DB中的数据真正要存储到DW中，还必须经过ETL过程，即（）（）和（）的过程。

正确答案：
答：
Kimball数据仓库构建方法中，ETL的过程和传统的实现方法有一些不同，主要分为四个阶段，分别是抽取（extract）、清洗（clean）、一致性处理（comform）和交付（delivery），简称为ECCD。
1．抽取阶段的主要任务是：
读取源系统的数据模型。
连接并访问源系统的数据。
变化数据捕获。
抽取数据到数据准备区。
2．清洗阶段的主要任务是：
清洗并增补列的属性。
清洗并增补数据结构。
清洗并增补数据规则。
增补复杂的业务规则。
建立元数据库描述数据质量。
将清洗后的数据保存到数据准备区。
3．一致性处理阶段的主要任务是：
一致性处理业务标签，即维度表中的描述属性。
一致性处理业务度量及性能指标，通常是事实表中的事实。
去除重复数据。
国际化处理。
将一致性处理后的数据保存到数据准备区。
4．交付阶段的主要任务是：
加载星型的和经过雪花处理的维度表数据。
产生日期维度。
加载退化维度。
加载子维度。
加载1、2、3型的缓慢变化维度。
处理迟到的维度和迟到的事实。
加载多值维度。
加载有复杂层级结构的维度。
加载文本事实到维度表。
处理事实表的代理键。
加载三个基本类型的事实表数据。
加载和更新聚集。
将处理好的数据加载到数据仓库。
从这个任务列表中可以看出，ETL的过程和数据仓库建模的过程结合的非常紧密。换句话说，ETL系统的设计应该和目标表的设计同时开始。通常来说，数据仓库架构师和ETL系统设计师是同一个人。

正确答案：
答：元数据是ETL项目组面对的一个非常重要的主题，对于整个数据仓库项目也是非常重要的一部分。对于元数据的分类和使用没有很确定的定义。
通常来说，我们可以把元数据分为三类，分别为业务元数据（Business Metadata），技术元数据（Technical Metadata）和过程处理元数据（Process Execution Metadata）。
业务元数据，是从业务的角度对数据的描述。通常是用来给报表工具和前端用户对数据进行分析和使用提供帮助。
技术元数据，是从技术的角度对数据的描述。通常包括数据的一些属性，如数据类型、长度、或者数据概况分析后一些结果。
过程处理元数据，是ETL处理过程中的一些统计数据，通常包括有多少条记录被加载，多少条记录被拒绝接受等数据

正确答案：B

答案：A

解析：

正确答案：
答：
Staging的意思就是将数据写到磁盘上。出于安全及ETL能方便重新开始，在数据准备区（Staging Area）中的每个步骤中都应该将数据写到磁盘上，即生成文本文件或者将建立关系表保存数据，而不应该以数据不落地方式直接进行ETL。
例如，在数据抽取阶段，我们需要连接到源系统，为了对源系统的影响尽量小，我们需要将抽取的数据保存成文本文件或者放入数据准备区的表中，这样，当ETL过程出现错误而失败时，我们就可以从这些文本文件开始ETL，而不需要再次影响源系统。

参考答案：A,B,C

正确答案：最大差别是两者存放的数据内容不同ODS存储了当前或最近的数据而DW存储了历史数据；ODS存储了细节数据而DW存储了细节数据和综合数据：ODS可联机更新数据而DW中数据一般为不可变的快照。
最大差别是两者存放的数据内容不同，ODS存储了当前或最近的数据，而DW存储了历史数据；ODS存储了细节数据，而DW存储了细节数据和综合数据：ODS可联机更新数据，而DW中数据一般为不可变的快照。

答案：A

解析：