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數(shù)據(jù)倉庫

309內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)研究熱點、技術(shù)難點與應(yīng)用場景，幫助用戶更好的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，最終支撐企業(yè)分析決策。

共 309 條

干貨：數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析的關(guān)系和區(qū)別分析

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。

2020-03-31 14:57:56

數(shù)據(jù)挖掘 OLAP 統(tǒng)計

一套 SQL 搞定數(shù)據(jù)倉庫？Flink有了新嘗試

數(shù)據(jù)倉庫是公司數(shù)據(jù)發(fā)展到一定規(guī)模后必然需要提供的一種基礎(chǔ)服務(wù)，也是“數(shù)據(jù)智能”建設(shè)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。迅速獲取數(shù)據(jù)反饋不僅有利于改善產(chǎn)品及用戶體驗，更有利于公司的科學(xué)決策，因此獲取數(shù)據(jù)的實時性尤為重要。

2020-03-19 12:15:09

SQL Flink 數(shù)倉

如何首次構(gòu)建云數(shù)據(jù)倉庫

對很多組織來說，如何首次成功地構(gòu)建云數(shù)據(jù)倉庫是一個難題，因此需要了解一些知識和技巧。

2020-02-17 11:37:54

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)

基于Flink構(gòu)建的實時數(shù)據(jù)倉庫，這才是OPPO數(shù)據(jù)中臺的基礎(chǔ)

大家都知道 OPPO 是做智能手機的，但并不知道 OPPO 與互聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)有什么關(guān)系，下圖概要介紹了 OPPO 的業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)情況。

2020-02-05 15:09:38

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)中臺 OPPO

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)湖并不能完全取代數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫為組織了解其歷史業(yè)務(wù)表現(xiàn)和推動持續(xù)運營提供了一個接入窗口，為數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)用戶提供了諸如客戶行為、業(yè)務(wù)趨勢、運營效率和銷售等方面的信息。

2020-01-08 21:53:06

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)湖

大數(shù)據(jù)之?dāng)?shù)據(jù)倉庫分層

數(shù)據(jù)分層是一套行之有效的數(shù)據(jù)組織和管理方法，使得數(shù)據(jù)體系更有序。每一個數(shù)據(jù)分層都有它的作用域和職責(zé)，在使用表的時候能更方便的定位和理解。

2020-01-03 09:40:13

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫分層

馬蜂窩大數(shù)據(jù)架構(gòu)詳解：小白都能懂的數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中臺

最近幾年，數(shù)據(jù)中臺概念的熱度一直不減。2018 年起，馬蜂窩也開始了自己的數(shù)據(jù)中臺探索之路。數(shù)據(jù)中臺到底是什么?要不要建?和數(shù)據(jù)倉庫有什么本質(zhì)的區(qū)別?相信很多企業(yè)都在關(guān)注這些問題。

2019-12-17 14:59:27

數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)倉庫馬蜂窩

云計算數(shù)據(jù)倉庫的下一步是什么

如果說多云是當(dāng)今數(shù)據(jù)倉庫采用的戰(zhàn)略，那么跨云就是它對未來的愿景。這種預(yù)測來自于一種普遍的需求，即在不同云計算提供商的不同區(qū)域之間，甚至在不同的云平臺之間無縫地移動和交換數(shù)據(jù)。

2019-10-28 13:54:45

多云數(shù)據(jù)云計算

辨析BI、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)中臺內(nèi)涵及差異點

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷更新和迭代，數(shù)據(jù)管理工具得到了飛速的發(fā)展，相關(guān)概念如雨后春筍一般應(yīng)運而生，如從最初決策支持系統(tǒng)(DSS)到商業(yè)智能(BI)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺等。

2019-10-09 16:38:50

數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)

7大云計算數(shù)據(jù)倉庫

優(yōu)秀云計算數(shù)據(jù)倉庫展示了近年來云計算數(shù)據(jù)倉庫市場發(fā)展的特性，因為很多企業(yè)更多地采用云計算，并減少了自己的物理數(shù)據(jù)中心足跡。

2019-09-26 10:56:04

云計算數(shù)據(jù)中心公共云

云數(shù)據(jù)倉庫Snowflake、Panoply和Repods的全面大比拼譯文

您在找合適的云數(shù)據(jù)倉庫平臺嗎?本文為您比較三種常見的平臺，全面為你分析它們在不同方面的優(yōu)缺點。

2019-09-12 09:03:11

架構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫云服務(wù)

數(shù)據(jù)分析必不可少之?dāng)?shù)據(jù)倉庫！

數(shù)據(jù)倉庫的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，為企業(yè)提供決策支持(Decision Support)。數(shù)據(jù)倉庫本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，同時自身也不需要“消費”任何的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于外部，并且開放給外部應(yīng)用，這也是為什么叫“倉庫”，而不叫“工廠”的原因。

2019-06-06 14:08:37

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)報表

BI和數(shù)據(jù)倉庫：企業(yè)分析決策真的離不開數(shù)據(jù)倉庫嗎？

很長一段時間，BI和數(shù)據(jù)倉庫幾乎都是如影隨形、難舍難分。企業(yè)如果想要實行“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策-決策推動業(yè)務(wù)發(fā)展”的機制，就必須先有數(shù)據(jù)倉庫充當(dāng)中央存儲庫，供BI查詢和調(diào)取，然后再在BI上進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析與可視化。

2019-05-24 11:51:18

BI 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)分析

一出上云大戲，一曲數(shù)據(jù)倉庫的悲歌？

可以說，不久前，計算依然是一個非常昂貴的資源，數(shù)據(jù)倉庫還受到“稀缺性管理(managing from scarcity)”觀念的限制。相反，各類方案數(shù)據(jù)設(shè)計也在盡量減少數(shù)據(jù)庫的規(guī)模，比如通過聚合數(shù)據(jù)、創(chuàng)建復(fù)雜的子數(shù)據(jù)庫設(shè)計和密切監(jiān)測資源的使用等。

2019-01-23 16:07:54

數(shù)據(jù)倉庫云 Hadoop

解讀|華為云DWS入選Forrester云數(shù)據(jù)倉庫報告

近期，權(quán)威IT咨詢機構(gòu)Forrester發(fā)布了"The Forrester WaveTM: Cloud Data Warehouse Q4 2018"研究報告，華為云企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫成功上榜。

2018-11-28 17:25:47

蘇寧數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)對數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長的技術(shù)演進(jìn) 原創(chuàng)

隨著公司業(yè)務(wù)不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)種類和存儲呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，繁多的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如何被各業(yè)務(wù)中心分析和使用，如何有效組織和管理大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，減少大數(shù)據(jù)平臺相近邏輯重復(fù)計算、相近數(shù)據(jù)重復(fù)存儲，都將面臨巨大挑戰(zhàn)。

2018-11-06 09:30:38

數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)蘇寧

你的數(shù)據(jù)倉庫還在為企業(yè)業(yè)務(wù)拖后腿嗎? 原創(chuàng)

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)長期以來一直是企業(yè)IT架構(gòu)的重要組成部分。隨著開源技術(shù)的不斷發(fā)展以及云端部署方式的不斷深入，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的局限性日益凸顯，難以適應(yīng)新技術(shù)帶來的市場變革，如何面向大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)化、轉(zhuǎn)型是企業(yè)IT管理者面臨的重要挑戰(zhàn)。處于不同階段的企業(yè)如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)?如何面向大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫轉(zhuǎn)型?如何對現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行優(yōu)化?如何在Hadoop中進(jìn)行性能優(yōu)化?這些已成為困擾IT管理者的主要問題。

2018-09-24 09:15:12

數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是否已經(jīng)過時？

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫由源系統(tǒng)、ODS、EDW、Data Mart這幾部分組成，源系統(tǒng)就是業(yè)務(wù)系統(tǒng)、生產(chǎn)系統(tǒng)，ODS是操作數(shù)據(jù)存儲，EDW是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，Data Mart是數(shù)據(jù)集市。

2018-07-26 10:26:09

大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)

收集和存儲數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)產(chǎn)品的工作比較雜，從數(shù)據(jù)倉庫建模，指標(biāo)體系建立，到數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具的設(shè)計，再到偶爾一些數(shù)據(jù)分析報告的撰寫，甚至一些機器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型都要有所了解。

2018-07-24 09:28:18

存儲數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)產(chǎn)品必備技術(shù)知識：數(shù)據(jù)倉庫入門，看這這一篇就夠了

對于準(zhǔn)備求職數(shù)據(jù)產(chǎn)品的童鞋來說，可能身邊沒有做數(shù)倉開發(fā)的朋友可以請教。自學(xué)吧，而那幾本經(jīng)典書籍里面又過于理論，看起真是生不如死，而且數(shù)據(jù)產(chǎn)品并不是數(shù)據(jù)開發(fā)，可能了解一些入門的常識，有個大概的概念就可以了。我也一直零零散散的積累這方面的知識，這兩天梳理了下，形成下文。

2018-07-13 16:10:21

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)存儲

偶數(shù)科技構(gòu)建新一代數(shù)據(jù)倉庫，與AI應(yīng)用場景更契合原創(chuàng)

現(xiàn)如今的信息化社會，已經(jīng)被各類信息資源所充斥，如何有效地管理和利用各類信息資源，是進(jìn)行科學(xué)研究和決策管理的前提條件，數(shù)據(jù)處理是管理信息系統(tǒng)必不可少的核心部分。從人工管理階段到文件系統(tǒng)階段再到現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)階段，數(shù)據(jù)處理在近幾十年經(jīng)歷了質(zhì)的飛躍。

2018-07-10 11:02:48

數(shù)據(jù)倉庫 AI 分析型數(shù)據(jù)庫

華為發(fā)布新一代企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)倉庫FusionInsight LibrA

在華為全球金融峰會上，華為發(fā)布了新一代企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)倉庫FusionInsight LibrA 解決方案，旨在為各行業(yè)客戶提供統(tǒng)一的、可擴展的、高性能的數(shù)據(jù)分析平臺。LibrA支持全并行計算、行列混存、向量化執(zhí)行、彈性伸縮資源等技術(shù)，實現(xiàn)萬億數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級響應(yīng)和全文檢索，從而幫助客戶快速分析、挖掘數(shù)據(jù)價值。

2018-04-26 18:23:37

必備數(shù)據(jù)知識：數(shù)據(jù)倉庫之?dāng)?shù)據(jù)存儲

為了特定的應(yīng)用目的或應(yīng)用范圍，而從數(shù)據(jù)倉庫中獨立出來的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，也可稱為部門數(shù)據(jù)或主題數(shù)據(jù)（subjectarea）。在數(shù)據(jù)倉庫的實施過程中往往可以從一個部門的數(shù)據(jù)集市著手，以后再用幾個數(shù)據(jù)集市組成一個完整的數(shù)據(jù)倉庫。

2018-03-20 09:36:57

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)存儲知識

關(guān)于Hive數(shù)據(jù)倉庫的那些事兒--數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)

在Row-based數(shù)據(jù)庫中，一行記錄中的每一列都是緊挨著另一列存放在硬盤中的，行之間也成線性存儲。這樣的模式十分適用于OLTP工作，由于每次操作對象都是某幾行記錄，每次查詢只需要從硬盤中加載最少的數(shù)據(jù)。

2018-03-15 08:50:46

Hive -數(shù)據(jù)存儲

華為開放平臺助力中信銀行（國際）打造統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉庫

華為通過FusionCube一體機，預(yù)集成了網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、虛擬化操作系統(tǒng)和分布式存儲軟件，采用“X86服務(wù)器+分布式存儲”的架構(gòu)替換傳統(tǒng)的“RISC服務(wù)器+SAN存儲”的架構(gòu)。

2018-01-03 22:14:31

分析型數(shù)據(jù)倉庫中讀寫分離的實現(xiàn)

神策數(shù)據(jù)一直致力于幫助企業(yè)搭建數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的秒級響應(yīng)，積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)。本文主要通過神策數(shù)據(jù)在技術(shù)上的探索與實踐，探討如何利用現(xiàn)有的開源組件實現(xiàn)分析型數(shù)據(jù)倉庫當(dāng)中的讀寫分離。

2017-11-24 17:20:37

數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫讀寫分離

數(shù)據(jù)倉庫：過去、現(xiàn)在和未來

我經(jīng)常接觸數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的需求，而現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)也希望基于大數(shù)據(jù)建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫，然而Hadoop為核心發(fā)展起來的軟件適用于OLAP的數(shù)據(jù)分析需求，OLTP這樣的分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)也如火如荼的發(fā)展。

2017-11-24 13:51:40

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分析

【漫談數(shù)據(jù)倉庫】如何優(yōu)雅地設(shè)計數(shù)據(jù)分層

本文主要講解數(shù)據(jù)倉庫的一個重要環(huán)節(jié)：如何設(shè)計數(shù)據(jù)分層!其它關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的內(nèi)容可參考之前的文章。本文對數(shù)據(jù)分層的討論適合下面一些場景，超過該范圍場景 or 數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)驗豐富的大神就不必浪費時間看了。

2017-10-20 12:59:05

數(shù)據(jù)分層數(shù)據(jù)建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫

五個小技巧告訴你如何保護(hù)MySQL數(shù)據(jù)倉庫

在數(shù)據(jù)倉庫中，最常見的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)應(yīng)該是開源MySQL數(shù)據(jù)庫。本文列出了5個小技巧，幫助用戶來更好地保護(hù)MySQL數(shù)據(jù)倉庫。

2017-08-25 09:18:04

MySQL 數(shù)據(jù)倉庫技巧

騰訊云存儲黃炳琪：存儲不僅是數(shù)據(jù)倉庫，而應(yīng)該是生產(chǎn)管道原創(chuàng)

騰訊混合云主要解決了用戶的兩大痛點，一是數(shù)據(jù)增長如果超過了用戶傳統(tǒng)IDC的容量，可以自動化的上傳到有無限空間的公有云上;二是用戶的業(yè)務(wù)不用做改動，對業(yè)務(wù)沒有任何影響。隨著社會的認(rèn)知、政策的跟進(jìn)，公有云將是未來的解決方案，但實際上誰都無法預(yù)測這一天何時到來。因此，通過先把傳統(tǒng)的存儲改到私有云上，讓私有云再變成混合云，最終到達(dá)公有云存儲解決方案。

2017-08-24 09:12:55

騰訊云存儲

什么是企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫？

數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為幫助企業(yè)做出戰(zhàn)略決策的關(guān)鍵。軟件工具可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)模式或者發(fā)現(xiàn)各種流程的洞察。用于實施這些策略的數(shù)據(jù)系統(tǒng)通常作為供應(yīng)商特定的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫解決方案而存在。在這些應(yīng)用程序中，信息被加載和結(jié)構(gòu)化，以便從非常大的數(shù)據(jù)集合中提供最有效的結(jié)果。

2017-08-17 15:52:38

企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫

外媒速遞：關(guān)于云數(shù)據(jù)倉庫的幾項關(guān)鍵思考原創(chuàng)

數(shù)據(jù)的增長與多元化趨勢給傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫體系帶來巨大壓力，并直接推動各類新興技術(shù)方案的誕生。在這樣的時代背景之下，云解決方案迅速普及，同時憑借著按使用量計費且易于上手的規(guī)?；瘍?yōu)勢切實同市場需求相對接。

2017-07-21 08:54:12

云數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)Kubernetes

Hadoop+數(shù)據(jù)倉庫到底是夢幻組合還是命中的宿敵？

現(xiàn)在。自從Hadoop出現(xiàn)在舞臺上之后，一直有人嘀咕說，這個閃亮的新星正在為一些最好的數(shù)據(jù)管理角色提供服務(wù)–這些角色就是，在幾年前，數(shù)據(jù)倉庫已穩(wěn)操勝券。

2017-06-30 09:29:00

Hadoop 數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫的多維數(shù)據(jù)模型

可能很多人理解的數(shù)據(jù)倉庫就是基于多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建，用于OLAP的數(shù)據(jù)平臺，通過上一篇文章——數(shù)據(jù)倉庫的基本架構(gòu)，我們已經(jīng)看到數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用可能遠(yuǎn)不止這些。

2017-06-27 10:08:29

數(shù)據(jù)倉庫模型

漫談數(shù)據(jù)倉庫之拉鏈表（原理、設(shè)計以及在Hive中的實現(xiàn)）

本文將會談一談在數(shù)據(jù)倉庫中拉鏈表相關(guān)的內(nèi)容，包括它的原理、設(shè)計、以及在我們大數(shù)據(jù)場景下的實現(xiàn)方式。

2017-05-16 10:23:51

數(shù)據(jù)倉庫拉鏈表

創(chuàng)業(yè)公司做數(shù)據(jù)分析(六)數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)

本文將重點探討數(shù)據(jù)處理層中數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)。在第二篇運營數(shù)據(jù)系統(tǒng)一文，有提到早期的數(shù)據(jù)服務(wù)中存在不少問題，雖然在做運營Dashboard系統(tǒng)時，對后臺數(shù)據(jù)服務(wù)進(jìn)行了梳理，構(gòu)建了數(shù)據(jù)處理的底層公共庫等，但是仍然存在一些問題。

2017-04-06 22:15:07

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)倉庫

支付風(fēng)控數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)

支付系統(tǒng)的風(fēng)控分析需要大量的數(shù)據(jù)支撐。本文從名單、畫像和圖譜三個層面，分析在支付系統(tǒng)建設(shè)的不同階段如何建立支持風(fēng)控計算的數(shù)據(jù)倉庫，詳細(xì)介紹從什么地方采集數(shù)據(jù)、如何采集數(shù)據(jù)、以及如何存儲這些數(shù)據(jù)。

2017-03-01 10:50:45

支付風(fēng)控數(shù)據(jù)

基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫Hive基礎(chǔ)知識

Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，可對存儲在HDFS上的文件中的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)整理、特殊查詢和分析處理，提供了類似于SQL語言的查詢語言–HiveQL，可通過HQL語句實現(xiàn)簡單的MR統(tǒng)計，Hive將HQL語句轉(zhuǎn)換成MR任務(wù)進(jìn)行執(zhí)行。

2017-02-28 09:21:56

Hadoop Hive 數(shù)據(jù)倉庫

從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)湖——淺談數(shù)據(jù)架構(gòu)演進(jìn)(加強版)

我們嘗試過在數(shù)據(jù)加載過程中自學(xué)習(xí)的產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫schema，證明這個思路是可行的?；诮Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這個過程非常容易。但對于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，還是存在很大的挑戰(zhàn)。使用機器學(xué)習(xí)的方式，模型訓(xùn)練成本恐怕和人工抽取schema的工作量是相當(dāng)?shù)?。這是開放的話題，可以討論。

2017-01-22 15:43:47

數(shù)據(jù)架構(gòu)演進(jìn)

數(shù)據(jù)倉庫中的SQL性能優(yōu)化（Hive篇）

一個Hive查詢生成多個map reduce job，一個map reduce job又有map，reduce，spill，shuffle，sort等多個階段，所以針對hive查詢的優(yōu)化可以大致分為針對M/R中單個步驟的優(yōu)化，針對M/R全局的優(yōu)化，和針對整個查詢（多M/R job）的優(yōu)化，下文會分別闡述。

2016-12-21 12:46:47

數(shù)據(jù)倉庫 SQL Hive

Hadoop工具引發(fā)的改變和提升：讓數(shù)據(jù)倉庫遷移更輕松

從高成本數(shù)據(jù)倉庫將任務(wù)卸載有時被看做是Hadoop商用集群的首要目標(biāo)。遷移提取、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)、查詢以及報告工作并不能顯著改變商業(yè)模式，但它可能會抑制數(shù)據(jù)倉庫的增長和成本。

2016-11-16 13:34:41

Hadoop 數(shù)據(jù)倉庫

Hadoop工具讓數(shù)據(jù)倉庫遷移更輕松

從高成本數(shù)據(jù)倉庫將任務(wù)卸載有時被看做是Hadoop商用集群的首要目標(biāo)。遷移提取、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)、查詢以及報告工作并不能顯著改變商業(yè)模式，但它可能會抑制數(shù)據(jù)倉庫的增長和成本。

2016-11-14 10:23:08

Hadoop工具大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫

如何利用數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)化數(shù)據(jù)分析?

在整個數(shù)據(jù)分析流程中，數(shù)據(jù)處理的時間往往要占據(jù)70%以上!這個數(shù)字有沒有讓你震驚呢?為了提高分析效率和質(zhì)量，借用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是一個很好的選擇，詳細(xì)的工作方法本文都有所介紹。

2016-11-08 09:16:54

數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)化

新型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具來襲你還在使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)嗎?

隨著企業(yè)員工越來越精通于使用分析工具，他們當(dāng)中越來越多的人發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)阻礙了他們分析某些重要數(shù)據(jù)的能力,而新興的自助型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具可以幫助業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他最終用戶繞過數(shù)據(jù)倉庫，完成數(shù)據(jù)集成和制備過程的關(guān)鍵部分。

2016-08-21 14:45:41

數(shù)據(jù)倉庫自助型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具

數(shù)據(jù)倉庫中如何使用索引

數(shù)據(jù)倉庫的索引是個棘手的問題。在創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫索引的時候需要考慮一些參數(shù)比如數(shù)據(jù)倉庫類型、維度表和事實表大小、是否分區(qū)、是否AD hoc等等。這些參數(shù)決定了你的索引結(jié)構(gòu)。這里我們只是介紹一點小經(jīng)驗。

2016-08-15 12:57:01

數(shù)據(jù)倉庫索引架構(gòu)維度索引

有容乃大 UCloud數(shù)據(jù)倉庫UDW架構(gòu)解析

UCloud 近日推出了大規(guī)模并行、完全托管的PB級數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)——UDW，可以極大地減少部署數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)的成本和工作量，更高效地使用商業(yè)智能 (BI)工具來分析海量數(shù)據(jù)。

2016-06-28 13:09:48

UCloud數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)解析

Teradata 天睿公司將在大中華區(qū)推出全新 IntelliFlex 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)

全球領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)供應(yīng)商Teradata天睿公司(Teradata Corporation，紐交所：TDC)日前宣布，將于 2016 年第三季度向大中華區(qū)市場推出其業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的下一代海量并行處理(MPP)架構(gòu)：Teradata IntelliFlex™。

2016-06-15 16:27:26

Teradata 天睿數(shù)據(jù)倉庫

AWS云數(shù)據(jù)倉庫Redshift，讓您的數(shù)據(jù)飛起來

隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，各行各業(yè)積累的數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)出爆炸增長的趨勢，我們已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)的時代。當(dāng)前企業(yè)數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜度不斷增長，如何快速低成本的分析這些海量數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)的價值、讓數(shù)據(jù)為公司的業(yè)務(wù)提供支撐，成為困擾企業(yè)的一個問題。作為全球領(lǐng)先的公有云提供商，AWS提供了一整套數(shù)據(jù)分析及挖掘的解決方案，涵蓋了數(shù)據(jù)收集、傳輸、存儲、分析、報表等，其中數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)是尤為重要的一個環(huán)節(jié)。AWS 2013年在美國區(qū)域發(fā)布了云數(shù)據(jù)倉庫Redshift服務(wù)，讓用戶無需任何硬件、低成本、快速的分析企業(yè)數(shù)據(jù)中心或者云中的數(shù)據(jù)。

2016-05-11 09:18:21

AWS 云數(shù)據(jù)倉庫 Redshift

Hadoop 如何推動現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的變革

2006年雅虎等團隊開始研發(fā)Hadoop技術(shù)至今已整整十年。在此之間技術(shù)發(fā)展迅速，Hadoop上的生態(tài)系統(tǒng)逐漸擴大。各個行業(yè)的用戶逐漸開始基于這一新的技術(shù)來開發(fā)全新的應(yīng)用，甚至將原先的應(yīng)用向Hadoop之上進(jìn)行遷移。

2016-04-05 10:59:59

Hadoop 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計

星環(huán)科技上榜Gartner 2016年數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)管理解決方案魔力象限

2016-03-18 11:00:37

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