概述
 在数据仓库建设中，特别是在多个开发人员的过程中，经常会遇到以下问题：
 
 
是不是可以建一个数据仓库平台，把开发流程、规范、标准进行统一管理，基于元数据驱动的自动化、可视化的平台。
 
平台架构 
 

 主要包括系统管理、业务总线管理、维度模型管理、作业管理、应用管理、元数据管理、数据标准管理等模块。 
 
系统管理：这个模块主要管理各个系统的信息包括源系统信息、数据仓库系统、作业调度系统、报表系统。通过源系统信息可以自动导入源系统的元数据，为维度建模和检查数据结构变化提供数据。
 
业务总线管理：每个源系统都有多个业务过程，每个业务过程都会涉及多个维度实体。业务过程和维度实体组成总线结构，统一管理每个源系统的业务总线。
 
维度模型管理：根据命名规范进行物理模型和映射关系设计，保证命名的统一。可以自动生成建表脚本，自动在数据仓库执行脚本，同时会生成一个词库，方便以后的模型设计。
 
作业管理：根据查询脚本和程序模板自动生成ETL程序，自动生成作业的依赖关系。
 
保证程序代码的统一，规范。
 
应用管理：统一管理报表、接口业务元数据信息。
 
数据标准管理：统一管理代码命名规范、数据类型映射关系、常用单词库、指标定义、ETL程序模板。
 
元数据管理：在开发的过程中，会存储各种元数据信息，可以根据这些元数据进行代码规范检查、数据影响分析、数据异常监控。
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 作者：mark_wu2000 
 来源：CSDN 
 原文：https://blog.csdn.net/mark_wu2000/article/details/90413019 
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（一）数据可视化的目的
 
数据仓库除了有各种技术框架及理论模型外，还有一项比较重要的工作：数据可视化。试想我们在统计完成各类数据之后，如果没有系统的报表呈现，那么数据仓库的价值，便少了一种神圣的光环。那么数据可视化的作用是怎样的？
 
通常来说，数据可视化在于通过相关的前端图形控件和丰富的色彩信息，将关键数据和特征直观地传达出来，从而能够在更多维的层面上来看待数据背后隐藏的商业信息。我们看到的数据可视化报表，其展示过程本身就已经加入了数据开发人员对当前统计项目的思考、理解、甚至是一些假设，而数据可视化则是通过一目了然地方式，帮助数据平台的使用者获得客观数据层面的引导或者验证。
 
可以说，数据可视化并不只是把图表做得好看，也不是处于邀功的目的，把简单的分析过程做得很复杂，更不是为了大数据而搞很多数据，而是为了解决实际问题。数据可视化的核心是为了更清晰的传递信息，把复杂多维的数据用图表展现，一眼明目知道结果，是把复杂问题简单化的过程实现。
 
（二）数据可视化的主要表现形式
 
1. 数字文本：以直观的形式展示数据原本的形态；
 
2. 数据表格：类似Excel的数据展示方法仍然是最高效的阅读数据方式；
 
3. 报表图形：常见的图形有柱状图、条形图、饼图，能够比较直观的看到数据背后反映的统计问题；
 
4. 思维导图：一种更为直观的表达思维逻辑的方式；
 
5. 数字地图：通过更为全景的动态数据展示方式，给使用者观察数据背后反映的相关统计趋势或走向。
 
（三）数据可视化需要思考的问题
 
1. 哪些是可以公开的数据？对于数据仓库而言，数据有安全性的概念，一些敏感的数据是不能直接展示出来的，因而有必要根据自身的业务逻辑，对相关不能直接展示的数据进行权限认证或者隐藏数据细节；
 
2. 数据应该如何刷新？统计数据分为离线与实时数据，离线数据统计完成后一般不需要再次刷新，但实时数据需要经常性的更新，因而选择合适的刷新方式比较重要，一般情况下采用接口提供最新数据，展示段采用Ajax组件定时访问接口，获得最新数据；
 
3. 如何选择展示的维度？很多数据信息是不需要报表展示的，但也有一些看起来不重要的数据，是产品或者分析人员强烈需要报表展示的，因而有必要设置一种动态配置的方式，方便使用人员自行配置报表，以提高使用效率；
 
4. 应该使用哪种可视化方式？数据可视化并不止于上述提到的五种方式，还有很多其他的图形控件可以选择，因而根据自身的业务过程，选择能够体现不同形式的报表控件尤为重要；
 
5. 是否所有的数据都应该数据可视化？这个取决于实际使用需求，还是需要跟产品人员仔细核对。
 
（四）数据可视化的过程
 
1. 确定数据可视化的主题：即确定需要可视化的数据是围绕什么主题或者目的来组织的。
 
2. 提炼可视化主题的数据：确定数据围绕什么主题进行组织之后，我们接下来要了解我们拥有哪些数据，如何来组织数据。这里主要包括三个方面：确定数据指标、明确数据间的相互关系、确定用户关注的重点指标。
 
3. 根据数据关系确定图表：数据之间的相互关系，决定了可采用的图表类型。
 
4. 进行可视化布局及设计：这一步包括了两个阶段，分别是页面布局及图表制作。
 
（五）典型的数据可视化案例：以百度为例
 
笔者目前所见比较优秀的数据可视化框架为：百度Echarts，能够在多维度多设备上较好的支持报表功能，并提供了折线图、柱状图、散点图、K线图、雷达图在内的十几种展示方式，示例如下：
 
 
 
 
 
 
同时，以百度数据可视化官网为例，展示常见的数据可视化页面：
 
 
 
 
 
 
 

连接hive数据仓库的可视化工具 dbeaver 和squirrel 的安装及连接hive操作
 
这里只介绍 dbeaver
 一 dbeaver 的安装
 下载： https://dbeaver.io/
 点击下载
 
 
下载完成后 运行
 所有步骤 next 即可。【我把 jre 勾掉了 其他默认 ，里面的语言自己选 我选的英文】同时选中 创建桌面快捷方式。
 
安装 完成。
 
二 dbeaver连接 hive
 1.连接之前 需要开启 yarn 和hdfs集群 即hadoop 集群 【到hadoop安装目录下 sbin 下 start-all.sh 即可】 以及hive的远程服务【到hive 安装目录下 bin/hiveserver2 即可】
 2.运行dbeaver
 
 选中 apache hive
 2.
 3.
 4.
 5.
 6. 4和5完成后
 
 7. 6完成后 点击ok
 
 8.连接成功 下面我们可以 点击 edit sql 然后进行sql 操作了。
 
结束。
 

智慧仓库的优势在于3D智能可视化服务，使仓库物流监控管理可实时显示和自动识别，可智能化决策与各环节物流信息系统交互集成。商迪3D运用3D可视化和3D建模技术打造智慧仓储3D智能仓库物流监控管理可视化服务，通过三维虚拟现实技术展示仓库物流的运行的全过程，提供线上进行集中仓库储存，管理等。智慧仓储物流监控管理通过3D可视化建模的形式展现仓库物流监控管理的全景实时可视化系统，并可以处理3D智慧物流科室仓储管理系统可视化。
 
 智慧仓储3D物流管理的作用
 智慧仓储3D物流管理的作用主要是仓促管理和仓促控制，打运用3D智能仓库物流可视化参加展示设备的运行状态、实时位置和货物数量情况等。商迪3D运用大数据、互联网和云计算等先进技术构建智慧仓储3D智能仓库物流监控管理可视化服务。是仓储管理监控的实现对仓储场景起到监控的作用，对于货架和移动中的货物进行数据采集，可通过可视化系统快速获取设备的运营状态和数据变更实时反馈，达到掌握仓储转运线上3D状态，起到将、维护以及调配多维度统一。
 
3D智能仓库监控可视化服务的特点
 3D智能仓库监控可视化服务的特点是可交流和可互动。智能仓库应用视频监控互联网技术和数据3D可视化技术让仓库的物品出入库信息可展现管理和线上远程监控。在线上进行多维度搜索，系统通过对仓库数据进行采集也分析做出相对应的货物流。检索功能有利于管理者了解订单的状态以及出入库等信息。通过3D智能仓库监控服务特点将仓库设计、人员等信息都集成监控实现运维管理统一化和智能化。仓库监控可视化可以实时通过数据了解仓库人员配置、设备数量监控等等。