在大数据时代，数据仓库的架构和管理是企业数据驱动决策的核心。Facebook，作为全球最大的社交媒体平台，其数据仓库的架构和管理策略对于处理海量数据尤为关键。本文将基于徐文浩在《大数据经典论文解读》的讲解，深入探讨Facebook数据仓库的架构变迁，以及这些变迁对现代大数据系统的启示。
2016/2017年：刚开始做监控的时候，研究了几乎市面上所有监控产品，和相关的技术文章、视频。这个时候，主要是接触了大数据相关的技术，包括：Kafka、Spark、HiTSDB、ELK等。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
向中央IT提出的数据仓库服务请求可能需要数周或数月才能完成。大型组织中的中央IT团队面临着因市场复杂性和内部业务线（LoB）需求而引起的IT项目激增。同时，中央IT必须兼顾成本和风险。在数据驱动的组织中，为了履行其章程以使数据民主化并在安全、合规的环境中提供按需的高质量计算服务，IT必须替换传统方法并更新技术。对于这些旧系统，需要出现数据优先、自助服务的替代方案。
DataLeap是火山引擎数智平台VeDI旗下的大数据研发治理套件产品，帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设，降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。
随着58业务体系的不断建设与发展，数据分析与应用需求越来越丰富，给数据仓库的建设工作带来了很大的挑战。
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
从事云计算方面工作，需具备以下10条知识技能： 1. 商业和金融技能 技术和商业的融合始终是成功的绝对法宝，尤其在云计算时代。 2. 技术技能 自从有了云计算，企业或者其他机构可以精简他们的IT资源，卸载大部分的日常系统和应用程序管理，但这并不意味着IT将无所事事，你需要有一项编程语言技能，以便能快速构建运行在互联网上的应用程序。 3. 企业架构和业务需求分析 云计算要求IT专业人员最好具备交叉学科知识，特别是面向服务的体系结构。 4. 项目管理技能 企业或者组织不能因为云计算的灵活性而大意
【CSDN现场报道】2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 （Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据 技术大会首日全体会议中，星环科技创始人兼CTO孙元浩带来了名为“现代数据仓库的技术演变和关键特性”的主题演讲。
在此博客中，我们将带您进行基于角色的数据冒险，并附带简短的演示，以向您展示A-Z数据工作人员的工作流程，该工作流程通过自助服务、无缝集成和云原生技术得到了加速和简化。您将学习CDP平台的所有内容，它们将共同加速您日常的数据工作人员任务。这个以演示为导向的博客旨在激发人们的好奇心和学习，并激发富有成果的互动对话-如果有任何特别的部分引起您的兴趣，我们欢迎您与我们联系。
5.5.1 CEP是什么 CEP是流式处理的核心技术。 不管是单独的应用系统，还是数据仓库，都是先将数据存储到数据库/数据仓库，然后再处理或查询。而CEP与常见的Message Queue系统类似，都将数据看作数据流，在连续数据的快速移动过程中进行分析处理。这样的方式不需要很大的数据加载，完全可以在内存中进行，从而能够快速产生结果，如图5.29所示。 业务事件可能很复杂，在各种不同的数据流中源源不断地产生各种类型的事件。不仅需要对这些业务事件进行复杂的计算，如过滤、关联、聚合等，同时还需要考虑这些业务事件
一个无限制的数据湖为智能行动提供动力: 存储和分析PB级大小的文件和数以万亿计的对象 开发大规模并行程序简单 调试和优化您的大数据程序轻松 企业级安全，审计和支持 在几秒钟内开始，即刻扩展，按工作付费 基于YARN，专为云计算而设计 Azure Data Lake包含了使开发人员，数据科学家和分析人员能够轻松存储任何大小，形状和速度的数据，并跨平台和语言进行所有类型的处理和分析所需的所有功能。它消除了摄取和存储所有数据的复杂性，同时使得批处理，流式处理和交互式分析更快速地启动和运行。 Azure Dat
逐步从单一数据湖转移到分散的 21 世纪数据网格。 （另请查看后续文章：三种数据网格）
The modern data warehouse architecture creates problems across many layers. Image courtesy of Chad Sanderson.
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务，提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类： √ 实时数据库同步，如 Oracle → Oracle, Oracle → MySQL, MySQL → MySQL 等 √ 数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如： △ 常规 ETL 任务（建宽表、数据清洗、脱敏等） △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。
伴鱼离线数仓建立，与伴鱼的业务一起快速发展，从一条业务线，到多条业务线。在演进的过程中，有很多总结和沉淀的内容。本篇文章主要介绍伴鱼离线数据仓库的发展历史，在发展过程中遇到的各种问题，以及针对问题的解决方案。 1业务介绍 首先介绍伴鱼的主要业务线，流量型产品：伴鱼绘本，业务型产品：伴鱼 AI 课，伴鱼少儿英语等十几条业务线： 伴鱼绘本：承担着给其他业务线导流的功能，其核心业务流程是，用户注册 app 为起点，app 内广告访问，app 内听读录绘本功能的使用，以及 VIP 的购买、转化。 伴鱼少儿英语：用
你准备好面试了吗？呀，需要Hadoop面试题知识！不要慌！这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
从历史上看，IT外包在很大程度上一直被视为是推动成本节约和效率提高的机会，抑或是能够让技术团队专注于少数核心领域的机会。尽管这些好处仍然存在，但外包的价值近年来已经发生了变化。
本文来源于A94大佬的关于数据仓库分享，如果感兴趣兴趣可以登录B站自行查看，在此给出链接地址：857数据交流技术峰会之数仓篇
SLA，即Service-Level Agreement，中文名称为服务等级协议，就是系统服务提供者（Provider）对客户（Customer）的一个服务承诺，主要承诺的内容有4个：可用性（Availability）、准确性（Accuracy）、系统容量（Capacity）以及延迟（Latency）。
当前，数据工程是一个令人兴奋的主题，这是有原因的。自出现以来，数据工程领域的发展脚步就从未放缓。新技术和 新概念 最近出现得特别快。2022 年年底就快到了，现在是时候回过头来评估下数据工程当前的状态了。
本文作者：腾讯新闻商业化数据高级工程师 罗强 摘要 随着社会消费模式以及经济形态的发展变化，将催生新的商业模式。腾讯新闻作为一款集游戏、教育、电商等一体的新闻资讯平台、服务亿万用户，业务应用多、数据量大。加之业务增长、场景更加复杂，业务对实时计算高可靠、可监控、低延时、数据可回溯的要求也越来越迫切。比如新闻广告投放、停单、在线推荐、电商搜索中，更快的响应用户需求、精准计费停单，意味着着更好的用户体验和更多的收入。 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设
摘要 随着社会消费模式以及经济形态的发展变化，将催生新的商业模式。腾讯新闻作为一款集游戏、教育、电商等一体的新闻资讯平台、服务亿万用户，业务应用多、数据量大。加之业务增长、场景更加复杂，业务对实时计算高可靠、可监控、低延时、数据可回溯的要求也越来越迫切。比如新闻广告投放、停单、在线推荐、电商搜索中，更快的响应用户需求、精准计费停单，意味着着更好的用户体验和更多的收入。 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想。该方案已经落地内
接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想。该方案已经落地内容商业化新闻如广告实时广告停单、实时报表、实时特征计算、游戏联运行为分析、数据异常检测等场景。
数据仓库里面存储引擎是非常重要的，存储引擎的好坏，基本决定了整个数仓的基础。 kudu目标 cloudera公司最近发布了一个kudu存储引擎。按照cloudera的想法，kudu的出现是为了解决，hbase,parquet不能兼顾分析和更新的需求，所以需要一个新的存储引擎可以同时支持高吞吐的分析应用以及少量更新的应用。cloudera 的设计目标是：（http://blog.cloudera.com/blog/2015/09/kudu-new-apache-hadoop-storage-for-fast
在现有大数据平台的基础上，借鉴业界成熟OneData方法论，构建合理的数据体系架构、数据规范、模型标准和开发模式，以保障数据快速支撑不断变化的业务并驱动业务的发展，最终形成我们自己的OneData理论体系与实践体系。
2015年底阿里推出“中台”战略，将庞大的业务服务能力，都装进了“业务中台”里，包括交易中心、支付中心、清算中台、用户中心、产品中心等13个业务域。
随着业务的发展，频繁迭代和跨部门的垂直业务单元变得越来越多。但由于缺乏前期规划，导致后期数仓出现了严重的数据质量问题，这给数据治理工作带来了很大的挑战。在数据仓库建设过程中，我们总结的问题包括如下几点：
我们在谈数仓之前，为了让大家有直观的认识，先来谈数仓架构，“架构”是什么？这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话：在软件行业，一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建（构建是指软件的设计与实现），构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。
Lambda架构背后的需求是由于MR架构的延迟问题。MR虽然实现了分布式、可扩展数据处理系统的目的，但是在处理数据时延迟比较严重。实际上如果内存和CPU足够强大，MR也可以实现近实时运算，但实际业务环境并非如此，因此我们需要权衡，选择实时处理和批处理所需要数据量和恰当的资源。
★每日一题（答案次日公布） 昨日Q2答案：A Q3: 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( ) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 ________________________________________________________ 摘要: 大数据技术快速进化，各种迹象显示2015年仍将持续。MapR的联合创始人兼CEO John Schroeder预测，在2015年里，五大发展将会主导大数据技术。 在短短几年里
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
Hive作为Hadoop生态圈重要的一员已经被我们所熟知，它作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，用来做离线的数据分析工作。那么什么是数据仓库，它与我们经常使用的数据库有什么不同呢？
问题导读 1.实时数据仓库有哪些特点？ 2.公司构建实时数据仓库有哪些好处？ 3.如何构建实时数据仓库？ 4.实时数据仓库本文解析了哪些架构？ 越来越多的实时数据需求，需要更多的实时数据来做业务决策，例如需要依据销售情况做一个资源位的调整；同时有些活动也需要实时数据来增强与用户的互动。如果数据有实时和离线两种方案，优先考虑实时的，如果实时实现不了再考虑离线的方式。 实时数据仓库，已经被很多公司所接受，而且接触很多About云社区会员，都在筹备搭建实时数据仓库。 1.那么实时数据仓库有哪些特点：
数据仓库，简称数仓，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术，数仓的作用，数仓的特点等。
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环 境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：
详情参考 : 【DBMS 数据库管理系统】数据仓库 ( 数据仓库简介 | 操作型数据与分析性数据对比 | 数据仓库特征 | 特征一 : 面向主题组织数据 | 面向应用 | ) 四、特征一 : 面向主题 数据组织方式
组成的 完整的 “数据环境” ; 并在该 “数据环境” 上建立 和 进行 企业 或 组织 的从
数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。
其中CDM层主要包括DWD层（Data Warehouse Detail）和DWS层（Data Warehouse Summary）两部分。
1. 面向主题：数据仓库集中存储围绕特定主题（如销售、客户、财务等）的数据，这些数据经过提炼，去除了操作型系统中的冗余和不一致性。
大数据经过反复炒作之后，慢慢的降温下来。大家不再大谈几个v了，落地到企业会发现，大部分场景还是传统的数据仓库的替换。今天梳理下数据仓库的使用场景，以及需要的技术。 1，先谈下数据仓库准确的概念是什么？ 数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行
1.概念方面.数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库。通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里可以有很多字段。字段一字排开，对应的数据就一行一行写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维关系。目前市面上流行的数据库都是二维数据库。如：Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
随着信息时代的来临，数据已经成为现代社会的重要资产。无论是企业、科学研究还是政府机构，都在不断产生和积累大量数据。如何高效地存储、管理和分析这些数据，已经成为一个迫切需要解决的问题。本文将深入探讨大数据领域中两种关键的数据管理方法：数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse），并探讨它们如何融合以应对不断增长的数据挑战。
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中，对于一个真正的数据湖应该是什么样子，现在对数据湖认知还是处在探索的阶段，像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
预计到2025年，全球数据量将增长至180ZB，企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在，并且其功能不断扩展，可以帮助应对这两个挑战。然而，根据独立市场研究公司VansonBourne的研究，无论技术成熟度如何，而且数据仓库通常由专家开发，失败项目的比例仍然高居不下。
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