顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？
SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。
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。
企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。
本文作者：曾就职传统通讯运营商，负责BI项目的开发；目前转型互联网公司，就职于某厂负责相关的大数据仓库建设工作。
学习 Spark 的面试者普遍认为 Spark 必然会替代 Hive 成为新的一代大数据仓库标准。
在过去三年，Hadoop生态系统已经大范围扩展，很多主要IT供应商都推出了Hadoop连接器，以增强Hadoop的顶层架构或是供应商自己使用的Hadoop发行版。鉴于Hadoop的部署率呈指数级的增长
网管产品需要从数据仓库的角度来看，才能获得完整的视图。数据集成真正从大数据的角度来看，才能明白其中的挑战。一个运行了20多年的数据架构，必然有其合理性。也正是因为年代久远，存量过多，才导致举步维艰。在Cloud和5G时代，超密度网络集成和大数据洞察需求给电信供应商带来新的挑战，从数据仓库到数据湖，不仅仅架构的变革，更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。 01 数据仓库历史沿革 1970年，关系数据库的研究原型System R 和INGRES开始出现，这两个系统的设计目标都是面向on-line
本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP)，旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度。 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据库类似，也是通过编写DDL语句来实现。在过去，数据仓库系统大都建立在RDBMS上，因为维度建模其实也可以看做是关系建模的一种。但如今随着开源分布式数据仓库工具如Hadoop Hive，Spark SQL的兴起，开发人员往往将建模和实现分离。使用专门的建模软件进行ER建模、关系建模、维度建模，而具体实现则在Hive/Spark SQL下进行。没办法，谁让这些开源工具没
当数据仓库可以处理非结构化数据，而数据湖可以运行分析时，组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上，数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据，因此组织可以将其集成到单个
当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL，SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言，用户量巨大，所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。但是，在当代大数据背景下，业务复杂度节节攀升，在以计算为主要任务的数据仓库场景下，SQL 似乎越来越不够用了。典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。且不论两种风格迥异的开发语言是否能很好融合互补，单看这样的趋势已经足够表现出业界对 SQL 能力的一些质疑。
数据，对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则是可能使企业陷入无休止的问题之后，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，那么数据仓库是否也需要上云？上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛？如果考虑上云，都需要注意哪些方面？目前主流云厂商产品又有何特点呢？面对上述问题，本文尝试给出一些答案，供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
在本文中我们讨论下你可能已经遇到过的关于数据大规模增长的问题，以及数据被忽略的价值。Presto 是处理所有数据并通过结构化查询语言（SQL）提供行之有效工具的关键推动力。Presto 的设计和功能能够让你获得更好的见解，而不仅仅只是访问。你可以更快地获得这些见解，并获得过去由于成本过高、时间太长而无法获得的信息。除此之外，你可以使用更少的资源，花费更少的预算来学到更多。
旨在最大化其数据资产的企业正在采用可扩展、灵活且统一的数据存储和分析方法。这种趋势是由负责构建与不断变化的业务需求相一致的基础架构的企业架构师推动的。现代数据湖架构通过将数据湖的可扩展性和灵活性与数据仓库的结构和性能优化相结合来满足这一需求。这篇文章提供了一个参考架构，用于理解和实施现代数据湖。
数据仓库（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。
学生党以及很多没设计过大数据开发的小伙伴呢，都对大数据这么一个领域感到非常非常的好奇非常非常的神秘，我今天就非要戳穿给你们看。
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
云数据仓库套件 Sparkling（Tencent Sparkling Data Warehouse Suite）基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库，并高效的弹性扩缩容，支持数据可视化，通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。
导读：元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库的提升。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。
SQL Server 2012致力提供大规模且低成本的分析数据和数据仓库解决方案，并保证实现规模化和灵活性。在大数据时代Microsoft也做出了一些完善。 结构化、非结构化、实时数据 ●支持多格式数据的平台：完整的平台可支持结构化、非结构化和实时的数据。SQL Server 2012支持可伸缩的可伸缩的关系型数据库和数据仓库产品的结构化数据。值得一提的是，在SQL Server 2012中还添加了对企业级Hadoop分布式非结构化数据的支持。同时StreamInsight作为Microsoft推出的流数据
进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热，由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作，因此决定在大数据领域对自己的所见所闻，来对该行业之外的人士所做一个讲述，以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
大家好，我是一哥，元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库建设的关键。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。
前文说道Service Manger管理服务器的部署过程，下面将继续介绍SCSM 2012 R2的另一个组件数据仓库服务器的部署过程
如果你使用的是centOS系统，或者支持yum的系统，那么可以通过如下方式进行安装：
数据湖是保存大量原始格式数据的中心位置。与以文件或文件夹形式存储数据的分层数据仓库相比，数据湖采用扁平化架构和对象存储方式来存储数据。对象存储具有元数据标签和唯一标识符，便于跨区域定位和检索数据，提高性能。通过利用廉价的对象存储和开放格式，数据湖使许多应用程序能够利用数据。
但是，如果让我回想，有哪些痛苦不堪的工作经历，我第一个能想到的就是数据仓库的重构。
最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。
在有赞大数据平台发展初期，业务量不大，开发者对业务完全熟悉，从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定，当时没有想过要做一个元数据系统。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。 在本文中，我们将讨论 Microsoft 的 Azure Synapse Analytics 框架。具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。 为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本系列的前几篇文章。 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和Showflake 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 我们现在考虑一个更新颖
在Databricks的过去几年中，我们看到了一种新的数据管理范式，该范式出现在许多客户和案例中：LakeHouse。在这篇文章中，我们将描述这种新范式及其相对于先前方案的优势。
在大数据的发展当中，大数据技术生态的组件，也在不断地拓展开来，而其中的Hive组件，作为Hadoop的数据仓库工具，可以实现对Hadoop集群当中的大规模数据进行相应的数据处理。今天我们的大数据入门分享，就主要来讲讲，Hive应用场景。
大数据时代，作为数据的掌握者，我们不仅要更好地使用数据，也要更好地管理数据。而数据仓库正是这样一套管理和组织数据的解决方案。
随着数据量不断增长和业务复杂度逐渐攀升，数据处理效率面临巨大挑战。最典型的表现是面向分析型场景的数据仓库性能问题越来越突出，压力大、性能低，查询时间长甚至查不出来，跑批跑不完造成生产事故等问题时有发生。当数据仓库出现性能问题时便不能很好服务业务了。
下图是一张非常经典的数据分析技术演进图，从中可一窥整体发展历程。本文将按时间顺序盘点下各阶段产品及技术特点，并预测下未来发展方向。
昨天发了一篇文章讨论的是关系型数据库的变化数据如何同步到数据仓库层面，类似于 MySQL 的 binlog 日志同步到数据仓库进行 OLAP 分析。OLTP环境下的数据库数据同步到OLAP环境下的数据仓库，解决方案逃不过三种类型:
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
前几天在数据产品经理的群里，有朋友提问“没有数仓，没有数据建模可以做好BI吗”，今天把问题打开一下，不建设数仓，企业能做好数字化转型吗？
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户，公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计，2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据，到 2025 年，这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据，那么这些数据又有什么用呢？针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进，随着云计算的普及，传统的数据仓库架构在资源弹性，成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO，腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成，为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术，以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
内容来源：2017 年 11 月 18 日，北京偶数科技创始人兼CEO常雷在“第七届数据技术嘉年华”进行《云数据库的本质》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
作者：薛菲 审稿：张远园 Aileen 写在前面 这篇是小白学数据系列的NoSQL数据库的第二篇：进阶篇。数据分析方向的从业人员可以从中获取数据仓库软件市场的现状和分析，以增加自己的知识储备，为可能的技术转型打基础。而工程师可以找到关于NoSQL主流产品的分析介绍以及选择数据库的一些准则。NoSQL不是万能药，采用技术最好不要跟风，选择适合自己数据和应用的才是最好的哟~没有看过NoSQL基础篇的读者可以在文末的历史文章回顾中找到。 小白问：上次问了NoSQL，SQL的区别，好像有点忘了，我们可以温故而知
大数据技术的发展历程中，继数据仓库、数据湖之后，大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据？数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象？今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用，以便于企业做出更好的决策。在本文中，我们将介绍数据开发的基本概念，包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
人类的发展，离不开信息的积累。从原始社会的口口相传，到需要将信息记录下来。那么如何记载信息呢？于是有了最早的记载方式——结绳记事。
说到数据库，我们一般是指传统的关系型数据库，也就是“联机事务处理”(OLTP)，主要用户在线交易处理。比如银行业务、电信业务之前很多都是Oracle或者DB2(可能现在很多开发者没再用过)，到后来的互联网电商用的MySql，这些都是关系型数据库。
很多朋友会觉得写 CRUD 很无聊，翻来覆去就那么点花样。接触不到新鲜的技术，感觉自己要被这个时代淘汰了。于是怨天尤人，连基本的 SQL 都写不好了。
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