通常说的大数据平台主要包括三部分：
- 数据相关的工具、产品和技术：
– 批量数据采集传输sqoop，spark
– 离线数据处理Hadoop，Hive，Spark
– 实时流处理Storm，Spark Streaming，Flink
• 数据资产：
– 公司业务本身产生和沉淀的数据
– 公司运作产生的数据（如财务、行政）
– 第三方数据：外界购买、交换或者爬虫而来的数据
• 数据管理：有了工具和数据，需要进行管理才能让数据价值最大和风险最小
相关数据管理技术和概念：数据仓库、数据建模、数据质量、数据规范、数据安全和元数据管理
心形模型
维度表:一些属性的字典表 商品信息，
事实表:用户行为
雪花模型
比如说用户年龄,性别 id---》id 姓名，与年龄
统一标准：比如 一个业务部门 删除 0 在线 1 ，另一个 ，删除 N 在线 Y
口径就是常说的 where过滤条件
上面的是一个业务线的数据建模
整个大数据部门的数据仓库-------》数据集市{
拉取相关字段建立宽表--------》在宽表的基础-----》各个业务抽取字段形成对应的业务表（机器学习的，数据分析的）-------》统计分析过程（join，或者中间临时表）-----》
}
这张 是对于公司所有类型的数据（埋点收集数据，员工数据、业务产品数据）全部存在数据仓库==============》后续分对应部门使用建表
建模---》分层 的好处 ：解耦，上游数据对下游影响较小，表的依赖关系去寻找业务问题
ODS（Operational Data Store，操作数据存储）：原始数据层，数据源头表通常会原封不动的存储一份。DW层（DWD和DWS层）：
DWD（data warehouse detail）明细层
DWS（data warehouse service 汇总层
数据仓库明细层DWD和数据仓库汇总层DWS是数据平台的主要内容。它们是通过ODS层经过ETL清洗、转换、加载生成的，
基于维度建模理论来构建，通过一致性维度和数据总线来保证各个子主题的维度一致性。（就算数据表被删了也可以重新跑 从ODS恢复过来）
ADS（集市数据层，也称应用层）：应用层主要是各个业务方或者部门基于DWD和DWS建立的数据集市（DM），数据集市是相对于数据仓库来说的。一般应用层的数据是来源于DW层，原则上是不能访问ODS层的。对比于DW层，应用层只包含部门或业务方自己关心的明细层和汇总层的数据。（一般是将各个要用的表join起来形成宽表，供下游业务分析人员 select * ）
准备区：在hdfs备份一份原始数据
dw：数据仓库，数据开发建模
dm：数据集市应用 多表join的结果
OLTP与OLAP的区别：
OLTP(online transaction Processing) 联机事务处理过程:侧重于单条数据的查新，主要是在关系型数据库上
OLAP联机分析处理:专门的分析性数据库，侧重于批量的数据请求，更加试用于大数据查询处理
列式存储的好处：
对于OLAP 查询都是相关的列，不需要读取整个表所有字段进行处理
对于OLTP 进行增删改查,多半是对整行数据进行操作