它通常会部署在存储区域网络 (SAN) 环境中，而且必须绑定到正常运行的服务器。
由于块存储不依赖于单条数据路径（和文件存储一样），因此可以实现快速检索。每个块都独立存在，且可进行分区，因此可以通过不同的操作系统进行访问，这使得用户可以完全自由地配置数据。它是一种高效可靠的数据存储方式，且易于使用和管理。它适用于要执行大型事务的企业和部署了大型数据库的企业。这意味着，需要存储的数据越多，就越适合使用块存储。
块存储有一些缺点。块存储的成本高昂。它处理元数据的能力有限。
操作对象：磁盘
存储协议：SCSI、iSCSI、FC
接口命令：以SCSI为例，主要有Read/Write/Read Capacity
存储架构：DAS、SAN
文件存储
文件存储也称为文件级存储或基于文件的存储，数据会以单条信息的形式存储在文件夹中。当需要访问该数据时，计算机需要知道相应的查找路径。存储在文件中的数据会根据元数据来进行整理和检索，这些元数据会告诉计算机文件所在的确切位置。
请试想一下塞满文件柜的储藏室。每个文档都会按照某种类型的逻辑层次结构来排放 ——按文件柜、抽屉、文件夹，然后再是纸张。“分层存储”这个术语就是这么来的，而这就是文件存储。它是适用于直接和网络附加存储（NAS）系统的最古老且运用最为广泛的一种数据存储系统；当访问保存在个人计算机上的文件中的文档，就是在使用文件存储。文件存储具有丰富多样的功能，几乎可以存储任何内容。它非常适合用来存储一系列复杂文件，并且有助于用户快速导航。
问题是基于文件的存储系统必须通过添置更多系统来进行横向扩展，而不是通过增添更多容量来进行纵向扩展。
操作对象：文件和文件夹
存储协议：NFS、SAMBA（SMB）、POSIX
接口命令：以NFS为例，文件相关的接口命令包括：READ/WRITE/CREATE/REMOVE/RENAME/LOOKUP/ACCESS 等；文件夹相关的接口命令包括：MKDIR/RMDIR/READDIR 等
存储架构：NAS （【Linux】NAS存储_Jacky_Feng的博客-CSDN博客）
对象存储
对象存储，也称为基于对象的存储，是一种扁平结构，其中的文件被拆分成多个部分并散布在多个硬件间。在对象存储中，数据会被分解为称为“对象”的离散单元，并保存在单个存储库中，而不是作为文件夹中的文件或服务器上的块来保存。
对象存储卷会作为模块化单元来工作：每个卷都是一个自包含式存储库，均含有数据、允许在分布式系统上找到对象的唯一标识符以及描述数据的元数据。元数据包括年龄、隐私/安全信息和访问突发事件等详细信息。为了检索数据，存储操作系统会使用元数据和标识符，这样可以更好地分配负载，并允许管理员应用策略来执行更强大的搜索。
对象存储需要一个简单的 HTTP 应用编程接口 (API)，以供大多数客户端（各种语言）使用。对象存储经济高效：您只需为已用的内容付费。它可以轻松扩展，因而是公共云存储的理想之选。它是一个非常适用于静态数据的存储系统，其灵活性和扁平性意味着它可以通过扩展来存储极大量的数据。对象具有足够的信息供应用快速查找数据，并且擅长存储非结构化数据。
它的缺点是无法修改对象 ，即必须一次性完整地写入对象。对象存储也不能很好地与传统数据库搭配使用，因为编写对象是一个缓慢的过程，编写应用以使用对象存储 API 并不像使用文件存储那么简单。
操作对象：对象（Object）
存储协议：S3、Swift
接口命令：主要有PUT/GET/DELETE等
存储架构：去中心化框架
对象存储概念
对象存储的数据组成
存储桶（Bucket）：存放对象的“容器”，且该“容器”无容量上限。对象以扁平化结构存放在存储桶中，无文件夹和目录的概念，用户可选择将对象存放到单个或多个存储桶中。存储桶的容量大小需要通过累加各个对象的大小得到。
每个存储桶可容纳任意数量的对象，但同一个主账号下存储桶数量最多仅能够创建200个。（？？？）
对于存储桶，应当以用途为粒度进行划分，确保每个存储桶的用途尽可能单一。例如，针对存放个人文件、发布静态网站、存储备份等用途都应该创建不同的存储桶。此外，不同项目的数据、不同的网站，或者完全私人的文件与工作性质、需要分享的文件，也应该划分不同的存储桶。
对象存储中也没有“文件夹”的概念。对象存储的管理平台为了模仿本地存储的使用习惯，并与本地存储系统互相兼容而模拟了目录结构，背后的原理也仅仅是根据 / 这个字符对 key 进行分隔。为了表示空目录，部分云平台也提供“文件夹”对象，实际上只是 key 以 / 结尾的空存储对象。
存储桶所在地域（Regin）
指对象存储的数据中心所在地域。对象存储允许用户在不同地域创建存储桶，可以选择在离业务最近的地域上创建存储桶，以满足低延迟、低成本以及合规性要求。
Bucket读写权限
Bucket读写权限包括：私有读写、公有读私有写和公有读写。
私有读写
只有该存储桶的创建者及有授权的账号才对该存储桶中的对象有读写权限，其他任何人对该存储桶中的对象都没有读写权限。存储桶访问权限默认为私有读写，推荐使用。
公有读私有写
任何人（包括匿名访问者）都对该存储桶中的对象有读权限，但只有存储桶创建者及有授权的账号才对该存储桶中的对象有写权限。
公有读写
任何人（包括匿名访问者）都对该存储桶中的对象有读权限和写权限，不推荐使用。
对象（Object）：对象存储的基本单元，可理解为任何格式类型的数据，例如图片、文档和音视频文件等。
每个对象都由对象键（Key）、对象值（Data）、和对象元数据（Metadata）组成。
对象键（Key）：对象键是对象在存储桶中的全局唯一标识（UID），可以理解为文件（名）路径。
key用于检索对象，文件对象的 key 与实际存储路径无关，服务器和用户不需要知道数据的物理地址，通过key就能找到对象。
对象值（Data）：即存储对象内容数据，可以理解为文件内容（Object Content）。
对象元数据（Metadata）：是一组键值对，可以通俗的理解为文件的属性，例如文件的修改时间、存储类型等。（传统的文件存储，元数据属于文件本身，和文件一起封装存储。而对象存储，元数据独立出来，并不在数据内部封装。）
对象访问地址
对象的访问地址由存储桶访问地址和对象键组成，其结构形式为<存储桶域名>/<对象键> 。
例如：上传对象exampleobject.txt到广州（华南）的存储桶examplebucket-1250000000中，那么exampleobject.txt的访问地址是：examplebucket-1250000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/exampleobject.txt。其中examplebucket-1250000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com为存储桶域名，exampleobject.txt为对象键。
目录和文件夹
对象存储中本身是没有文件夹和目录的概念的，对象存储不会因为上传对象project/a.txt而创建一个project文件夹。为了满足用户使用习惯，对象存储在控制台、COS browser 等图形化工具中模拟了“文件夹”或“目录”的展示方式，具体实现是通过创建一个键值为project/，内容为空的对象，展示方式上模拟了传统文件夹。
对象操作
用户通过控制台、工具、API、SDK等多种方式管理对象。
对象存储架构
对象存储设备（OSD）
OSD由存储介质、处理器、内存以及网络系统等组成，负责管理本地的对象，是对象存储系统的核心。和块设备相比，它们的差异在于提供的访问接口。OSD的主要功能是数据存储和安全访问。
数据存储：OSD管理对象数据，并将它们放置在标准的磁盘系统上，OSD不提供块接口访问方式，Client请求数据时用对象ID、偏移进行数据读写。
智能分布：OSD用其自身的CPU和内存优化数据分布，并支持数据的预取。由于OSD可以智能地支持对象的预取，从而可以优化磁盘的性能。
对象元数据管理：OSD管理存储的对象元数据与传统的inode元数据相似，通常包括对象的数据块和对象的长度。而在传统的NAS系统中，这些元数据是由文件服务器维护的，对象存储架构将系统中主要的元数据管理工作由OSD来完成，降低了Client的开销。
元数据服务器（MDS）
MDS控制Client与OSD对象的交互，为客户端提供元数据，主要是文件的逻辑视图（文件与目录的组织关系、每个文件所对应的OSD等）。主要功能如下：
对象存储访问：MDS构造和管理描述每个文件分布的逻辑视图，允许Client直接访问对象。MDS为Client提供访问该文件所含对象的能力，OSD在接收到每个请求时将先验证该能力，然后才可以访问。
文件和目录访问管理：MDS在存储系统上构建一个文件结构，包括限额控制、目录和文件的创建和删除、访问控制等。
Client Cache一致性：为了提高Client性能，在对象存储系统设计时通常支持Client方的Cache。由于引入Client方的Cache，带来了Cache一致性问题，MDS支持基于Client的文件Cache，当Cache的文件发生改变时，将通知Client刷新Cache，从而防止Cache不一致引发的问题。
客户端（Client）
对象存储系统提供给用户的也是标准的POSIX文件访问接口。接口具有和通用文件系统相同的访问方式，同时为了提高性能，也具有对数据的Cache功能和文件的条带功能。同时，文件系统必须维护不同客户端上Cache的一致性，保证文件系统的数据一致。
文件系统读访问流程：
① 客户端应用发出读请求;
② 文件系统向元数据服务器发送请求，获取要读取的数据所在的OSD;
③ 直接向每个OSD发送数据读取请求；
④ OSD得到请求以后，判断要读取的Object，并根据此Object要求的认证方式，对客户端进行认证，如果此客户端得到授权，则将Object的数据返回给客户端；
⑤ 文件系统收到OSD返回的数据以后，读操作完成。
对象存储的优缺点
（1）优点：
容量大，高扩展性
对象存储的容量是EB级以上,对象存储的所有业务、存储节点采用分布式集群方式工作，各功能节点、集群都可以独立扩容。从理论上来说，某个对象存储系统或单个桶（bucket），并没有总数据容量和对象数量的限制，即服务商就可以不停地往架构里增加资源，这个存储空间就是无限的，也是支持弹性伸缩的。
高安全性，可靠性
对象存储采用了分布式架构，对数据进行多设备冗余存储（至少三个以上节点），实现异地容灾和资源隔离。数据访问方面，所有的桶和对象都有访问控制策略，所有连接都支持SSL加密，访问用户进行身份权限鉴定。
高性能，支持海量用户的并发访问
（2）缺点：
不支持直接在存储上修改
对象存储系统保存的Object不支持修改（追加写Object需要调用特定的接口，生成的Object也和正常上传的Object类型上有差别）。用户哪怕是仅仅需要修改一个字节也需要重新上传整个Object。因此，它不适合存储需要频繁擦写的数据。
参考链接：
对象存储，为什么那么火？ - 知乎 (hu.com)
对象存储 存储桶概述 - 开发者指南 - 文档中心 - 腾讯云 (tencent.com)
基本概念 (aliyun.com)
文件存储、块存储还是对象存储？ (redhat.com)
linux
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⑸ 14.数据仓库常见的存储优化方法有哪些
存储优化管理的方式包括数据压缩、数据重分布、存储治理项优化、生命周期管理等方法。
数据压缩
在分布式文件系统中，会将数据存储3份，这意味着存储1TB的逻辑数据，实际上会占用3TB的物理空间。使用盘古RAIDfile格式的文件，将存储比从1：3提高至1:1.5。这样做的缺点是数据块损坏时的修复时间比原来更长，读的性能也有损失。数据重分布
由于每个表的数据分布不同，插入顺序不同，导致压缩效果有很大的差异，通过修改表的数据重分布(distributeby,sortby字段)进行数据重分布，能够对表进行优化处理。存储治理项优化：
存储治理项优化是指在元数据的基础上，诊断、加工成多个存储治理优化项。目前已有的存储治理优化项有未管理表、空表、最近62天未访问表、数据无更新无任务表等。生命周期管理策略
根本目的：用最少的存储成本满足最大的业务需求，使数据价值最大化。
a）周期性删除策略：针对无效的历史数据进行定期清理。
b）彻底删除策略：无用表数据或者ETL过程产生的临时数据，以及不需要保留的数据，可以进行及时删除，包括删除元数据。
c）永久保留策略：重要且不可恢复的底层数据和应用数据需要永久保留。
d）极限存储策略：超高压缩重复镜像数据。
e）冷数据管理策略：永久保留策略的扩展。永久保留的数据需要迁移到冷数据中心进行永久保存。一般将重要且不可恢复的、占用存储空间大于100TB，且访问频次较低的数据进行冷备，例如3年以上的日志数据。
⑹ 请问数据仓库都用什么建立
数据仓库是为了管理数据，主要是思想。
具体实施的工具就是为了解决问题而选取了
比如异构/不同源数据的数据抽取问题，要用到etl，可能会用工具 或者自己写程序，看情况而定‘
数据仓库的模型建设，要用到erwin等建模工具；
数据的存放一般是借助关系数据库来实现，那么会用到oracle之类。不过现在已经开始慢慢摒弃传统关系数据库了，借助一些No sql平台，比如hadoop上的hive之类。
不过无论用什么工具，一定要记住，数据仓库的思想是不变的，就是管理数据、把数据的价值通过有效地管理而展现出来，不经管理的数据就是一堆没有提炼的金矿，看着很值钱，直接狗屁用没有。
⑺ 在数据库中存储的是什么
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思：数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。
数据库系统，是由数据库及其管理软件组成的系统。数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质 、处理对象和管理系统的集合体。
⑻ 各位大神，数据仓库分层 DWD DWB DWS 分别是什么缩写啊
DW ：data warehouse 翻译成数据仓库
DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS
DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层。
DWB：data warehouse base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。
DWS：data warehouse service 服务数据层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表。
(8)数据仓库底层存储用什么扩展阅读
数据仓库分层的原因
1、通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据
2、如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大
3、通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了
标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层）
4、空间换时间。通过建设多层次的数据模型供用户使用，避免用户直接使用操作型数据，可以更高效的访问数据。
5、把复杂问题简单化。讲一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。
6、便于处理业务的变化。随着业务的变化，只需要调整底层的数据，对应用层对业务的调整零感知
⑼ 什么是数据仓库，数据仓库如何分层
数据仓库分层的原因
1通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据
2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大
3通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了
标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层）
ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，这层的表分为两种，一种是存储当前需要加载的数据，一种是用于存储处理完后的数据。
pdw：数据仓库层，它的数据是干净的数据，是一致的准确的，也就是清洗后的数据，它的数据一般都遵循数据库第三范式，数据粒度和ods的粒度相同，它会保存bi系统中所有历史数据
mid：数据集市层，它是面向主题组织数据的，通常是星状和雪花状数据，从数据粒度将，它是轻度汇总级别的数据，已经不存在明细的数据了，从广度来说，它包含了所有业务数量。从分析角度讲，大概就是近几年
app：应用层，数据粒度高度汇总，倒不一定涵盖所有业务数据，只是mid层数据的一个子集。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。数据仓库的context也可以理解为：数据源，数据仓库，数据应用
数据仓库可以理解为中间集成化数据管理的一个平台
etl（抽取extra，转化transfer，装载load）是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液。
数据仓库的存储并不需要存储所有原始数据，因为比如你存储冗长的文本数据完全没必要，但需要存储细节数据，因为需求是多变的，而且数据仓库是导入数据必须经过整理和转换使它面向主题，因为前台数据库的数据是基于oltp操作组织优化的，这些可能不适合做分析，面向主题的组织形式才有利于分析。
多维数据模型就是说可以多维度交叉查询和细分，应用一般都是基于联机分析处理（online analytical process OLAP），面向特定需求群体的数据集市会基于多位数据模型构建
而报表展示就是将聚合数据和多维分析数据展示到报表，提供简单和直观的数据。
元数据，也叫解释性数据，或者数据字典，会记录数据仓库中模型的定义，各层级之间的映射关系，监控数据仓库的数据状态和etl的任务运行状态。一般通过元数据资料库来统一存储和管理元数据。
⑽ 数据仓库系统有哪三个工具层
【数据仓库系统的三个工具层】数据仓库系统通常采用3层的体系结构，底层为数据仓库服务器，中间层为OLAP服务器，顶层为前端工具。具体如下：
1、数据源和数据的存储与管理部分可以统称为数据仓库服务器。
（1）数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息，等等。
（2）数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
2、OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
3、前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具，以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。