1.兩個項目

采集項目&數(shù)據(jù)倉庫項目

1. 從功能的角度
   采集項目：數(shù)據(jù)的采集、傳輸
   數(shù)據(jù)倉庫項目：數(shù)據(jù)的計算為主，同時也存儲數(shù)據(jù)
   2.從技術(shù)角度
   采集項目：flume，kafka，datax，maxwell
   數(shù)據(jù)倉庫項目：Mysql， HDFS， Spark， Flink， MR

2.數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫

1. 從名稱上進行區(qū)分
   數(shù)據(jù)庫：database
   數(shù)據(jù)倉庫：data warehouse
2. 從數(shù)據(jù)的來源進行區(qū)分
   數(shù)據(jù)庫：企業(yè)中基礎(chǔ)核心的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
   數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)
3. 從數(shù)據(jù)存儲進行區(qū)分
   數(shù)據(jù)庫：核心作用就是查找業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（行式存儲、索引、不能存儲海量數(shù)據(jù)）
   數(shù)據(jù)倉庫：核心作用就是統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)（列式存儲、存海量數(shù)據(jù)）
   4.從數(shù)據(jù)價值進行區(qū)分
   數(shù)據(jù)庫：保障全企業(yè)全業(yè)務(wù)的正常運行
   數(shù)據(jù)倉庫：統(tǒng)計數(shù)據(jù)、支撐決策，可視化

3.數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程

數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)

4.統(tǒng)計分析的基本步驟

技術(shù)：Hive On Spark
步驟：

步驟