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1、如何架构大数据系统hadoop大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统it基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。
随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
2、传统大数据存储的架构有哪些?各有什么特点?数据源：所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如windows日志)生成的静态文件。实时消息接收：假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据，而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业，用于筛选、聚合和准备数据开展分析。分析数据存储：准备好要分析的数据后，需要将它们放到一个位置，便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于，公司的全部数据都聚集在一个位置，因而其分析将是全面的，而且针对分析而非事务进行了优化。
3、浅谈数据仓库体系(3如上文所说，一个基本的数据仓库分为贴源层，历史层，数据模型层本文主要来讲一下历史层(his），重点是如下三个方面1.历史层的数据清洗2.历史层的数据存储3.历史层的数据校验历史层，顾名思义，就是保存所有的历史数据，我们知道数据仓库的一个原则就是数据是不变的，就是说进来了的数据就不做更改，不做删除，那这个不做更改，不做删除，主要体现在的就是历史层。
一.历史层的数据清洗到了历史层，其实对清洗的要求也不会很高，如果在ods层做了基本的清洗，那么在历史层要做的清洗就更少了。历史层因为是保存历史的数据，简单的理解就是把ods的数据全部都存一遍，历史层的粒度最好还是保持最细的粒度，在历史层来说，相对更为重要的应该是存储了。
4、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nosql平台，比如hadoop上的hive之类。
5、数据仓库有哪些?数据仓库，英文名称为datawarehouse，可简写为dw或dwh。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
6、数据库的组织结构是什么?关系型。一般都是这种数据库系统，当然数据库也是。模式，内模式，外模式。看看你要找的这里有没有？※数据库的概念与用途？数据库的概念什么是数据库呢?当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。例如，称数据库是一个记录保存系统(该定义强调了数据库是若干记录的集合)。又如称数据库是人们为解决特定的任务，以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的集合(该定义侧重于数据的组织)。
当然，这种说法虽然形象，但并不严谨。严格地说，数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样仓库，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表20.6.3中，这张表就可以看成是一个数据库。
7、数据仓库在数据库里处于什么层级简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的id。
任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。
8、大数据数仓项目架构云上数据仓库解决方案：离线数仓架构离线数仓特点基于serverless的云上数据仓库解决方案架构特点实时数仓架构[图片上传失败...(imageec3d9a)]实时数仓架构特点秒级延迟，实时构建数据仓库，架构简单，传统数仓平滑升级架构特点数据仓库的输入数据源和输出系统分别是什么？输入系统：埋点产生的用户行为数据、javaee后台产生的业务数据、个别公司有爬虫数据。
（一般大厂使用，技术实力雄厚，有专业的运维人员）2）cdh：国内使用最多的版本，但cm不开源，但其实对中、小公司使用来说没有影响（建议使用）10000美金一个节点cdp3）hdp：开源，可以进行二次开发，但是没有cdh稳定，国内使用较少服务器使用物理机还是云主机？1）机器成本考虑：（1）物理机：以128g内存，20核物理cpu，40线程，8thdd和2tssd硬盘，单台报价4w出头，惠普品牌。