数据仓库面试题？

一、数据仓库面试题？

以下是一些数据仓库面试题：

 

1. 什么是数据仓库？

2. 数据仓库的作用是什么？

3. 数据仓库和数据库的区别是什么？

4. 数据仓库的架构是什么？

5. 如何进行数据仓库的建模？

6. 如何进行数据仓库的 ETL 流程？

7. 如何进行数据仓库的性能优化？

8. 如何进行数据仓库的备份和恢复？

9. 如何进行数据仓库的安全管理？

10. 如何进行数据仓库的监控和优化？

 

以上是一些常见的数据仓库面试题，你可以根据自己的经验和知识进行回答。

二、hive数据仓库面试都问什么？

在hive数据仓库面试中，通常会被问到技术技能、经验及项目相关问题。

因为作为数据仓库及数据处理领域的热门技术，hive使用广泛，故企业对人才需求也很高，并且对候选人的技术实力和项目经验也有很高的要求。同时，还会关注面试者的学习能力和解决问题的能力。

面试需要准备的材料和知识也包括基础知识、数据存储与处理、性能优化、设计开发等方面。

三、大数据仓库面试：解锁面试技巧，掌握关键知识

概述

在当今信息化时代，大数据技术越发重要，大数据仓库更是作为企业数据管理的核心工具。无论是应聘大数据仓库相关职位，还是想要提升自身技能，了解大数据仓库面试相关知识都至关重要。本文将为您详细介绍大数据仓库面试的技巧和关键知识。

面试准备

在准备大数据仓库面试前，首先要了解大数据仓库的概念和作用。大数据仓库是一个用于管理和分析大数据的集中式存储系统，可以帮助企业更好地理解数据、进行决策和战略规划。面试中可能涉及到的技术包括ETL工具、数据模型设计、数据库知识等。

在面试前还需要准备自我介绍、项目经历等材料，并针对简历中的各个项目进行深入准备。此外，要熟悉常见的大数据仓库面试问题，如数据清洗、数据建模、数据治理等。

面试技巧

在大数据仓库面试中，除了技术问题外，沟通能力、解决问题能力也是面试官关注的重点。要注意表达清晰、逻辑性强，回答问题时要结合实际案例，展示自己的经验和能力。在遇到问题不清楚的情况下，可以适当坦诚承认，表现出学习能力和态度。

此外，在面试中要尊重面试官，保持自信和礼貌，展现出对大数据仓库领域的热情和专业素养。

关键知识

大数据仓库面试可能会涉及的关键知识点包括但不限于：

• 数据仓库架构：了解数据仓库的结构，包括数据源、数据存储、数据管理和数据应用等。
• ETL过程：了解ETL过程的目的和流程，熟悉常见的ETL工具及其使用。
• 数据建模：能够进行数据建模设计，掌握维度建模和事实建模的概念。
• SQL语法：熟练掌握SQL语法，能够编写复杂的查询语句。
• 数据分析：具备数据分析能力，能够运用数据仓库进行数据分析和汇总。

通过准备充分、展现自己的能力和潜力，相信您一定能够在大数据仓库面试中脱颖而出，取得成功！

感谢您阅读本文，希望对您在大数据仓库面试中有所帮助！

四、数据仓库十大主题模型？

数据仓库十大的主题模型如下

高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系

中层模型：细化 上层主题 数据项

物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计

维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提出 （当前最主流的模型）

星型：所有维表直接连接到事实表

雪花型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上

五、一道数据仓库项目管理面试题？

--建立临时视图1，检索每个部门第一名分数

createorreplaceviewtemp_v1as

select部门号,max(成绩)as成绩fromEmployeegroupby部门号;

--在临时视图1的基础上建立临时视图2，检索第二名分数

createorreplaceviewtemp_v2as

select部门号,max(成绩)as成绩fromEmployee

where(部门号,成绩)notin(select*fromtemp_v1)

groupby部门号;

--联合两个临时视图的查询结果，建立临时视图3

createorreplaceviewtemp_v3as

select*from

(select*fromtemp_v1unionselect*fromtemp_v2)

orderby部门号,成绩;

--建立目标视图

createorreplaceviewVdepEm2as

select部门号,员工号,成绩fromEmployee

where(部门号,成绩)in(select*fromtemp_v3);

*******************

昨天有点事情耽搁了，这个应该可以实现你的要求。如果不允许建立临时视图的话，你把这几个临时视图糅进去就可以了。

六、数据仓库包括操作？

高层整理仓库数据，数字笔记，人员运行，另外还包括机器操作等数据，也就是查看的意思。

七、大数据仓库前景？

绝对有钱途， 我推荐过两个大学毕业生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错，绝对上万

数据仓库最吃钱了，许多都是有钱的大公司钱没地花，大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting, CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。

没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势，特别是前瞻。

八、数据仓库 分析

数据仓库与分析的重要性

在当今高度信息化的时代，数据已经成为了企业决策的重要依据。而数据仓库作为企业数据的重要存储和整合平台，其重要性不言而喻。首先，数据仓库提供了对数据的集中管理，使得企业能够更好地了解自身的业务状况，从而做出更为精准的决策。其次，数据仓库为企业提供了强大的数据分析工具，使得企业能够通过数据来发现隐藏在其中的规律和趋势，进而实现业务优化和提升。

数据仓库的设计与构建

数据仓库的设计与构建是一个复杂而关键的过程。首先，需要确定数据仓库的架构，包括数据的来源、存储方式、数据处理等方面。其次，需要选择合适的数据处理工具和技术，以确保数据的准确性和完整性。此外，还需要考虑数据的安全性和隐私保护，以确保企业的数据不被泄露和滥用。 在数据仓库的设计与构建过程中，分析能力至关重要。数据分析能够通过数据挖掘、数据处理和可视化等技术，帮助企业发现隐藏在数据中的价值。通过数据分析，企业能够更好地理解客户需求、市场趋势和竞争状况，进而制定更为精准的营销策略和产品开发方向。

数据分析的应用场景

数据分析在许多领域都有着广泛的应用。首先，在商业领域，数据分析能够帮助企业了解市场趋势、客户需求和竞争状况，进而制定更为精准的营销策略和产品开发方向。其次，在医疗领域，数据分析能够帮助医生更好地了解患者的病情、治疗效果和药物反应，进而制定更为合理的治疗方案。此外，在教育领域，数据分析能够帮助教师更好地了解学生的学习状况、兴趣爱好和能力水平，进而制定更为个性化的教学方案。 总之，数据仓库与分析是企业实现数字化转型的关键组成部分。通过数据仓库的构建和数据分析的应用，企业能够更好地了解自身业务状况、发现隐藏的价值、制定更为精准的决策，进而实现业务优化和提升。因此，企业应该重视数据仓库与分析的重要性，加强相关人才的培养和引进，以适应数字化时代的发展需求。

九、数据仓库 前景

数据仓库是一个用于集中式数据存储和管理的系统，已经成为许多企业和组织中不可或缺的一部分。随着信息技术的不断发展和数据量的不断增加，数据仓库在数据分析和业务决策中扮演着至关重要的角色。它能够提供经过清洗、集成和转换的数据，帮助企业更好地理解自身的业务情况，发现潜在的机会和挑战。

数据仓库的重要性

数据仓库不仅可以存储大量的数据，而且还可以将数据按照特定的规则进行整合，帮助企业在决策制定过程中做出更准确的判断。通过数据仓库，企业可以快速地分析数据，发现数据之间的关联性，找到业务中的瓶颈和优化点。

数据仓库的优势

• 数据集中管理：将企业内部的各类数据整合到一个统一的平台，方便管理和分析。
• 数据准确性：数据经过清洗和转换，保证数据的准确性和一致性。
• 数据分析：通过数据仓库可以进行复杂的数据分析，揭示隐藏在数据背后的有价值信息。
• 实时性：部分数据仓库支持实时数据处理，能够及时响应业务需求。

数据仓库的应用前景

随着人工智能、大数据等技术的快速发展，数据仓库的应用前景变得越来越广阔。数据仓库不仅可以用于企业内部的数据管理和分析，还可以应用于各行业的决策支持、市场分析等领域。

未来，数据仓库将会更加智能化，能够利用机器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据分析和挖掘，为企业创造更大的商业价值。数据仓库不再仅仅是数据的存储和管理中心，更是数据智能化利用的重要工具。

总的来说，数据仓库作为企业数据管理和分析的核心，具有极其重要的地位和作用。在未来，随着技术的不断发展和创新，数据仓库的功能和应用范围将会不断扩展，为企业带来更多的商业机会和竞争优势。

十、数据仓库前景