论数据仓库的设计与实现数据仓库已经成为数据分析和联机分析处理中日趋重要的平台。然而,数据仓库
数据仓库已经成为数据分析和联机分析处理中日趋重要的平台。然而,数据仓库的设计与实现过程面临许多技术上的挑战,如多个异种数据源的集成带来的困难等。
请围绕"论数据仓库的设计与实现"这一论题,依次从以下3个方面进行论述:
①概要地叙述你参与分析和开发的软件项目,以及你所担任的主要工作。
②具体讨论你在从事数据仓库的设计时是如何
数据仓库与操作型数据库之间的主要区别是(7)。
A.数据仓库没有概念模型
B.数据仓库没有逻辑模型
C.数据仓库没有物理模型
D.数据仓库在物理实现上对I/O要求更高
A.会计系统与各个业务系统缺乏集成
B.业务流程、信息流程和管理流程紧密结合
C.实时财务报告
D.实现了源数据仓库的共享
E.不再需要数据库
A.聚焦业务目标。确保数据仓库用于组织最优先级的业务并解决业务问题
B.全局性的思考和设计,局部性的行动和建设。让最终的愿景指导体系架构,通过集中项目快速迭代构建增量交付,从而实现更直接的投资回报
C.协同。与其他数据活动协作,但不包括数据治理、数据质量和元数据管理活动
D.提升透明度和自助服务。上下文(各种元数据)信息越丰富,数据消费者越能从数据中获得更多数据价值
A.OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作,侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持。
B.ETL是连接数据库和数据仓库的桥梁,实现数据的抽取、转换和加载。
C.数据集市是数据仓库对外提供数据服务的一种商业模式。
D.数据挖掘技术主要用于从大量的数据中搜索隐藏于其中的规律性信息。
A.Hive主要是为分析数据而设计的数据仓库
B.Hive的数据最终都保存为HDFS文件
C.Hive将用户的查询语句转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群上执行
D.Hive能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询
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