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本篇內容介紹了“Hive數倉開發的基本流程”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
1.從業務系統獲取數據
Sqoop 導入數據庫的數據：spoop 可以在 Hive 與傳統的數據庫間進行數據的傳遞，可以將一個關系型數據庫中的數據導進到 Hadoop 的HDFS中，也可以將 HDFS 的數據導進到關系型數據庫中。
Flume 采集文本數據：Flume 可以將各類型的文件進行采集，存放入 hdfs中。
Ftp 文件服務器：從文件服務器上下載分析所需的源數據（增量數據、全量數據）。
2.數據存儲
數據倉庫分層 ods 層、dw 層、da 層：
源數據層 ODS ：直接引用外圍的數據 沒有統一格式化的 不會直接應用使用不利于分析。
數據倉庫層 DW ：來自于 ODS 要經過 ETL 的過程 格式統一 數據規整 干凈清潔。
數據應用層 DA ：要去用 DW 層數據真正的數據使用者。
數據集市：也叫數據市場，數據集市就是滿足特定的部門或者用戶的需求，按照多維的方式進行存儲，包括定義維度、需要計算的指標、維度的層次等，生成面向決策分析需求的數據立方體。
3.配置調度系統
4.導出數據&展示
“Hive數倉開發的基本流程”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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