flume监控数据库批量导入 实时数据仓库如何做？
实时数据仓库如何做？
谢谢邀请我。
要想知道实时数据仓库怎么做，首先要知道为什么要用实时数据仓库，也就是说要明白要求我们做实时数据仓库的价值，不管是公司还是企业。
目前大部分数据仓库都是T 1离线分析数据，也就是运营商看昨天 s数据今天报告，客户为店铺或商品做活动，想看当前活动效果，只能等到明天查数据。阿里每年双11都是在几分钟内完成上亿笔交易。他们更想了解的是双11这个活动带来的实际收益，最新的订单和销量。
实时数据仓库应该做什么？
1.随着人们对数据时效性要求的不断提高，实时计算应运而生。常见的开源实时计算框架有storm、s4、spark等。所有使用过storm开发实时需求的朋友都知道，storm无论是从开发难度还是执行效率来说，都是相当擅长处理单个数据流的，即使有很多类似的任务要运行。
2.实时通用宽表常用于实时需求，大量的实时需求会在通用层进行计算和实现。一般的做法是ODS -详情表-总宽表-汇总表-应用层。
3.另外，实时数据仓库比线下仓库盘点对实时性要求更高，做实时数据仓库要注意缩短数据流，简化数据层次，合并ods和sch
hadoop是一种什么技术？
Hadoop是一个软件框架，可以分布式处理大量数据。用户可以在Hadoop上轻松开发和运行处理海量数据的应用，充分利用集群的力量进行高速计算和存储。
如何使用Hadoop:
Hadoop集群的构建
简单来说，就是把Hadoop安装包放在每台服务器上，更改配置后再启动，就完成了Hadoop集群的构建。
将文件上传到Hadoop集群
Hadoop集群搭建完成后，可以通过网页查看集群的情况，也可以访问。通过Hadoop命令上传文件到hdfs集群，通过Hadoop命令在hdfs集群上建立目录，通过Hadoop命令删除集群上的文件等等。
编写map/reduce程序
通过集成开发工具(如eclipse)导入Hadoop相关的jar包，编写map/reduce程序，将程序做成jar包扔在集群上执行，运行后输出计算结果。
hadoop生态系统中各组件的功能描述:
① hdfs:一个文件系统，可以存储海量数据。
② mapreduce:通过一定的算法从海量数据中计算出有用的信息。
③ hive:是sql语句解释器，接收用户输入的sql语句，然后将sql语句翻译成复杂的mapreduce程序，发布到mr集群进行运算，计算出有用的信息。
④ hbase:是基于hdfs文件系统的数据库。
⑤ flume:就是从一个文件中提取数据到另一个文件中。
⑥ sqoop:将hdfs文件系统的文件导出到linux文件系统的文件。
⑦ ooize/azkaban:该组件负责协调各个任务的执行顺序。
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