将这段时间的一些基于大数据方案的BI知识点暂时做些规整，可能还存在较多问题，后续逐步完善修改。
数据模型：
1、星型模型和雪花模型，同样是将业务表拆分成事实表和纬度表；例如一个员工数据表，可以拆分为员工事实表和职位维度表、时间维度表等； 上面这个例子实时上不恰当，事实表更多的应该是记录一类事务，比如客户订单、操作记录等。
2、星型模型与雪花模型的区别在于，例如时间维度表，前者设计为年、月、日为一条记录，后者是年、月、日分别为三张表，再次用外键关联；
3、我们可以在维度表中添加额外信息诸如分类，比如产品维度表有产品A、A1、A2、B1,我们可以在这个表里增加一个产品种类的字段；
4、聚合表，为了防止拆分成数据、维度表后简单查询也存在过多JOIN，而创建的中间表，本质上就是利用空间换时间；下述中导入hbase 中支持查询的就是这种聚合表；
数据采集：
1、可采用爬虫的形式采集网络数据；
2、可采用flume工具采集远程服务端的日志数据；
3、可采用sqoop采集关系型数据库数据；
4、也可以自己写代理程序，利用消息中间件采集定制化数据；
5、数据采集后在当前方案中都保存在hdfs中；
6、传统的BI项目中通常采用ESB，比如国产的东方通或者开源的mule等；
数据仓库建模：
1、此处通常采用hive进行数据仓库的建模，即用hive的hsql语句创建事实表、维度表等；
2、一个比较重要的工作是利用hive进行ETL，例如缺字段、归一化（比如8000和8K、杭州和杭州市、惠普和HP等）、异常值（如金额为负数）等；在数据仓库的构建过程中，ETL的工作很可能过半；
3、hive的底层基础还是mapreduce，我们可以认为基于这个分布式的计算框架来进行并行化的ETL任务；这里和kettle中创建ETL的job应该是类似的；
4、hive的任务可以由crontab定时调度；
查询的优化
1、由于hive的实时性比较差，因此我们可以将数据从hive中同步到hbase，在hbase中提供对外查询的接口；
数据分析
1、BI的核心部分，即相关业务的分析SQL还是在hive下进行的；
2、此处我们可以采用spark对数据分析进行优化，可以理解为用升级版（主要是更多利用内存）的mapreduce完成数据分析任务；
3、hive可以采用R语言、JAVA语言等编程扩展；