大数据数仓30问

基础概念篇

1. 什么是数据仓库（Data Warehouse）？它与传统数据库的区别是什么？

2. 数据仓库中的OLAP（在线分析处理）和OLTP（在线事务处理）有什么区别？

3. 解释一下数据仓库的三层架构模型。

4. 什么是维度建模？请举例说明事实表和维度表。

5. ETL（Extract, Transform, Load）过程具体包括哪些步骤？为什么它对数据仓库如此重要？

6. 数据仓库中的缓慢变化维度有几种类型？请简要解释。

7. 什么是数据集市？它与企业级数据仓库的关系是怎样的？

技术工具篇

1. Hadoop生态系统的核心组件有哪些？它们各自的作用是什么？

2. 请解释HDFS（Hadoop分布式文件系统）的工作原理。

3. MapReduce的工作流程是怎样的？它解决了什么问题？

4. Apache Hive和Pig分别是什么？它们如何简化大数据查询？

5. Spark相对于Hadoop MapReduce的优势在哪里？

6. 什么是Apache Kafka？它在大数据处理中扮演什么角色？

7. 解释一下Apache Flink及其在实时数据分析中的应用。

实践操作篇

1. 如何设计一个高性能的数据仓库架构？

2. 在数据仓库项目中，如何进行数据质量控制？

3. 如何选择合适的数据分区策略以优化查询性能？

4. 实现增量数据加载的策略有哪些？各自的优缺点是什么？

5. 如何处理数据仓库中的数据不一致性问题？

6. 在多租户环境下，如何确保数据的安全性和隔离性？

高级议题篇

1. 云计算环境下的数据仓库解决方案有哪些？比如AWS Redshift、Google BigQuery等。

2. 什么是Lambda架构？它如何支持实时和批处理分析？

3. 介绍一些大数据仓库的优化技巧和最佳实践。

4. 如何利用机器学习技术提升数据仓库的分析能力？

5. 数据湖与数据仓库的区别是什么？它们如何协同工作？

6. 什么是数据虚拟化？它如何简化数据访问和集成？

7. 在大数据数仓中，如何实现数据生命周期管理？

未来趋势与挑战篇

1. 大数据数仓面临的最大挑战是什么？如何应对？

2. 随着数据量的爆炸式增长，数据仓库的可扩展性如何保证？

3. 你如何看待云原生数据仓库的发展趋势？它将如何影响未来的数据管理？

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