基于nosql的数据仓库,什么叫nosql数据库

什么是NoSQL数据库？

答案：A

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1.文档型数据库

作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品(总排行榜第七名)。Apache基金会的CouchDB排在第二，基于.Net的数据库RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。

2.键值(Key-value)数据库

键值(Key-value)数据库是NoSQL领域中应用范围最广的，也是涉及产品最多的一种模型。从最简单的BerkeleyDB到功能丰富的分布式数据库Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。

在键值数据库流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的内存数据库，总体排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在缓存系统中应用十分广泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL数据库。值得注意的是，Oracle NoSQL数据库上榜不久，得分已经翻番，上升势头非常迅猛。

3.　列式存储

列式存储被视为NoSQL数据库中非常重要的一种模式，其中Cassandra流行度最高，它已经由Facebook转交给到Apache进行管理，同时Cassandra在全体数据库排名中排在第十位，紧随MongoDB成为第二受欢迎的NoSQL数据库。基于Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公开。

大数据分析工具有哪些

大数据分析工具有：

1、R-编程

R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

在这个强大的帮助下；语言，数据科学家可以轻松创建统计引擎，根据相关和准确的数据收集提供更好、更精确的数据洞察力。它具有类数据处理和存储。我们还可以在 R 编程中集成其他数据分析工具。

除此之外，您还可以与任何编程语言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的数据传输和准确的分析。R 提供了大量可用于任何数据集的绘图和图形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop 是领先的大数据分析工具开源。它是一个软件框架，用于在商品硬件的集群上存储数据和运行应用程序。它是由软件生态系统组成的领先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系统或 HDFS 和 MapReduce。它被认为是大数据分析的顶级数据仓库。它具有在数百台廉价服务器上存储和分发大数据集的惊人能力。

这意味着您无需任何额外费用即可执行大数据分析。您还可以根据您的要求向其添加新节点，它永远不会让您失望。

3、MongoDB

MongoDB 是世界领先的数据库软件。它基于 NoSQL 数据库，可用于存储比基于 RDBMS 的数据库软件更多的数据量。MongoDB 功能强大，是最好的大数据分析工具之一。

它使用集合和文档，而不是使用行和列。文档由键值对组成，即MongoDB 中的一个基本数据单元。文档可以包含各种单元。但是大小、内容和字段数量因 MongoDB 中的文档而异。

MongoDB 最好的部分是它允许开发人员更改文档结构。文档结构可以基于程序员在各自的编程语言中定义的类和对象。

MongoDB 有一个内置的数据模型，使程序员能够理想地表示层次关系来存储数组和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner 是分析师集成数据准备、机器学习、预测模型部署等的领先平台之一。它是最好的免费大数据分析工具，可用于数据分析和文本挖掘。

它是最强大的工具，具有用于分析过程设计的一流图形用户界面。它独立于平台，适用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各种功能，例如安全控制，在可视化工作流设计器工具的帮助下减少编写冗长代码的需要。

它使用户能够采用大型数据集在 Hadoop 中进行训练。除此之外，它还允许团队协作、集中工作流管理、Hadoop 模拟等。

它还组装请求并重用 Spark 容器以对流程进行智能优化。RapidMiner有五种数据分析产品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark 是最好、最强大的开源大数据分析工具之一。借助其数据处理框架，它可以处理大量数据集。通过结合或其他分布式计算工具，在多台计算机上分发数据处理任务非常容易。

它具有用于流式 SQL、机器学习和图形处理支持的内置功能。它还使该站点成为大数据转换的最快速和通用的生成器。我们可以在内存中以快 100 倍的速度处理数据，而在磁盘中则快 10 倍。

除此之外，它还拥有 80 个高级算子，可以更快地构建并行应用程序。它还提供 Java 中的高级 API。该平台还提供了极大的灵活性和多功能性，因为它适用于不同的数据存储，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure 是领先的大数据分析工具之一。Microsoft Azure 也称为 Windows Azure。它是 Microsoft 处理的公共云计算平台，是提供包括计算、分析、存储和网络在内的广泛服务的领先平台。

Windows Azure 提供两类标准和高级的大数据云产品。它可以无缝处理大量数据工作负载。

除此之外，Microsoft Azure 还拥有一流的分析能力和行业领先的 SLA 以及企业级安全和监控。它也是开发人员和数据科学家的最佳和高效平台。它提供了在最先进的应用程序中很容易制作的实时数据。

无需 IT 基础架构或虚拟服务器进行处理。它可以轻松嵌入其他编程语言，如 JavaScript 和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大数据分析工具之一。它是一种 BI 工具，可以无缝地用于数据分析，并帮助我们直观地分析数据以更好地理解原始数据。

同样，任何其他分析工具都允许我们集成多个数据源，例如业务应用程序、数据库软件、云存储、CRM 等等。我们还可以在方便时自定义报告，因为它允许我们生成动态且高度自定义的可操作报告。

在 Zoho 分析中上传数据也非常灵活和容易。我们还可以在其中创建自定义仪表板，因为它易于部署和实施。世界各地的用户广泛使用该平台。此外，它还使我们能够在应用程序中生成评论威胁，以促进员工和团队之间的协作。

它是最好的大数据分析工具，与上述任何其他工具相比，它需要的知识和培训更少。因此，它是初创企业和入门级企业的最佳选择。

以上内容参考 百度百科——大数据分析

请问数据仓库都用什么建立？

1、首先你得搞清楚建设数仓的目的是什么

是偏向于整合各系统数据，为数据分析决策服务，还是偏向于快速的完成分析决策需求？

如果是前者，那么在数据仓库建模的时候一般会选择ER建模方法；

如果是后者，一般会选择维度建模方法。

ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIll Inmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构，将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。

维度建模：由Kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。这种模型由事实表和维表组成，即星型模型和雪花模型。Kimball倡导自下而上的架构，可以针对独立部门建立数据集市，再递增的构建，汇总成数据仓库。

2、其次你得进行深入的业务调研和数据调研

业务调研：深入的业务调研能使你更加明确数仓建设的目的；同时也利于后续的建模设计，随着调研的开展，如何将实体业务抽象为数仓模型会更加明朗。

数据调研：各部门或各科室的数据现状了解，包括数据分类、数据存储方式、数据量、具体的数据内容等等。这对后续的主数据串联或者维度一致性处理等等都是必须的基础。

3、然后是数据仓库工具选型

传统型数据仓库：一般会选择第三方厂家的数据库和配套ETL工具。因为有第三方支持，相对有保障；但缺点也很明显，受约束以及成本较高。

NoSQL型数据仓库：一般是基于hadoop生态的数据仓库。hadoop生态已经非常强大，可以找到各种开源组件去支持数据仓库。缺点是需要招聘专门人士去摸索，并且相对会存在一些未知隐患。

4、最后是设计与实施

设计：包括数据架构中的数据层次划分以及具体的模型设计；也包括程序架构中的数据质量管理、元数据管理、调度管理等；

实施：规范化的项目管理实施，但同时也需记住一点，数据仓库不是一个项目，它是一个过程。

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