1、数据仓库概念与用途
数据仓库（Data Warehouse，简写DW）是一个数据库集合，存储大量的数据，主要为企业撰写分析报告与决策做支撑，对多样的业务数据进行筛选整合，为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。
2、数据仓库特点
（1）主题性
不同于传统数据库对应于某一个或多个项目，数据仓库根据使用者实际需求，将不同数据源的数据在一个较高的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某一主题来组织。
这里的主题怎么来理解呢？比如对于滴滴出行，“司机行为分析”就是一个主题，对于链家网，“成交分析”就是一个主题。
（2）集成性
数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来自不同的数据源，存储方式各不相同。要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过一系列抽取、清洗、转换的过程。
（3）稳定性
数据仓库中保存的数据是一系列历史快照，不允许被修改。用户只能通过分析工具进行查询和分析。
（4）时变性
数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。
3、不同数据源的集成
数据仓库主要通过ETL来集成不同数据源，ETL全称是Extract-Transoform-Load的缩写，用来描述将数据从来源迁移到目标的几个过程：
①Extract，数据抽取，也就是把数据从数据源读出来。
②Transform，数据转换，把原始数据转换成期望的格式和维度。如果用在数据仓库的场景下，Transform也包含数据清洗，清洗掉噪音数据。
③Load， 数据加载，把处理后的数据加载到目标处，比如数据仓库。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以对存储在HDFS上的文件数据集进行查询和分析处理。Hive对外提供了类似于SQL语言的查询语言 HiveQL，在做查询时将HQL语句转换成MapReduce任务，在Hadoop层进行执行。Hive的主要优势在于免费。
HDFS：Hadoop的分布式文件系统，在这里作为数据仓库的存储层。图中的Data Node就是HDFS的众多工作节点。
MapReduce：一种针对海量数据的并行计算框架，可以简单理解为对数据进行分片的数据转换和合并。
4、主流的数据仓库
Oracle、Db2、Teradata(商业数据仓库业界老大)
Teradata数据仓库配备性能最高、最可靠的大规模并行处理 (MPP) 平台，能够高速处理海量数据，其性能远远高于Hive。
它使得企业可以专注于业务，无需花费大量精力管理技术，因而可以更加快速地做出明智的决策，实现 ROI（投资回报率） 最大化。
参考：https://blog.csdn.net/bjweimengshu/article/details/79256504
原文地址：https://www.cnblogs.com/beyondChan/p/11039762.html