1、“.....升级改造成本相对较高，且服务器等硬件性能升级周期较长。另方面，采用单点服务器结构经常会遇到单点故障和處理性能瓶颈等问题，计算能力和存储能力相对较弱。摘要大数据时代，数据结构的复杂性和数据体量的剧增使得传统数据仓库体系结构已经不能满足数。本文基于大数据技术构建数据仓库体系结构，将大数据和数据仓库技术进行结合，采用目前流行的大数据架构，充分借鉴其低成本高性能高可靠性和可扩展的特点，以期实现对数据的采集处理存储和深度挖掘分析，有效发挥数据价值。元数据管理。元数据能支持系统对数据的管理和维护，是进行数据集成的基础，主要存储了原始数据和数据仓库中数据基于大数据技术的数据仓库体系结构设计论文原稿键词大数据数据仓库体系结构中图分类号文献标识码文章编号引言随着数据量的急剧增长......”。

2、“.....数据处理的实时性要求和数据结构的多元化非结构化使得传统数据仓库的性能瓶颈逐渐显现。大数据云计算等新技术以其强大和高效的存储和计算能力正在成为海量数据管理的经济有效方式。在数据应用领域，随要包含源数据层数据仓库层数据应用层部分。传统数据仓库体系结构如图所示。源数据层。传统数据仓库的数据来源主要是从各个业务系统抽取的数据。按照数据仓库数据结构和编码格式对源数据进行抽取清洗转换和加载。摘要大数据时代，数据结构的复杂性和数据体量的剧增使得传统数据仓库体系结构已经不能满足数据处理的需要。本文在对传统数据仓库体系结构相关理论研能力和存储能力的大幅提升，可以实现对离线的处理实时性要求不高的海量数据的存储与处理分析工作。是基于内存计算的大数据并行计算框架，可以有效减少迭代计算时的开销，实现对数据的实时分析和处理......”。

3、“.....综合运用为代表的大数据时代，数据处理的模式主要包括离线批处理式数据处理，查询式数据处理以及实时式数据处理种模式。按照以上数据处理模式，基于大数据的数据仓库采用架构，可以有效弥补传统数据仓库在海量数据处理数据存储等方面的不足，有效解决传统数据仓库平台处理能力不足的问题。基于大数据技术构建的数据仓库可以实现弹性扩容和资源隔离，缩短库。传统数据仓库主要处理的是结构化数据，通过从各类关系型数据库系统抽取数据实现数据集成。在大数据背景下，非结构化数据半结构化数据大量出现，占到数据总量的以上，传统数据仓库架构不支持等数据库，在处理各类非结构化数据和半结构化数据方面能力不足，不能实现对各类数据的完全覆盖。数据特征及新处理需求随着数据采集方式的多样化等数据库，在处理各类非结构化数据和半结构化数据方面能力不足......”。

4、“.....数据特征及新处理需求随着数据采集方式的多样化，数据积累体量将呈指数级增长，传统的存储手段计算能力已经不能满足海量数据的存储和分析。此外，云计算大数据等相关技术快速发展，数据的存储和分析能力得到了前所未有的提升，通过海量数据处理多样本分析超实时线的处理实时性要求不高的海量数据的存储与处理分析工作。是基于内存计算的大数据并行计算框架，可以有效减少迭代计算时的开销，实现对数据的实时分析和处理。基于大数据的数据仓库体系架构设计基于大数据的数据仓库体系架构采用柔性架构设计理念和分层设计思想，综合运用为代表的大规模数据处理技术和传统数据仓库的特点离线批处理式数据处理，查询式数据处理以及实时式数据处理种模式。按照以上数据处理模式，基于大数据的数据仓库采用架构，可以有效弥补传统数据仓库在海量数据处理数据存储等方面的不足，有效解决传统数据仓库平台处理能力不足的问题......”。

5、“.....缩短统计分析响应时间，通过统资源调度管基于大数据技术的数据仓库体系结构设计论文原稿，数据积累体量将呈指数级增长，传统的存储手段计算能力已经不能满足海量数据的存储和分析。此外，云计算大数据等相关技术快速发展，数据的存储和分析能力得到了前所未有的提升，通过海量数据处理多样本分析超实时计算和复杂模型解算实现数据价值深度挖掘开发各类数据产品已经成为对数据处理的新需求。基于大数据技术的数据仓库体系结构设计论文原稿。化的数据资源。数据存储部分。主题数据库中按照不同的主题对数据进行分类存放，主题数据库为数据仓库提供数据来源。数据仓库采用和统部署模式架构，具有高模块化松耦合特点，利用其先进的并行计算框架和资源调度框架，弥补传统数据库的局限，支持标准数据库语言及等多种传统应用数据够极大拓展数据的收集能力......”。

6、“.....本文基于大数据技术构建数据仓库体系结构，将大数据和数据仓库技术进行结合，采用目前流行的大数据架构，充分借鉴其低成本高性能高可靠性和可扩展的特点，以期实现对数据的采集处理存储和深度挖掘分析，有效发挥数据价值。传统数据仓库技术架构面临的挑战传统数据仓库技术架构数计算和复杂模型解算实现数据价值深度挖掘开发各类数据产品已经成为对数据处理的新需求。数据融合部分。分为两部分，对于关系型数据，按照主题数据库的分类进行抽取转换，加载到主题数据库中。对于非关系型数据，按照指定的元数据数据结构数据编码数据定义键结构和数据物理特征等进行数据抽取和转换，加载到主题数据库，为后续的统计分析挖掘业务提供标准化规范，采用组件化模块化服务化的方式进行设计，体系结构的主要内容以及相互之间的逻辑关系如图所示。基于大数据技术的数据仓库体系结构设计论文原稿......”。

7、“.....通过从各类关系型数据库系统抽取数据实现数据集成。在大数据背景下，非结构化数据半结构化数据大量出现，占到数据总量的以上，传统数据仓库架构不支持平台，减少数据复制导致的时间开销和多个应用数据库独立部署带来冗余的数据存储成本。另外，可以实现对数据的有效管控和数据标准的实施，实现数据质量管理。是个开源的可运行于大规模集群之上的分布式计算平台，通过实现计算模型和分布式文件系统，并且可以通过横向扩展实现计算能力和存储能力的大幅提升，可以实现对离据仓库是以数据库技术为核心，涉及元数据数据挖掘数据展现等多技术领域的综合应用。传统数据仓库按层次划分，主要包含源数据层数据仓库层数据应用层部分。传统数据仓库体系结构如图所示。源数据层。传统数据仓库的数据来源主要是从各个业务系统抽取的数据。按照数据仓库数据结构和编码格式对源数据进行抽取清洗转换和加载。大数据时代......”。

8、“.....在数据应用领域，随着各类系统复杂性的不断增强，数据总量正逐年以指数形式上涨，且数据类型超越了传统数据库所能处理的范畴。如何将这些数据进行收集整理并加以分析应用成为研究热点。传统的数据仓库由于处理数据格式有限计算能力扩展困难，已经不能满足数据处理需要，寻求新的数据仓库解决方案成为当务之急。大数据技术能据处理的需要。本文在对传统数据仓库体系结构相关理论研究的基础上，重点分析了传统数据仓库体系结构存在的不足以及大数据的特征和对数据处理的新需求，构建了基于大数据技术的数据仓库体系结构，采用目前流行的大数据处理技术架构，实现半结构化数据和非结构化数据的收集处理存储和分析挖掘，弥补了传统数据仓库在海量数据处理存储方面对应关系以及校验转换过滤的规则等信息......”。

9、“.....通过对元数据的统维护，可以实现各业务信息系统之间信息交互，避免出现数据孤岛现象。另外，元数据提供了数据访问的接口，帮助进行数据检索和数据挖掘。存在的主要问题传统数据仓库架构基本以层架构为主，采用单点服务器结构，方面，对分布式并行计算模式的着各类系统复杂性的不断增强，数据总量正逐年以指数形式上涨，且数据类型超越了传统数据库所能处理的范畴。如何将这些数据进行收集整理并加以分析应用成为研究热点。传统的数据仓库由于处理数据格式有限计算能力扩展困难，已经不能满足数据处理需要，寻求新的数据仓库解决方案成为当务之急。大数据技术能够极大拓展数据的收集能力，提升数据的综合分析处理能力究的基础上，重点分析了传统数据仓库体系结构存在的不足以及大数据的特征和对数据处理的新需求，构建了基于大数据技术的数据仓库体系结构，采用目前流行的大数据处理技术架构......”。