数据仓库概念：

数据仓库，英文名称Data Warehouse，简写为DW。
是一种面向分析的存储系统。

他是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。
它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。

数据仓库作用：

数据可以多维度分析，可以预测，利于做商业决策

数据仓库特点：

主题性：

所有数据都围绕着主题来组织。

集成性：

统一编码，统一单位，统一类型，因为原始数据来自不同数据源，有着不同的存储方式。

非易失性（也叫稳定性）：

一般周期性的从生产库拉取数据，那么有些状态可能生产库已经改变了，但在数据仓库已经记录下来了。

随时间变化：

数据仓库中，每条数据都会和时间关联，表达他是什么时间的什么数据。

数据仓库重要概念：

ETL（ Extract-Transform-Load）：数据的抽取，转换，加载。

市场上有专门的工具做这个（Informatica powercenter、Datastage、Oracle OWB(oracle warehouse builder)、ODI、微软DTS、Beeload、Kettle、Talend 、DataSprider、Spark、等等……）。

常见的数据仓库：

常见的数据仓库就是hive（主要是免费），属于hadoop生态圈的一员，可以查询HDFS（分布式文件系统）中的数据。
Hive有专门的查询语言HiveQL，简称HQL。
了解Hive，首先要了解Hadoop生态圈，HDFS，mapreduce，以及谷歌三大论文等大数据方向的知识，后面再细说。