mysql如何搭建数据仓库 实时数据仓库如何做？

实时数据仓库如何做？

如果你想做一个实时数据仓库，你必须了解数据仓库的组成，以及如何选择相应的数据仓库组件。

源数据、数据抽取、转换和加载(etl)以及在线查询分析(olap)是数据仓库的三大内容。下面逐一解释:

数据源数据，包括各部门业务库中的数据或系统访问日志，或以其他形式存储的外部数据等。根据数据源的存储形式，可以使用maxwell或flume来收集数据。比如如果是日志形式，可以用Flume如果是mysql存储可以用Maxwell。

上面提到的ETL中的数据采集是ETL中的一个步骤，也就是E(Extract)的步骤。一般采集的数据会先放入kafka，然后通过Spark Str:模型。

Druid:是一个开源的分布式系统，大数据实时查询分析，高容错，高性能。专为OLAP打造，支持各种过滤和聚合；快速交互查询，毫秒级响应；高可用性和高可扩展性，可支持数十亿处理数据和TB数据。

Kudu:这是一个快速分析数据库，用于处理快速变化的数据。CPU利用率高，IO效率高，支持数据原位更新。与Impala紧密集成，使用Cloud

如何建立大数据数据仓库？

简述数据仓库的构建步骤。

数据仓库是决策支持系统(dss)的结构化数据环境和联机分析应用数据源。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特点是面向主题的、集成的、稳定的和时变的。其施工步骤如下:

1)收集和分析业务需求

2)建立数据模型和数据仓库的物理设计。

3)定义数据源

4)选择数据仓库技术和平台。

5)从操作数据库中提取、净化和转换数据到数据仓库。

6)选择访问和报告工具。

7)选择数据库连接软件。

8)选择数据分析和数据显示软件。

9)更新数据仓库

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