㈠ 一桶原油到底能炼多少升汽油
一桶原油159升，平均可炼出约80升汽油，售价约560元即约80美元。原油一桶=0.1576千公升（立方米）一吨=7.3桶一公斤=0.3055加仑（美）0.2545加仑（英） 要看精炼的水平。好的地方可以达到50%以上剩下的大多就是提炼出来做其他用处。
(1)ucube数据库扩展阅读：
1丶在英国，开采1桶原油的成本为52.50美元，而现在1桶原油的交易价格只有约42美元;在巴西，开采1桶原油的成本将近49美元;在加拿大，开采1桶原油的成本约为41美元;在美国，开采1桶原油的成本为36美元，成本当前仍低于交易价。
2丶上述数据来源于挪威雷斯塔能源公司(Rystad Energy)的UCube数据库。该数据库收录了全球大约65000座油气田的信息。
3丶如果原油的开采成本高于售价，那么原油开采企业当然无利润可图。许多能源大公司已经宣布，在生产成本高昂的国家采取一系列削减成本的措施，这在行业内已不是什么秘密。
4丶另一方面，沙特阿拉伯和科威特的原油开采成本很低，平均每桶低于10美元。伊拉克原油开采成本为每桶约10.70美元。
5丶斯塔能源公司的分析主管马格努斯向CNNMoney提供了原油开采成本数据，并表示该数据清晰地反映出海湾国家因为低廉的生产成本而更占优势。
㈡ 有哪个数据库审计系统支持基线管理呀
集线管理功能就是通过对审计到的数据库行为进行自动分析，建立数据库访问行为的特征库和基线，可分析出不同时间段与基线行为的差异。上讯InforCube数据库审计系统就有此功能。
㈢ cube软件无法更新会影响代码生成吗
不会。Cube的更新是指将数据库中的数据同步到cube当中，保持证数据的一致性。代码生成以源程序的中间表示形式作为输入，并把它映射到目标语言。所以，cube软件无法更新不会影响代码生成。
㈣ 大数据BI里面大家都有提到Cube，有的提倡打Cube，有的说不打Cube，到底哪个才是最好的
首先要理解什么CUBE，通俗点讲你可以把理解成一个立方体，在立方体的不同位置放着数据。
CUBE的好处就是按照你设计好的维度，把事实表的数据进行直接聚合得到结果，然后存放在CUBE里面，需要的时候用维度去切CUBE。
如果你数据库事实表的数据量不大的话，可以考虑不打CUBE ，如果数据量很大的，在进行数据展示的时候经常需要group by ，那还是打CUBE比较好。
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不打的CUBE的好处就是，可以直接用Tsql 查询数据表信息，不需要设计CUBE，另查询CUBE需要使用MDX语言，如果对CUBE不熟悉，这些都需要花时间去了解
㈤ 选择什么样的数据仓库架构比较好如何选择呢
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapRece来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。
来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；
其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapRece接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapRece来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapRece要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据；和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始；这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
㈥ Cube是什么意思
虚拟cube实际上就是cube视图，有些像数据库中的视图的概念。也就是很多不同的cube在同一个cube group中，这写cube之间是存在一些关系的。
比如：
我要建立一个cube，cube中有时间维度，我可以将这个cube按照时间维度中的月层次来进行划分，这样就将一个cube分割成12个子cube（一年有12个月）。
但是用户看这个cube的时候根本不知道这个cube是有12个子cube组成的。对用户是透明的。
㈦ 1桶原油的开采成本究竟有多少
国际原油价格下跌总是会令能源行业遭受磨难。但是国际原油价格的这一次下跌却令一些原油生产国备受打击。
在英国，开采1桶原油的成本为52.50美元，而现在1桶原油的交易价格只有约42美元；在巴西，开采1桶原油的成本将近49美元；在加拿大，开采1桶原油的成本约为41美元；在美国，开采1桶原油的成本为36美元，成本当前仍低于交易价。
上述数据来源于挪威雷斯塔能源公司(Rystad Energy)的UCube数据库。该数据库收录了全球大约65000座油气田的信息。
如果原油的开采成本高于售价，那么原油开采企业当然无利润可图。
许多能源大公司已经宣布，在生产成本高昂的国家采取一系列削减成本的措施，这在行业内已不是什么秘密。
另一方面，沙特阿拉伯和科威特的原油开采成本很低，平均每桶低于10美元。伊拉克原油开采成本为每桶约10.70美元。
斯塔能源公司的分析主管马格努斯向CNNMoney提供了原油开采成本数据，并表示该数据清晰地反映出海湾国家因为低廉的生产成本而更占优势。
㈧ 什么是cube数据库
cube的全称是多维立方体，就是在不同位置存放数据的立方体，主要是用于支持联机分析应用（OLAP）。Cube的使用就是在处理数据时，把所需要的数据进行打包，尤其针对要处理的数据很大的时候，比如FineBI的FineCube，可以避免建模，数据处理起来会很快。希望可以帮到你。
㈨ 数据库cube软件有哪些
首先要理解什么CUBE，通俗点讲你可以把理解成一个立方体，在立方体的不同位置放着数据。
CUBE的好处就是按照你设计好的维度，把事实表的数据进行直接聚合得到结果，然后存放在CUBE里面，需要的时候用维度去切CUBE。
finebi在cube取数方面的表现就相当优异。