一、数据仓库管理体系有哪些
数据仓库管理体系有哪些
数据仓库管理体系是企业在进行数据管理和分析时必不可少的一个重要环节。正确建立数据仓库管理体系可以帮助企业更好地利用数据资源、提升运营效率和决策水平。那么，数据仓库管理体系包括哪些方面呢？让我们一起来了解一下。
1. 数据仓库架构设计
数据仓库架构设计是数据仓库管理体系中的关键一环。通过合理的架构设计，可以确保数据的存储、管理和分析具有高效性和可扩展性。在数据仓库架构设计中，需要考虑到数据的来源、存储方式、数据处理流程等方面，以确保数据能够被正确地收集、整合和分析。
2. 数据质量管理
数据质量管理是数据仓库管理体系中不可或缺的一部分。只有确保数据的质量，才能够保证数据分析结果的准确性和可靠性。数据质量管理包括数据清洗、去重、校验等环节，旨在消除数据中的错误和不一致性，提升数据的质量水平。
3. 元数据管理
元数据是数据的核心描述信息，对于数据仓库的管理和分析至关重要。通过建立完善的元数据管理体系，可以帮助企业更好地理解数据的含义和关系，提升数据的可理解性和可管理性。元数据管理涉及到元数据的收集、存储、维护和利用，是数据仓库管理体系中的重要组成部分。
4. 安全与权限管理
数据安全是企业数据管理中的首要任务之一。建立完善的安全与权限管理体系是保障数据安全的重要手段。通过权限管理，可以确保只有合适的人员可以访问和操作数据，避免数据泄露和滥用。同时，安全管理还包括数据备份、恢复、加密等方面，以确保数据的安全性和稳定性。
5. 数据可视化与报表
数据可视化与报表是数据仓库管理体系中的关键环节之一。通过数据可视化，可以将复杂的数据信息以直观的图表形式展现出来，帮助用户更好地理解数据的内涵和趋势。同时，报表可以帮助用户快速获取数据分析结果，为决策提供有力支持。
6. 数据监控与性能优化
数据监控与性能优化是数据仓库管理体系中需要重点关注的方面之一。通过数据监控，可以实时监测数据的运行状态，及时发现和解决数据异常问题，确保数据仓库的稳定性和可靠性。同时，通过性能优化，可以提升数据处理和分析的效率，提高数据仓库的整体性能。
7. 数据治理与合规性
数据治理是数据管理的重要组成部分，旨在确保数据的可靠性、合法性和隐私保护。建立健全的数据治理体系可以帮助企业规范数据管理流程、降低数据风险，并确保数据的合规性。数据治理还涉及到数据标准、数据策略、数据安全等方面，是数据仓库管理体系中不可或缺的环节。
综上所述，数据仓库管理体系涵盖了架构设计、数据质量管理、元数据管理、安全与权限管理、数据可视化与报表、数据监控与性能优化以及数据治理与合规性等方面。建立完善的数据仓库管理体系可以帮助企业更好地管理和分析数据，提升决策效率和竞争力。
二、hive数据仓库包括哪些？
包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。解释器、编译器、优化器、执行器解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。
三、sas数据仓库包括哪些模块？
SAS数据仓库体系结构的总根,它由两大部分组成。一部分是分别含有不同主题内容的若干个数据仓库;另一部分是对数据源的定义。这构成了从数据采集到直接应用完整的支持体系。
SAS数据仓库就是一个适应于对企业级的数据、信息进行重新整合,适应多维、快速查询;进行OLAP操作和决策支持的数据、信息的采集、管理、处理和展现的架构体系。
四、数据仓库十大主题模型？
数据仓库十大的主题模型如下
高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系
中层模型：细化 上层主题 数据项
物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计
维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提出 （当前最主流的模型）
星型：所有维表直接连接到事实表
雪花型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上
五、数据仓库的体系结构有哪些四个层次？
是数据源、数据的存储与管理、联机分析处理服务器、前端工具。
六、高级数据库，数据仓库有哪些关键技术？
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS
来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;
其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
七、在银行做数据仓库有前途吗？
绝对有钱途， 我推荐过两个大学毕业生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错，绝对上万 数据仓库最吃钱了，许多都是有钱的大公司钱没地花，大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting, CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。 没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势，特别是前瞻。
八、数据仓库工程师有前途吗？
当然有了，还得看你工作经验丰富不，大公司会设置这个岗位，小公司没有这个需求！
九、数据集市与数据仓库有什么区别？
都是数据库里面的概念，本质上并没有什么不同。 从字义上看， “仓库”可以想像成一所大房子，高高的货架，合理的出入路线，是一种集中存储货物的地方，一般顾客是不来参观访问的； 而说到“集市”，就容易联想到空旷的场地，川流不息，大小商户摆出摊子，卖衣物的、卖烧饼及卖艺的，是让顾客来消费的地方。
具体来说，数据仓库仅仅是提供存储的，提供一种面向数据管理的服务，不面向最终分析用户；而数据集市是面向分析应用的，面向最终用户。
十、欧美大码有哪些品牌有哪些
<>欧美大码有哪些品牌有哪些
随着时尚行业的发展，不再只有标准尺码的衣物适合大众。对于需要大码服装的消费者来说，找到合适的品牌和款式可能有些困难。然而，幸运的是，现在有越来越多的欧美品牌关注到大码市场，并推出了适合身材丰满的人群的时尚服装。
以下是几个备受好评的欧美大码品牌:
1. Lane Bryant
Lane Bryant是全球著名的大码女装品牌之一。他们提供的衣服款式非常多样化，从休闲装到正式晚礼服一应俱全。无论你是需要日常穿着还是特殊场合的装扮，Lane Bryant都能满足你的需求。
2. Torrid
Torrid专注于时尚潮流，同时也提供大码服装。他们的款式独特而时尚，注重细节和质量。Torrid的衣物设计灵感来自于音乐和流行文化，为喜欢表达个性的人们提供了很多选择。
3. ASOS Curve
ASOS是一个著名的在线时尚零售商，他们的Curve系列专为大码女性设计。ASOS Curve提供各种风格的衣物，从休闲到正式，从日常装扮到派对穿搭。无论你是要找一件舒适的T恤还是一条漂亮的晚礼服，ASOS Curve都能满足你的需求。
4. Eloquii
Eloquii是一个备受赞誉的大码时尚品牌，他们的设计风格时尚又充满了个性。无论你是要穿着去上班还是参加派对，Eloquii都有适合你的款式。他们还推出了与一些知名设计师的合作系列，为大码女性带来了更多时尚选择。
5. Simply Be
Simply Be是一个拥有多个品牌的大码时尚零售商。他们提供各种风格和尺码的衣物选择，适合不同场合和不同体型的人群。无论你是要找一件舒适的家居服还是一套正式的商务装，Simply Be都能满足你的需求。
这只是一小部分欧美大码品牌的例子。现在，市场上还有更多的品牌关注到大码市场，并推出了适合身材丰满的消费者的时尚服装。无论你的风格是休闲还是正式，现在都有更多的选择。
不再以尺码大小来定义时尚，大码人群也有权利穿着漂亮又时尚的衣物。欧美大码品牌的出现为大码人群带来了更多的选择和可能性。希望未来还会有更多的品牌关注到大码市场，并推出更多样化的时尚产品。