1、基于Hive数据仓库建模
数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：
报表——>集市——>仓库
简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。
数据仓库阶段：这个阶段，主要是按照一定的数据模型，对整个企业的数据进行采集，整理，并且能够按照各个业务部门的需要，提供跨部门的，完全一致的业务报表数据，能够通过数据仓库生成对对业务具有指导性的数据，同时，为领导决策提供全面的数据支持。
2、Hive-数据仓库建模架构
数据仓库的整理架构，各个系统的数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域（需求）建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表
3、Hive-数据仓库建模方式
1）分库分表，命名规范，库名以所在数据层开头命名，如：ods_dianxin_test
2）星型和雪花型建模
4、Hive-数据仓库建模范式
1）1NF 1NF简单点就是原子性，列不可再分，没有重复的列也没有重复的行， 基本上主要有主键的表都满足第一范式 1、列不可再分 这样就不符合。
2）2NF 1、2NF首先满足1NF 2、非主属性必须依赖于键的全部，如果只依赖于主键的一部分，则需要移出创建新表。 所以第二范式一般是联合主键
3）3NF
5、Hive-数仓一些专业表称谓
1）事实表：事实表是用来存储主题的主干内容，一些外键指向维度表。事实表一般是没有主键的，基本都是外键。数据的质量完全由业务系统来把握。一般单表字段较多，数据量比较大
hive中没有主键
2）维度表：事实表中某个方向分支，必须有主键，用于关联事实表。一般数据量较小，变化缓慢。
3）宽表：字段和数据量比较巨大，很多维度杂糅在一起。好处：方便查询分析。缺点：没有规范。公共模型
4）拉链表：记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。流水表
