上世纪 90 年代（大概 1993-1995 年之间吧），沃尔玛尝试将 Aprior 算法引入到 POS 机数据分析中（实际上是一种商品的关联分析算法），当时发现跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒，最后经过进一步市场调研发现，美国的太太们经常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫在买完尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。但随着数据集市的不断增多，这种架构的缺陷也逐渐显现：公司内部独立建设的数据集市

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Datastage 操作界面对元数据的支持：Datastage 是自己管理 Metadata，不依赖任何数据库。参数控制：Datastage 可以对每个 job 设定参数，并且可以 job 内部引用这个参数名。数据质量：Datastage 有配套用的 ProfileStage 和 QualityStage 保证数据质量。定制开发：提供抽取、转换插件的定制，Datastage 内嵌一种类 BASIC

到这里，由于数仓模型设计的复杂性，我们需要多人合作共同完成建模工作，这时候架构师或者建模师可以结合之前分层分域的成果，按层按域将模型设计任务进行拆解后分发给不同的人完成。DW 层，数据仓库的核心存储层，这一层数仓建模的核心，相对标准的思路是我们在明细层采用范式建模的思路自顶向下设计把 ODS 层的数据完整的整合进来，打破孤岛（ID 映射）、消除冗余，再往上层可以采用维度建模的思路，基于 DWD 层

数据仓库是一种数据管理的方法论，理论概念很早就提出来了，而且各个行业都有广泛深入的应用。因此到目前为止该方法论的理论和实践体系已经非常完善了。深入了解过数仓而且有一定实践经验的人，应该能够在数据中台、数据治理、数据资产管理、数据中心，以及 DAMA、DCMM 等知识体系中，看到许许多多的数据仓库的知识。

上篇，我们介绍了五种传统 ETL 工具和八种数据同步集成工具。数据仓库详细介绍（五.ETL）工具篇上本篇，我们接着介绍两种新型 ETL 工具、大数据发展不同阶段产生的六种主要计算引擎、五种流程控制组件。最后我们简单讨论两个话题：这么多组件我们该如何抉择？如何快速将工具引入生产实践？0x01 新型 ETL 工具MapReduce 将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Ma

数据质量管理是对数据从计划、收集、记录、存储、回收、分析和展示生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。”——以上内容摘自百度百科。笔者观点：“数据质量管理不单纯是一个概念，也不单纯是一项技术、也不单纯是一个

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1、Spring Cloud Alibaba 是什么Spring Cloud Alibaba 是阿里巴巴提供的微服务开发一站式解决方案，是阿里巴巴开源中间件与 Spring Cloud 体系的融合。马老师左手双十一，右手阿里开源组件，不仅占据了程序员的购物车，还要攻占大家的开发工具。先说说 Spring Cloud提起微服务，不得不提 Spring Cloud 全家桶系列，SpringCloud