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基于大数据的数据仓库

是一种用于存储和管理大规模数据集的系统。它通过将数据从不同的源收集、整合和转换,提供了一个统一的视图,使用户能够进行高效的数据分析和决策支持。

基于大数据的数据仓库通常具有以下特点:

  1. 数据规模庞大:数据仓库能够处理海量的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。
  2. 数据多样性:数据仓库可以处理来自不同来源和不同格式的数据,如关系型数据库、日志文件、传感器数据等。
  3. 数据集成:数据仓库能够将来自不同数据源的数据进行整合和转换,以便进行分析和查询。
  4. 数据存储和管理:数据仓库使用高效的存储和索引技术,以支持快速的数据访问和查询。
  5. 数据分析和挖掘:数据仓库提供了各种分析和挖掘工具,如数据可视化、数据挖掘算法等,帮助用户发现数据中隐藏的模式和关联。

基于大数据的数据仓库在许多领域都有广泛的应用,包括市场营销、金融、医疗、物流等。它可以帮助企业进行业务分析、市场预测、客户行为分析等,从而提高决策的准确性和效率。

腾讯云提供了一系列与大数据相关的产品和服务,包括数据仓库、数据分析平台、数据集成服务等。其中,腾讯云数据仓库(TencentDB for TDSQL)是一种高性能、可扩展的云数据库服务,适用于大规模数据存储和分析。您可以通过以下链接了解更多信息:

腾讯云数据仓库产品介绍:https://cloud.tencent.com/product/tdsql

总结:基于大数据的数据仓库是一种用于存储和管理大规模数据集的系统,具有数据规模庞大、数据多样性、数据集成、数据存储和管理、数据分析和挖掘等特点。腾讯云提供了与大数据相关的产品和服务,包括数据仓库、数据分析平台等。

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基于Hadoop生态圈数据仓库实践 —— ETL(三)

第一版Oozie是一个基于工作流引擎服务器,通过执行Hadoop Map/Reduce和Pig作业动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个基于协调器引擎服务器,按时间和数据触发工作流执行。...它可以基于时间(如每小时执行一次)或数据可用性(如等待输入数据完成后再执行)连续运行工作流。第三版Oozie是一个基于Bundle引擎服务器。它提供更高级别的抽象,批量处理一系列协调器应用。...作业,并指定触发时间和频率,还可以配置数据集、并发数等。...一些工作流是根据需要触发,但是大多数情况下,我们有必要基于一定时间段和(或)数据可用性和(或)外部事件来运行它们。...Oozie协调程序支持创建这样数据应用管道。 (4)CDH 5.7.0中Oozie 2.

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基于Hadoop生态圈数据仓库实践 —— 概述(一)

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基于Hadoop生态圈数据仓库实践 —— 概述(二)

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