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数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。数据仓库的设计大体上可以分为以下几个步骤：概念模型设计、技术准备工作、逻辑模型设计、物理模型设计、数据仓库生成、数据仓库运行与维护。下面我们来看看Hive数仓开发的基本流程。
1.从业务系统获取数据
Sqoop 导入数据库的数据：spoop 可以在 Hive 与传统的数据库间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到 Hadoop 的HDFS中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。
Flume 采集文本数据：Flume 可以将各类型的文件进行采集，存放入 hdfs中。
Ftp 文件服务器：从文件服务器上下载分析所需的源数据（增量数据、全量数据）。
2.数据存储
数据仓库分层 ods 层、dw 层、da 层：
源数据层 ODS ：直接引用外围的数据 没有统一格式化的 不会直接应用使用不利于分析。
数据仓库层 DW ：来自于 ODS 要经过 ETL 的过程 格式统一 数据规整 干净清洁。
数据应用层 DA ：要去用 DW 层数据真正的数据使用者。
数据集市：也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。
3.配置调度系统
4.导出数据&展示
以上就是小编整理的有关大数据面试题之Hive数仓开发的基本流程，都是干货，小伙伴赶紧掌握吧！
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