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為什么先說(shuō)這個(gè)，其實(shí)很簡(jiǎn)單：因?yàn)榻^大多數(shù)人都把這兩個(gè)概念混為一談。然后就會(huì)出現(xiàn)各種各樣的問(wèn)題：oracle不是數(shù)據(jù)庫(kù)么，怎么又是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？Hive不是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)么？怎么又是數(shù)據(jù)庫(kù)？

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)概念，是一些技術(shù)的集合。類同于切菜刀法和雕刻刀法；

Oracel、DB2、MySQL、Hive是一個(gè)容器，是一種工具。類同于一把刀。

當(dāng)我們?cè)谡f(shuō)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)候，我們?cè)谡f(shuō)什么？說(shuō)的是你用的mysql還是oracle？用的是Hive還是Kylin？用的是druid還是doris？都不是！因?yàn)檫@些是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的工具！

我們?cè)谡f(shuō)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)候，我們實(shí)際上說(shuō)的是一種面向主題，沉淀歷史不可變信息，對(duì)明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總的，為決策提供在線分析服務(wù)的數(shù)據(jù)技術(shù)的集合。

我們?cè)趯?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)候，需要用到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)（數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)工具）、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)（數(shù)據(jù)庫(kù)工具）、數(shù)據(jù)處理技術(shù)（ETL工具、監(jiān)控報(bào)警）、數(shù)據(jù)管理技術(shù)（元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)地圖、血緣關(guān)系）等等技術(shù)。

而oracle、mysql、hadoop等都只是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)中的一種而已。

1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念誕生

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念公認(rèn)最早的定義者，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父比爾·恩門(mén)（Bill Inmon）在1991提出的。在此之前，所有的業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)都是存在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的，并沒(méi)有分開(kāi)。

這個(gè)inmon就是inmon、kimball建倉(cāng)方法論的inmon，是不是很熟悉？

如同絕大多數(shù)新概念一樣，剛誕生的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)同樣遭受到了巨大的失敗。inmon的建設(shè)理念是自上而下，這個(gè)上指的是數(shù)據(jù)的上游，不是數(shù)據(jù)分層的上層。

大家都是做數(shù)倉(cāng)的，你肯定理解為什么一開(kāi)始數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念會(huì)慘敗。因?yàn)樽陨隙绿y見(jiàn)效，得把所有的業(yè)務(wù)理清楚，把所有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)理清楚，然后分主題分層一點(diǎn)點(diǎn)的設(shè)計(jì)，然后按照這個(gè)設(shè)計(jì)一層層的建。而且一旦其中有任何變動(dòng)，整個(gè)設(shè)計(jì)全廢。所以第一批吃螃蟹的那些公司基本上都是小白鼠。

2、數(shù)據(jù)集市概念誕生

這個(gè)時(shí)候，有個(gè)英雄站出來(lái)了，這就是Kimball，他寫(xiě)了一本書(shū)《The?DataWarehouse?Toolkit》，開(kāi)啟了數(shù)據(jù)集市的狂潮，也開(kāi)創(chuàng)了另一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)的流派-Kimball的自下而上流派。這個(gè)上、下也是上下游的意思。Kimball建議，百鳥(niǎo)在林，不如一鳥(niǎo)在手。先搞一個(gè)銷售部門(mén)，摸清銷售部門(mén)的需求，等于把下游的需求先鎖死。然后再順藤摸瓜，把數(shù)倉(cāng)的每一層設(shè)計(jì)好，最后再摸到業(yè)務(wù)系統(tǒng)（CRM+ERP+人力系統(tǒng)），找業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，這樣就建立了一個(gè)銷售部門(mén)級(jí)的數(shù)據(jù)集市。

由于這種方法的需求少了，設(shè)計(jì)工作少，難度也就低了，對(duì)應(yīng)的建設(shè)難度和工作量也少，建設(shè)速度就快，見(jiàn)效也就快啊，非常利于工作的開(kāi)展。所以數(shù)據(jù)集市大行其道。

3、DW\DM融合

兩派吵了很久很久，各自都有死忠，也都有對(duì)的理由，各自也都說(shuō)服不了對(duì)方。雙方也明白了：“one size fits all”一碼通用是不可能的。終于在1998年， Inmon提出了新的BI架構(gòu)CIF(CorporationInformation Factory,企業(yè)信息工廠)。

上面這張圖就是inmon老爺子畫(huà)的，看上去很亂對(duì)吧？其實(shí)按照咱現(xiàn)在的視角看就很清晰了：

這個(gè)架構(gòu)是不是很熟悉？對(duì)！這個(gè)架構(gòu)從1998年到現(xiàn)在，就沒(méi)變過(guò)！而且也是所有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)的框架性指南。

4、實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)

一直到最近兩年，實(shí)時(shí)處理技術(shù)的飛速發(fā)展，才將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)往前又推了一步，出現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)。實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)又分為批數(shù)據(jù)+流數(shù)據(jù)、批流一體兩種架構(gòu)。從這里開(kāi)始，也就正式進(jìn)入了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)范疇。

1、離線數(shù)倉(cāng)

剛轉(zhuǎn)到大數(shù)據(jù)環(huán)境中的哥們會(huì)很奇怪，為啥有一個(gè)數(shù)倉(cāng)叫離線數(shù)倉(cāng)？從來(lái)沒(méi)聽(tīng)過(guò)啊！

其實(shí)離線數(shù)倉(cāng)就是咱以前做的傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)，數(shù)據(jù)以T+1的形式計(jì)算好放在那里，給前臺(tái)的各種分析應(yīng)用提供算好的數(shù)據(jù)。這也被稱為“大數(shù)據(jù)的批處理”。只不過(guò)原本的單體環(huán)境工具（oracle、informatica等）基本都被替換成了大數(shù)據(jù)體系內(nèi)（Hadoop、Hive、Sqoop、oozie等）的工具而已。

大數(shù)據(jù)環(huán)境中工具清單：

2、實(shí)時(shí)計(jì)算

就是因?yàn)橛袑?shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，所以才會(huì)有離線數(shù)據(jù)處理。相對(duì)應(yīng)的也就有實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)和離線數(shù)倉(cāng)。實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)最開(kāi)始是在日志數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)中被廣泛使用，后來(lái)在各種實(shí)時(shí)戰(zhàn)報(bào)大屏的推動(dòng)，實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)開(kāi)始應(yīng)用。

與離線計(jì)算相比，實(shí)時(shí)計(jì)算這邊減少了數(shù)據(jù)落地，替換了數(shù)據(jù)計(jì)算引擎，目前純流式數(shù)據(jù)處理基本上就只有Spark Streaming了。Storm會(huì)丟數(shù)據(jù)，F(xiàn)link是批流一體的。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算好結(jié)果后，可以落地到各種數(shù)據(jù)庫(kù)中，也可以直接對(duì)接到大屏進(jìn)行展示。

1、Lambda 架構(gòu)

Lambda架構(gòu)核心就三個(gè)：批數(shù)據(jù)處理層、流數(shù)據(jù)處理層和服務(wù)層。批數(shù)據(jù)處理層應(yīng)對(duì)歷史長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)計(jì)算，流數(shù)據(jù)處理層應(yīng)對(duì)短時(shí)間實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算。如果一個(gè)需求要?dú)v史到當(dāng)前所有數(shù)據(jù)的累加結(jié)果，那就在服務(wù)層將兩部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行累加就好了。

Lambda架構(gòu)需要維護(hù)兩套計(jì)算引擎，如果需要?dú)v史到現(xiàn)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的累加，則需要在兩邊同時(shí)做相同的計(jì)算，然后還得加總一下，非常麻煩。因此就有了最近非?；馃岬腒appa架構(gòu)。

2、Kappa 架構(gòu)

Kappa架構(gòu)的設(shè)計(jì)很有意思。Lambda架構(gòu)反正還是分離線和實(shí)時(shí)兩部分的，所以可以從離線庫(kù)和實(shí)時(shí)消息隊(duì)列取數(shù)，分別計(jì)算后，在服務(wù)層加總就可以了。

Kappa的設(shè)計(jì)理念是：干脆不要離線了，全部都進(jìn)行流式計(jì)算。流式計(jì)算的數(shù)據(jù)來(lái)源是消息隊(duì)列，那我把所有需要計(jì)算的數(shù)據(jù)放在消息隊(duì)列里就好了，然后讓流計(jì)算引擎計(jì)算所有數(shù)據(jù)不就好了？

因?yàn)樗袛?shù)據(jù)都存在Kafka，上面接Flink批流一體數(shù)據(jù)處理引擎將kafka的數(shù)據(jù)計(jì)算好存在服務(wù)層的table n中。如果需求有變化了，就講kafka的offset調(diào)整一下，F(xiàn)link則重啟一個(gè)任務(wù)重新計(jì)算，存在table N+1中，當(dāng)N+1的數(shù)據(jù)進(jìn)度趕上table n了，就停掉table n的任務(wù)。

3、Kappa 架構(gòu)+查詢+分析展示

Kappa架構(gòu)只到數(shù)據(jù)服務(wù)層，F(xiàn)link本身只是一個(gè)計(jì)算引擎，因此還需要一個(gè)提供快速查詢的工具和一個(gè)展示的工具。所以現(xiàn)在的架構(gòu)就變成了這樣：

綜上所述，傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)倉(cāng)還是有很多區(qū)別的：

建議傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師的轉(zhuǎn)型路線：

傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)-離線數(shù)倉(cāng)（批數(shù)據(jù)處理）-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理（流數(shù)據(jù)處理）-lambda架構(gòu)-kappa架構(gòu)（批流一體）。

另外，還有一些朋友一直在問(wèn)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺(tái)都有啥區(qū)別??？這些也都很火啊，能不能講講？這些也早已分享過(guò)了，

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