实时数仓的主要思想就是：在数据仓库中将保存的数据分为两类，一种为静态数据，一种为动态数据，静态数据满足用户的查询分析要求；而动态数据是为了适应实时性，数据源发声的更新可以立刻传回到数仓中的动态数据中，在经过相应的转换，满足实时的要求。
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。
数据是系统的核心，在面向服务的架构之外，也可以考虑一下面向数据的架构方式。面向数据的服务架构需要支持多数据源异构，支持动态数据和静态数据，既支持公有云部署又支持私有云部署，提供多种数据应用和数据产品，如下图所示：
传统BI和数据仓库架构已无法应对大数据、分析、自助服务所带来的挑战。然而，现代化数据架构仍未能够全部解决传统数据仓库和BI所面临的问题，很少有组织能够在一些尚未成熟的领域采用大数据分析技术。数据架构在能够支持传统BI的同时，也要意识到需要逐渐的适应现代化项目需求。 现代化数据架构设计方法 毫无疑问，数据架构必须改变。它必须适应大数据、分析和自助服务的时代。传统数据仓库和BI架构已经不能很好地满足许多企业创新发展的需求，每一个变化——大数据、分析和自助服务——都是一个巨大潜力和挑战的组合，把它们组合在一起便形
实现内部部署设施到多云之间的数据迁移将加快创新速度，将业务人员从运营工作中解放出来，并在混合云和多云部署环境之间构建一座桥梁。
BI工具即商业智能分析工具，是指使用一套方法和技术来准备、呈现和帮助分析数据的工具。将企业中已有的数据转换为知识，从而帮助企业做出明智的商业决策。这里说到的数据包括订单、库存、交易账目、客户和供应商等数据，它们来自于企业业务系统，企业所在行业和竞争对手，以及来自于企业所在的其他外部环境。
实时数据流为企业提供了激动人心的新机会，以改变其运营方式，利用实时洞察力来推动更好的决策制定并提高运营效率。
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。
场景描述：今年有个现象，实时数仓的建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库建设的文章和方案。
今年有个现象，实时数仓建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库的文章和方案。
数据分类：静态数据和动态数据。静态数据的常见应用是数据仓库。利用数据挖掘和OLAP （on-line analytical processing）分析工具从静态数据中找出对企业有用的数据。
📷 摘要：分析大量的数据只是使大数据与以前的数据分析不同的部分，还需要了解其他三方面是什么。 人类每天都吃、睡、工作、玩，这生产数据并且是大量的数据。根据IBM的数据，人类每天产生2.5万亿(250亿
携程机票订单系统是由多个业务子系统组成，包括出票、改签、航变等等，获取订单行程信息复杂度较高。
在性能测试中，有一个无法避免的问题，就是如何处理性能测试用例使用到的数据，其中包括前置数据、运行时数据和后置脏数据清理。
去年12月20日，某知名汽车品牌发生了数据泄露事件，而且泄露的数据包含用户个人隐私数据，也包含了公司的运营销售信息等商业机密数据。泄露的个人隐私信息将用户暴露于短信、电话骚扰甚至电信诈骗的危害之下，同时也造成了用户对企业的信任危机，企业也将会面临监管的调查。
目前，全球120家运营商中，已经有48%的企业正在实施大数据战略。通过提高数据分析能力，他们正试图打造着全新的商业生态圈，实现从电信网络运营商(Telecom)到信息运营商(Infocom)的华丽转身
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。
在大数据和实时数据技术出现之前，数据的流转相对简单，整个过程类似于工厂的生产线。要么是将数据从相对静态的数据库移动到数仓中的适当位置，要么是将数据以一种标准化的方式在数据库和应用程序之间移动。
传统行业各业务系统数据相对独立，随着信息平台一体化、数据中台及大数据时代的推进，要求各业务系统数据相互融合，业务资源共享。
Cloudera数据平台（CDP）数据中心版（CDP-DC）是Cloudera数据平台的本地版本。CDP-DC结合了Cloudera Enterprise Data Hub和Hortonworks Data Platform Enterprise的最佳服务和组件，以及在堆栈中的增加了新功能和增强功能，提供一流的本地企业数据平台。此统一分发是可扩展和可定制的平台，您可以在其中安全地运行多种类型的工作负载。
数据目录、数据清单、数据字典是良好数据治理活动的组成部分。它们被经常混用，但它们并不相同。
数据网格（Data Mesh）是近来受到广泛重视的一种新型架构范式。每家数据和平台提供商都说明了怎样使用自己的平台来构建最好的数据网格。数据网格的故事包括像亚马逊云科技这样的云计算提供商，像 Databricks 和 Snowflake 这样的数据分析提供商，以及像 Confluent 这样的事件流解决方案。本文详细讨论了这一原理，并探索了为何没有一种技术最适合构建数据网格。本文列举的例子表明，为何像 Apache Kafka 这样的开放和可扩展的分布式实时平台一般都是数据网格基础设施的核心，而其他数据平台则是为了解决业务问题而提供支持。
2、CSV文件是一种带有固定格式的文本文件。注意：获取字段的时候可以调整自己的字段类型，格式，满足自己的需求哦。
OLTP系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作，强调事务性。OLAP系统则强调数据分析，强调SQL执行时长，强调磁盘I/O，强调分区。
在上一章节《你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(上)》，我们讲到实时数仓的建设，互联网大数据技术发展到今天，各个领域基本已经成熟，有各式各样的解决方案可以供我们选择。
我们很高兴地宣布在 Cloudera 数据平台 (CDP) 中全面推出 Apache Iceberg。Iceberg 是 100% 开放的表格格式，由Apache Software Foundation开发，帮助用户避免供应商锁定。今天的一般可用性公告涵盖了在 Cloudera 数据平台 (CDP) 中的关键数据服务中运行的 Iceberg，包括Cloudera 数据仓库 ( CDW )、Cloudera 数据工程 ( CDE ) 和 Cloudera 机器学习 ( CML )）。这些工具使分析师和数据科学家能够通过他们选择的工具和分析引擎轻松地就相同的数据进行协作。作为 CDP 的一部分，公司无需付出任何努力即可获得 Iceberg 的好处。不再有锁定、不必要的数据转换或跨工具和云的数据移动，只是为了从数据中提取洞察力。
在MariaDB中，有如下针对MariaDB与MySQL两种数据库比较的官方说法：
【IT168 评论】2017年对于NoSQL来说是很有趣的一年，大数据市场充满着机遇同时也充满着变数。所以年末岁初，我们邀请了Couchbase的首席架构师Perry Krug来一起谈谈未来NoSQL的发展、市场动态以及Couchbase的未来。 📷 问：2017年是NoSQL领域忙碌而又动荡的一年：MongoDB成功上市，Basho走到了终点，您如何看待这些发展呢？ Perry Krug：无论从哪个角度看，这一年都是NoSQL行业不平凡的一年。抛开市场动荡不说，2017年也是成长、成熟和成功的一年。长久以
很长一段时间，BI和数据仓库几乎都是如影随形、难舍难分。企业如果想要实行“数据驱动决策-决策推动业务发展”的机制，就必须先有数据仓库充当中央存储库，供BI查询和调取，然后再在BI上进行数据的分析与可视化。
大家都知道，企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。许多人在疑惑，我的数据仓库还没有建立起来，怎么做商业智能BI呢？真得在做商业智能BI之前先建数据仓库吗？
前言 阅读本文前，请先回答下面两个问题： 1. 数据库和数据仓库有什么区别？ 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束，也不完全满足范式要求，甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗？ 如果您不能五秒内给出答案，那么本文应该是对您有帮助的。 注：如果您还不清楚完整参照性约束，请参考《数据库关系建模》 ：，如果您还不了解范式，请参考《更新异常与规范化设计》 。 数据库的"分家" 随着关系数据库理论的提出，诞生了一系列经典的RDBMS，如Oracle，MySQL，SQL Server
看做什么，如果不需要对数据进行实时处理，那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql（数据库）“导入”到hive（数据仓库）中进行分析。“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。 相关知识如下 数据仓库的几个概念 http://www.ppvke.com/Blog/archives/27862 什么是OLTP？ 联 机事务处理系统(OLTP)，也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。也 称为实时系统(Real time S
数据中心（Data hubs）、数据湖（data lakes ）和数据仓库（data warehouses）
引导语 数据分析中，我们常常有下面几种分群方式 基础属性类：年龄、性别、城市、学历、用于首次来源 · 特点：基本是不变化的，虽然年龄、城市等也会发生变化，但本质上我们是将其作为一个用户固定属性进行分析 · 优势：用户属性稳定，分群永远不变化 · 劣势：是维度有限，很多分析维度很难找到固定属性 图：某业务用户数分年龄段曲线（来自腾讯灯塔截图） 动态属性类：当天启动方式、当日拉活渠道、新老用户、当日播放视频数、当日是否领取红包 · 特点：基本上是基于用户当天的一些行为或状态数据，例如启动方式，每天
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。
本文探讨了 Data Fabric 的内容、原因、方式和人员，包括 Data Fabric 架构、挑战、优势、核心功能、供应商等。
目前市面上的BI工具都在提及敏捷BI解决方案。敏捷BI解决方案所提供的自动化技术支持主要是从数据源取数到BI前端工具展现。这样的敏捷BI解决方案在企业数据量不是很庞大的情况下，还是很好的支撑运行。PowerBI可以支持大量的数据处理，但是对于硬件设备的要求也是非常高的。但是数据量变得越来越庞大就会导致BI报表出现运行缓慢，大屏展现出现数据延迟等等现象。
大数据时代中，数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题，但是存在烟囱式、冗余高的弊端
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。
10月11日晚19：00，腾讯云大数据“数智话”技术沙龙 第一期《云数据仓库 for Apache Doris - 新一代云托管实时统一数据仓库》直播圆满落幕。本次直播由腾讯云大数据 数据仓库产品经理，腾讯云 Doris 技术负责人，腾讯云大数据资深研发工程师围绕腾讯云大数据在2022重磅发布的云托管实时数仓产品——云数据仓库 for Apache Doris 展开，重点介绍了其优势特性，技术演进和实际场景中的应用实战。 让我们一起来回顾下当晚的直播内容吧！ 关注腾讯云大数据公众号 邀您探索数据的无限可能
数据挖掘又称知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database），即“从数据中挖掘知识”。 丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求，这种情况被描述为“数据丰富，但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展：
在数据仓库出现之前 , 上述两种处理类型都放在数据库中进行处理 , 其中分析性处理效果不好 , 因此提出不同的数据类型 , 放在不同的数据载体中 :
今天聊一下数仓主题设计，其实不同行业不同领域模型设计的都有些不同，本次主要整理一下工作以来遇到的几种典型案例。
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用，传统的数据仓库模式，在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖，是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统，已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件，同时数据治理是一个持续性过程，也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合，落地场景将不断创新，数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
此前，研究机构IDC预测，全球大数据（Big Data）与分析市场规模将由2015年的1220亿美元，在5年间成长超过50%，并在2019年底达到1870亿美元的规模。 进入2016年之后，人工智能、
OLTP(On-Line Transaction Processing)：联机事务处理
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哪怕像情人节这么浪漫的日子，DBA们还是要埋头苦干与数仓持续战斗。面对浩大的数仓工程，DBA们每天身兼搬砖工、侦察兵和消防员……多个角色，心情也随之在窃喜、崩溃、惊慌、失落与无奈之间频繁切换……
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
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