选择数据仓库技术和平台
数据仓库本身并不提供高速查询功能。只是由于其简单的星形结构，比业务数据库的复杂查询在速度上更有优势。如果仍然采用传统的关系型数据库来储存数据。在数据量上规模之后，同样也会遇到查询缓慢的问题。
但是，使用Hive来储存数据，再使用基于Hive构建的多维查询引擎Kylin，把星型模型下所有可能的查询方案的结果都保存起来，用空间换时间，就可以做到高速查询，对大规模查询的耗时可以缩短到次秒级，大大提高工作效率。
数据仓库比较流行的有：AWS Redshift,Greenplum,Hive等
DW主要面对小并发用户数、大数据量的访问。DW数据库优化主要侧重分区技术。DW支持OLAP类型的数据操作。
一个例子
整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分析模块。如图上图所示。
数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。单个collector宕机之后，数据也不会丢失，并能将agent数据自动转移到其他的colllecter处理，不会影响整个采集系统的运行。如图5所示。
数据冗余模块不是必须的，但如果日志数据中没有足够的维度信息，或者需要比较频繁地增加维度，则需要定义数据冗余模块。通过冗余维度定义器定义需要冗余的维度信息和来源（数据库、文件、内存等），并指定扩展方式，将信息写入数据日志中。在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。
维度定义模块是面向业务用户的前端模块，用户通过可视化的定义器从数据日志中定义维度和度量，并能自动生成一种多维分析语言，同时可以使用可视化的分析器通过GUI执行刚刚定义好的多维分析命令。
并行分析模块接受用户提交的多维分析命令，并将通过核心模块将该命令解析为Map-Reduce，提交给Hadoop集群之后，生成报表供报表中心展示。
借用部分参考文献
1、数据仓库的源数据类型
http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/data-warehouse-source-data/
http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/
2、大数据下的数据分析平台架构
http://www.programmer.com.cn/7617/
3、数据的游戏：冰与火
http://coolshell.cn/articles/10192.html
4、Teradata 数据仓库技术架构及方案
http://wenku.baidu.com/view/1f8a30791711cc7931b71699.html
5、淘宝数据仓库架构实践
http://wenku.baidu.com/view/72d5a86658fafab069dc02d6.html
6、BI数据仓库数据分层
http://ierda.blog.163.com/blog/static/77469587201326105956470/
7、数据仓库逻辑架构设计（一）
http://www.alidata.org/archives/257
8、数据仓库模型的概述
http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%BB%93%E5%BA%93%E6%A8%A1%E5%9E%8B
9、数据仓库
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B3%87%E6%96%99%E5%80%89%E5%84%B2
10、百亿级实时大数据分析项目，为什么不用Hadoop？
http://www.yonghongtech.com/webShare/webshare_w4.html
11、Java BI新生代——百度商业运营实践
http://www.infoq.com/cn/presentations/java-bi-the-new-generation-baidu-business-practice
12、阿里巴巴数据产品经理工作总结篇
13、大数据环境下互联网行业数据仓库/数据平台的架构之漫谈
http://lxw1234.com/archives/2015/08/471.htm
14、【干货经验分享】三种数据部门架构优与劣
15、数据库schema设计与优化
文章5：
文章13：
数据采集
数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
- 网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
- 业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。
- 来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；
- 其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；
数据存储与分析
毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；
Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享
这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据；
和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
- 业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
- 报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
- 即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
- OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
- 其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算
现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控
在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始；
这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
元数据管理
这块想要做好，非常复杂，我觉得是且价值小于成本，因此我们暂不考虑这块。目前只有每天任务运行的元数据。
总结
在我看来，架构，并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。