嘿，作为前端开发者，如果你对大数据和数据仓库感兴趣，得知道大数据数据仓库是企业大规模数据不可缺少的部分。它通过像Hadoop和Hive这样的开源框架来应对 PB 级数据的存储和需求。说到数据仓库，它通常会有几个分层，像是数据缓冲区（ODS）和基础数据模型（DWD），这些层次帮你更好地管理数据，避免重复开发，还能提高查询效率。

数据模型的选择关键。比如星型模型和雪花模型，各有各的优势。星型模型结构简单，查询性能挺不错，但会有些数据冗余；而雪花模型通过规范化减少冗余，存储更节省，不过查询性能稍差一点。

此外，数据仓库的构建流程也挺重要，像业务调研、采集数据样本这些步骤都能你更清晰地理解需求，并确保数据质量。所以，如果你想玩转大数据，掌握数据仓库的基本概念和架构还是蛮有的。

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