数据仓库是企业中用于存储、管理、分析和报告数据的系统。它通常包含历史数据，这些数据可以用于支持决策制定过程。构建、部署和管理数据仓库是一个复杂的过程，涉及到多个步骤和工具。以下是一些探索数据仓库开源项目的建议：
1. 探索开源数据仓库框架：
（1）apache hive：这是一个基于java的列式数据库，用于处理大规模数据集。它提供了类似于sql的查询语言，可以执行复杂的数据分析任务。
（2）apache spark：这是一个快速、通用的数据计算引擎，可以处理大量数据。它提供了丰富的数据处理和分析功能，包括数据仓库操作。
（3）apache hadoop：这是一个分布式文件系统和计算框架，用于处理大规模数据集。它提供了数据仓库所需的分布式存储和计算能力。
2. 学习数据仓库技术栈：
（1）了解数据仓库的基本概念，如星型模式、雪花模式等。
（2）学习如何使用etl工具（如informatica, openmap等）来抽取、转换和加载数据到数据仓库。
（3）学习如何使用数据仓库管理工具（如data warehouse management system, dwms）来设计、维护和管理数据仓库。
3. 探索开源数据仓库工具：
（1）使用apache hive进行数据仓库构建：通过编写hive脚本，可以将数据从源系统抽取并加载到hive表中。然后，可以使用hive的查询语言（如ql）来执行复杂的数据分析任务。
（2）使用apache spark进行数据仓库构建：spark提供了丰富的数据处理和分析功能，可以与hive结合使用，实现更高效的数据仓库构建。
（3）使用apache hadoop进行数据仓库构建：hadoop提供了分布式存储和计算能力，可以与hive结合使用，实现大规模的数据仓库构建。
4. 学习数据仓库部署和管理：
（1）了解如何将数据仓库部署到生产环境中，确保数据的安全性和可用性。
（2）学习如何监控和管理数据仓库的性能，包括查询性能、存储性能等。
（3）学习如何处理数据仓库中的故障和异常情况，确保数据的完整性和一致性。
5. 参与开源社区：加入相关的开源项目和社区，与其他开发者交流经验，获取最新的技术动态和解决方案。
6. 实践项目：尝试自己构建一个简单的数据仓库项目，从数据抽取、转换和加载开始，逐步学习更多的数据仓库技术和工具。
总之，探索数据仓库开源项目需要不断学习和实践，通过阅读文档、参加培训课程、阅读博客文章等方式，不断提高自己的技术水平。同时，积极参与开源社区，与其他开发者交流经验，共同推动数据仓库技术的发展。
