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bigdata-project/src/main/data/3.数据建模.md

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     Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，
     然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，
     所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。优势：易于维护，高度集成；劣势：结构死板，部署周期较长
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+    Inmon表示应该围绕主题来组织数据仓库中的数据，每个主题区域仅仅包含该主题相关的信息，数据仓库应该一次增加一个主题。
 
     Kimball提出的总线式的自下而上（DM-DW）的数据仓库架构。同样的，操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，
     然后通过ODS的数据，利用维度建模方法建设一致维度的数据集市。通过一致性维度可以将数据集市联系在一起，由所有的数据集市组成数据仓库。
     优势：构建迅速，最快的看到投资回报率，敏捷灵活；劣势：作为企业资源不太好维护，结构复杂，数据集市集成困难。
 
+    Kimball表示数据仓库仅仅是构成它的数据集市的联合，通过一系列维数相同的数据集市递增得构建数据仓库。每个数据集市将联合多个数据源来满足特定的业务需求。
+    通过一致的维度，能够看到不同数据集市中的信息。
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 ###### 4、数据建模几种方式？
     范式建模
     维度建模
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 ###### 7、实时数仓和离线数仓区别？同一业务线数据建模分层必须一样么？
 
 
+##### 8、如何创建数据模型？
+    数据仓库建模阶段划分：业务建模、领域概念建模、逻辑建模、物理建模
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