大数据仓库的架构基本构成包

大数据仓库的架构基本构成包括以下几个部分：

1. 数据收集层：这是数据仓库的基础，负责从各个业务系统、外部数据源等处收集数据。数据收集层通常使用ETL（Extract, Transform, Load）工具来处理数据。

2. 数据存储层：这是数据仓库的核心，负责存储和管理收集到的数据。数据存储层通常使用分布式文件系统（如HDFS）或关系型数据库（如MySQL、Oracle等）来实现数据的存储和查询。

3. 数据处理层：这是数据仓库的核心，负责对存储在数据存储层的数据进行清洗、转换和整合。数据处理层通常使用批处理引擎（如Hadoop MapReduce）或实时计算引擎（如Spark）来实现数据的处理。

4. 数据分析层：这是数据仓库的高级应用层，负责对处理后的数据进行分析和挖掘。数据分析层通常使用数据挖掘算法（如分类、聚类、关联规则等）和机器学习算法（如决策树、神经网络等）来实现数据的分析和挖掘。

5. 数据展示层：这是数据仓库的展示层，负责将分析结果以可视化的方式呈现给业务用户。数据展示层通常使用报表工具（如BI工具）或Web界面来实现数据的展示。

6. 数据安全与监控层：这是数据仓库的安全和监控层，负责保护数据的安全性和监控数据的使用情况。数据安全与监控层通常使用防火墙、入侵检测系统（IDS）、数据加密等技术来实现数据的安全性和监控。

7. 数据治理层：这是数据仓库的管理和维护层，负责制定和执行数据仓库的治理策略。数据治理层通常使用数据质量管理工具（如DataStage）和元数据管理工具（如Kafka）来实现数据的管理和优化。

8. 数据服务层：这是数据仓库的服务层，负责提供数据仓库的各种服务，如数据查询、数据订阅、数据迁移等。数据服务层通常使用RESTful API或消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）来实现服务的封装和调用。

9. 数据集成层：这是数据仓库与其他系统之间的连接层，负责实现数据的集成和交换。数据集成层通常使用ETL工具（如Apache NiFi、Apache Flume等）来实现不同系统之间的数据集成。

10. 数据备份与恢复层：这是数据仓库的备份和恢复层，负责实现数据的备份和恢复。数据备份与恢复层通常使用备份工具（如RMAN、GIT等）和恢复工具（如Recovery Manager、Veritas NetBackup等）来实现数据的备份和恢复。

总之，大数据仓库的架构基本构成包括数据收集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层、数据展示层、数据安全与监控层、数据治理层、数据服务层、数据集成层和数据备份与恢复层。这些组成部分相互协作，共同构成了一个完整的大数据仓库体系。