数据仓库处理的数据内容是？

一、数据仓库处理的数据内容是？

①、主数据-参考数据-交易数据

②、状态数据-事件数据

③、当前数据-周期数据

二、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

三、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。

四、技术内容包括？

一、按照是否可物化为实物形态分类

按照是不否可以物化为实物形态，信息技术可 或分为“硬”信息技术和“软”信息技术两大类。硬信息技术是指各种已经或即将转化为信息设备的信息技术，这类信息技术有时就是指各种具体的实物形态的信息产品，如复印机、电话机、电子计算机等；软信息技术则是指那些不具明显物质承担者，但双是人类在长期从事信息活动过程中积累而形成的有关信息处理的经验、知识、方法与技能，如舆调查技术、信息组织技术、信息检索技术、统计技术、决策技术等。

二、按照信息活动的基本分类

按照信息活动的基本，信息技术可以划分为信息获取技术、信息处理技术、信息传递技术、信息存储技术、信息检索技术等。信息获取技术把人们的感觉器官不能准确感知 或不能感知的信息转化为人能古籍的信息，如气象卫星、行星探测器等；信息处理技术是对信息进行分类、排序、转换、浓缩、扩充的技术，如计算机技术等；信息存储技术如印刷术、照相术、磁盘技术等。

三、按照人们日常所使用的信息设备的种类或其用途分类

按照人们日常所使用的信息设备的种类或其用途可分为电话技术、电报技术、电视技术、广播技术、缩微技术、复制技术、卫星技术、计算机技术等众多的门类。

四、按照信息系统功能分类

按归信息系统功能分信息输入输出技术、信息描述技术、信息存贮和检索技术、信息处理技术。

五、技术标有哪些内容？

包括全部施工组织设计内容，用以评价投标人的技术实力和建设经验。技术复杂的项目对技术文件的编写内容及格式均有详细要求，应当认真按照规定填写标书文件中的技术部分，包括技术方案，产品技术资料，实施计划等等。

施工组织设计注意了模式和条款，工艺和规范套用细而全，但没有结合工程的实际，失去了针对性，有的企业已通过了质量认证和环保认证，但没有针对相关工程制定具体的组织措施。

六、bim技术的内容？

综合进度质量安全造价的系统，cad技术，3维表现技术，其他可以接入bim系统的各类技术。

七、技术评价的内容？

技术评价：也称技术评估。是对某种技术可能带来的社会影响进行定性定量的全面研究，从而对其利弊得失作出综合评价的技术。

　　技术评价着重研究一项技术的引入对社会带来的潜在的、间接的、不可逆的和滞后的后果。技术评价是随着科学技术的迅速发展带来一些未预料的社会代价而产生的。汽车变成城市空气污染的主要来源，就是一个例子。

　　技术评价的原则：

三种性的相结合：技术先进性、经济合理性与生产可行性相结合。技术先进性就是技术创新性。只有创新才能保证所开发的技术成果具有先进水平。创新是技术开发中选题与成果评价的重要依据。经济合理性包括保证用户在使用技术成果过程中的经济合理；能够为生产企业带来生产经营的经济效益。生产可行性是指能够预计到推广应用的可能性。例如，对机电产品要考虑到使用部门、地区对新产品、新技术的吸引、消化能力，操作使用习惯等。

两种需要的相结合：当前需要和长远需要相结合。对技术开发的课题选择与成果评价时，不仅要考虑到当前本企业发展生产、提高技术水平、提高经济效益的作用，还要有长远观点，考虑到今后对本企业较长时间的影响。

两种利益的相结合：局部利益与整体利益相结合。包括两个含义：一是指新技术成果的效益分析，不仅要求能为本企业带来效益，而且能为本行业，本地区乃至整个国民经济的发展带来效益。在处理局部效益同整体的关系时，原则上局部效益要服从整体效益。二是指规模较大的技术开发项目于其中的若干较小课题，则前者与后者同样是整体与局部的关系。因此，要求局部与整体之间实现最佳配合。

八、技术交底内容包括？

技术交底是把设计要求，施工措施贯彻到基层以至工人的有效方法。是技术管理中一重要环节。在建筑安装企业中，技术交底一般包括图纸交底、施工技术措施交底及安全技术交底等。在每一单项和分部分项工程开始前，均应进行技术交底工作。要严格按照施工图、施工组织设计、施工验收规范、操作规程和安全规程的有关技术规定施工。

九、医学检验技术内容？

主要科目如下：

生物化学、医学统计学、分析化学、检验仪器学、生理学、病理学、寄生虫学及检验、微生物学及检验、免疫学及检验、血液学检验、临床生物化学及检验等。

医学检验技术专业培养具有基础医学、临床医学、医学检验等方面的基本理论知识和基本能力，能在各级医院、血站及防疫等部门从事医学检验及医学类实验室工作的医学高级专门人才。

培养要求：

该专业学生主要学习基础医学、临床医学、医学检验方面的基本理论知识，受到医学检验操作技能系统训练，具有临床医学检验及卫生检验的基本能力。

扩展资料

毕业生获得的知识和能力

1、掌握基础医学和临床医学的基本理论知识；

2、掌握医用化学、分子生物学、免疫学、病原诊断学、血细胞形态学的基本理论和技术，了解常用检验仪器的基本构件和性能；

3、具有数理统计及计算机应用的基本能力；

4、熟悉国家卫生工作及临床实验主管理有关的方针、政策和法规；

5、了解医学检验前沿学科的理论和技术的发展动态；

6、掌握文献检索、资料调查的基本方法，具有一定的科学研究和实际工作能力。

十、数据内容识别技术涉及哪些内容？

数据内容识别技术涉及文本、图像、音频、视频等多种类型数据的自动识别和分类。其中文本内容识别技术包括自然语言处理、文本分类、实体识别等；图像内容识别技术包括图像识别、目标检测、图像分割等；音频内容识别技术包括语音识别、声音识别等；视频内容识别技术包括视频识别、视频分析、行为识别等。这些技术的目的是通过计算机自动处理数据，提高数据处理效率和准确性，以更好地服务于人类社会。