构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。...通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。...大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...因为这个存储层被设计成完全独立于计算资源的可伸缩性，它确保了可以毫不费力地为大数据仓库和分析实现最大的可伸缩性。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
很早便开始推动有关数据湖的技术演进，2009 年 AWS 推出了 Amazon Elastic MapReduce（EMR）数据湖架构，以跨 EC2 实例集群自动配置 HDFS；2012 年又继续推出了云端 MPP...架构的数据仓库云服务 Amazon Redshift；随后 AWS 逐渐将数据湖核心转向 Amazon S3。...2湖仓新模式：数据湖 + 数据仓库 =Lake House 综上所述，大数据的时代，开源技术体系的设计确实让云端产品或开源组件构成大数据整体解决方案逐渐兴起，比如数据湖，但并不代表着数据仓库会被淘汰，双方存在必要的联系...一方面，通过上云的方式，持续增强数据仓库的核心能力，将数据仓库实现现代化。另一方面，数据仓库和数据湖，是大数据架构的两种设计方式，两者功能可以相互补充，这意味着双方需要实现交互和共享数据。...而原先传统数据仓库系统和人才短缺又限制了欣和的进一步发展，为此欣和选择使用 AWS 云平台来搭建数据湖。
MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序，如数据仓库、商业智能和大数据分析。 MPP常见的发力场景是数据仓库。...在数据仓库中，MPP架构意味着数据库服务被部署在多个节点中，共同完成存储、分析计算任务。 常见的开源MPP数据仓库包括： 1. Apache HAWQ 2. Apache MADlib 3....它主要的优势在于： MPP数据仓库通常能够提供更高的性能和较低的查询延迟，可以在更短的时间内处理大量数据。 MPP数据仓库对于结构化数据的支持更加成熟，适用于需要对事务性数据进行复杂分析的场景。...MPP数据仓库通常拥有更完整、更可靠的数据管理和安全性能，可以保证数据的一致性和可靠性。...那么MPP的常见的缺陷就能推出： MPP数据仓库通常需要更多的硬件资源和投资，价格较高，不适合所有的企业规模和预算。 MPP数据仓库的部署和维护需要更专业的技术人员，技术门槛相对较高。
0x00 前言 本篇聊一聊在做数据仓库的时候该如何确定 KPI。 0x01 思考角度 首先，要明确的一点是数据最终是要服务于业务的！...但是，数据仓库一般又不直接对接于业务，而更多地对接数据分析系统、用户画像系统和推荐或广告系统等。因此不容易用业务指标来衡量数据仓库的效果。 那么我们可以换一个角度，从数据仓库要解决的问题来考虑。...简单地讲，数据仓库要做的是提高数据能力、提高数据分析效率、提高数据质量的。 那么，怎样既体现了服务业务，又体现了提高了整体的数据服务能力呢？这就是下面要讨论的 KPI 怎么定。...大致解释一下，根据上面的栗子，在半年后做工作汇报的时候可以大致这样写： 已完成数据仓库设计相关文档的编写，总计25篇 Wiki，总阅读量10w。...0xFF 总结 上面就是数据仓库相关的 KPI 该怎么定的内容，具体的内容要和现实的业务情况相结合，因此本文仅起到抛砖引玉的作用，希望读者朋友们看后能有一些启发。不足之处多多指出，一起交流进步。
你们数据仓库都是怎么设计的，数据怎么抽象？ 关于这个问题，我说一说我的想法，不一定是正确的，但希望能给你提供一些思路 1、数据仓库是怎么设计的？ 如果真的要完全回答这个问题，真的太大了。 ?...可以按照自己的习惯，把数仓怎么设计的分成几个模块，比如： 技术架构 数据流转 分层建模 然后，询问一下，面试官重点想要听哪一块？...技术架构方面： 可以从数据采集到数据进入数仓后的etl，再到数据怎么做成数据服务提供给业务方，整个流程的核心技术节点划一遍。 然后，再重点讲一下自己做的模块（做数据治理 or 数据开发 or...)...不好的地方，需要怎么改进。 现在的仓库怎么通过建模来收敛口径，减少代码重复开发，要有实际例子。....等等 维度建模，星型模型，这么多年了，都是这些，也没什么创新，如果只讲这些，会让人觉得耳朵都起茧子了，可以把这些融合到实际案例中，多讲自己的思考和感悟，平时工作中也要细心观察，现在没有任何一家公司的数据仓库是完美的
2021年8月17日，天津农商银行发布《数据仓库Netezza替换项目-国产化数据库软件项目》单一来源采购的公示： 拟采购内容：采购数据库集群系统 GBase 8a MPP Cluster软件 拟采购供应商名称...2021年8月10日，天津农商银行发布《数据仓库迁移项目》单一来源采购的公示： 拟采购内容：数据仓库迁移 拟采购供应商名称：中电金信软件有限公司 申请理由：我行数据仓库系统初期建设、后期维护、系统优化等...为保证系统架构、数据架构、模型设计、实施工艺等一致性，减少数据仓库迁移项目风险、时间投入，我行将与中电金信软件有限公司进行单一来源采购。
可以看作为用户编程接口，本身不存储和处理数据 依赖HDFS作为存储 我们看到Hive支持类SQL语法，我们可以很容易的把传统关系型数据库建立的数据仓库任务迁移到Hadoop平台上。...那么我们以前使用Oracle的存储过程怎么迁移到Hive中呢？...用过Hive的同学可能都知道，Hive是没有想Oracle那样的游标循环呀，所以我们必须借助其他语言来配合hive一起完成数据仓库的ETL过程。...列存储，很多MPP支持列存储架构，能够更高效的访问需要的数据 支持标准SQL，MPP比SparkSQL、HiveSQL对标准SQL支持的更好 从以上MPP的特点和上面我们介绍的Hadoop的特点，会发现...可以直接使用CDH搭建起来你的大数据平台，选用Hive作为数据仓库的计算引擎。为什么这样选择呢？
随着数据量的增大，传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理，数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。...而在MPP服务器中，每个节点只访问本地内存，不存在异地内存访问的问题。 5．数据仓库的选择 哪种服务器更加适应数据仓库环境？这需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。...众所周知，典型的数据仓库环境具有大量复杂的数据处理和综合分析，要求系统具有很高的I/O处理能力，并且存储系统需要提供足够的I/O带宽与之匹配。...显然，适应数据仓库环境的MPP服务器，其节点互联网络的I/O性能应该非常突出，这样才能充分发挥整个系统的性能。...6．MPP数据仓库架构分类 前面讲到MPP架构非常复杂，通常用到数据库系统来屏蔽节点间的负载平衡和调度的复杂性。
数据量达到这个级别，单机数据库、MPP架构都无法支撑的时候，只能寻求大数据架构去做解决。 大数据采用天然分布式架构，没有单机、MPP架构的包袱，单纯为海量数据而生的技术。它一定是将来的一个趋势。...3、数据仓库由原来的Oracle换到大数据平台Hive或Spark SQL后，查询起来变慢这么多？ 大数据数据仓库，比如Hive、Spark SQL，它们的场景主要是集中在跑批分析。...4、那原来架构中的OLAP任务，应该怎么处理？ 可以使用MPP架构的数据库，如Clickhouse、Droid、GreenPlum等产品。或者使用MOLAP工具，进行预计算处理。...5、既然能够使用MPP架构的数据库处理，为什么还要使用大数据产品？ MPP架构有扩展性问题，以及热点问题。在一定数据规模下，问题不明显，一旦数据量达到海量，问题就会非常严重。...所以中大型规模数据，可以使用MPP架构，超大规模数据的处理必须走大数据。 MPP架构目前会和大数据架构并存，主要解决中等规模数据的OLAP分析。
从我们现在整个系统架构来说，大概包括几块内容，一块是传统的数据仓库的部分。我们现在又引入了MPP，MPP是和传统的数据仓库作为一个有效的互补，好处是它是用X86，原来我们用的小型机，成本比较高。...既有原来传统的数据仓库，也有刚才提到的MPP，也有Hadoop，还有实时计算，之所以出现这种混搭，我个人认为应该是暂时的，因为现在Hadoop的发展速度很快，但实际上它的处理能力现在有很多方面还需要完善...你怎么去证明你的数据质量，困惑很多，而且以我们的经验来看，真的是在做大数据，我们原来做数据仓库的情况下，60%左右的精力是放在数据质量上，在数据运营保障方面积累了一些经验，这是业界在大数据领域还没怎么触及的...还有MPP，MPP主要站在运营商角度，主要想降低成本，因为从小型机到X86，也是从原来的库里面移出来，性能提高了，效果是8倍，数据的压缩率是6倍左右。...这是个人出版的一些书，这是05年的时候当时写的一个数据仓库在电信领域的应用，当年为了解决中国移动怎么去建数据仓库，写了两本书，现在为了怎么建大数据系统，我们总结了15年的经验，写了两本书，一个是大数据和大分析
数据湖技术把上述的过程集成化、标准化了；在数据入湖一开始就对数据按照指定标准进行组织，支持流批一体，不同框架有不同的组织方式（对特定场景有优化），但是目的都差不多；入湖后，提供标准化的数据读取方式，支持各种MPP...日常我们在进行大数据架构的设计实现时，一般会做的比数据仓库限定的范围多，但是我们还是称为数据仓库，所以还是再次提一下，不要太追求准确的定义。...我来形象地描述一下：集合两者的优势，像数据仓库一样管理的数据湖，像数据湖一样开放的数据仓库。...图片以上图片来自阿里云参考6 8How：业界怎么做湖仓一体？...图片如上图，近N天的热数据在常驻MPP计算层进行查询，数据变冷后转成数据湖存储格式入湖，后续由弹性MPP计算层对数据进行计算，一般冷数据次数频率较低。
Greenplum是老牌的MPP数据仓库，查询稳定性很强，SQL支持非常全面（支持ANSI SQL 2008和SQL OLAP 2003扩展；支持ODBC和JDBC应用编程接口。...所以SQL支持是它的优势，查询稳定性强，整体比较均衡，在6.0版本之后整体成为OTAP数据仓库（Hybrid Transactional/Analytical Processing），对接大数据场景更加方便...其实运维问题，是MPP数据仓库常见的问题，Greenplum相对明显。...所以总结起来，Greenplum是一个老牌MPP数据仓库，整体比较均衡，适合中小规模数据的OLAP分析（MPP数据库在架构上注定会有扩展上限），在6.0版本之后，能够同时支持OLTP处理，成为OTAP数据仓库
图 3.MPP 服务器架构图数据仓库的选择 哪种服务器更加适应数据仓库环境？这需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。...众所周知，典型的数据仓库环境具有大量复杂的数据处理和综合分析，要求系统具有很高的 I/O 处理能力，并且存储系统需要提供足够的 I/O 带宽与之匹配。...显然， NUMA 架构更适用于 OLTP 事务处理环境，当用于数据仓库环境时，由于大量复杂的数据处理必然导致大量的数据交互，将使 CPU 的利用率大大降低。...显然，适应于数据仓库环境的 MPP 服务器，其节点互联网络的 I/O 性能应该非常突出，才能充分发挥整个系统的性能。...显然，NUMA架构更适用于OLTP事务处理环境，当用于数据仓库环境时，由于大量复杂的数据处理必然导致大量的数据交互，将使CPU的利用率大大降低。
南大通用GBase 8a MPP Cluster集群在众多备选产品中脱颖而出，被选作大数据平台核心组件企业数据仓库及集市的数据管理基础软件。...南大通用GBase 8a MPP Cluster产品也发展成为国内企业大数据、数据仓库领域基础平台软件的领先产品。...2013年8月，农行数据仓库正式立项，确定采用南大通用GBase 8a MPP Cluster与Hadoop的混搭架构。...2013年11月30日，数据仓库原型集群及资负、零售数据集市试运行（28节点MPP集群）。...2014年11月，数据仓库原型环境向生产环境（56节点MPP集群）的迁移与切换工作完成，迁移有效数据103T。 2014年12月，完成财会集市（16节点MPP集群）搭建。
2 Greenplum数据库常用知识 2.1 Greenplum 概念 Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。在 MPP 系统中，每个 SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。...与传统的SMP架构明显不同，通常情况下，MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点，但是这也不是绝对的，因为 MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时...，MPP的效率要比SMP好。...这就是看通信时间占用计算时间的比例而定，如果通信时间比较多，那MPP系统就不占优势了，相反，如果通信时间比较少，那MPP系统可以充分发挥资源的优势，达到高效率。...2.4 数据仓库设计规则 2.4.1 数据仓库概念 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。
此架构后来被Netezza，Microsoft并行数据仓库（PDW）和HP Vertica等采用。如今，Apple，Walmart和eBay 经常在MPP平台上存储和处理数 PB的数据。...MPP体系结构是数据仓库和分析平台的出色解决方案，因为查询可以分解为组件部分，并在服务器之间并行执行，从而显着提高性能。...“通过大规模并行处理（MPP）设计，查询通常比在对称多处理（SMP）系统上构建的传统数据仓库快50倍”。-微软公司。...成本和高可用性：一些基于MPP的数据仓库解决方案旨在在廉价的商用硬件上运行，而无需可能包含成本的企业级双冗余组件。这些解决方案通常使用自动数据复制来提高系统弹性并确保高可用性。...在此期间，关于数据仓库是否已经死亡以及Hadoop是否会取代 MPP平台的讨论很多，尽管普遍的共识似乎表明Hadoop充其量只是数据仓库的补充技术; 不是它的替代品。 什么是Hadoop？
第二代数据仓库采用MPP架构，采用无共享架构（比如Teradata），使用普通X86服务器，可扩展至几十节点，但很难满足大数据需求，架构不够灵活，比如难于实现秒级扩容。...另外，HAWQ从著名第二代MPP数据仓库系统Greenplum Database演化而来，继承了Greenplum Database的SQL以及对第三方工具的兼容性，所以，在兼容性和性能方面大大优于其他第三代...数据仓库的演进 ? 分析处理主要涉及的就是数据仓库。Teradata是最早期做数据仓库商业化的公司，于1984年推出了第一个MPP数据仓库。...需要注意的是最初的数据仓库应用技术并不是MPP而传统的共享存储方式。传统数仓可扩展性相对较差，最多只能到十几个节点，第一代MPP解决了部分可扩展性问题。...传统的共享存储数据仓库被放在左上角，中间部分是MPP，由于云数据库的本质架构并无太多变化，所以也位于中间。最后是第三类系统，他们性能往往不如老牌数据库优化的好，兼容性也较差。
2006年之前：ETL，数据仓库和OLAP多维数据集 数据平台最常用的方法是使用 ETL 进程将传入数据转换为现成的块，这些块将被批量加载到数据仓库中。...对于对于低延迟查询，数据仓库由OLAP多维数据集补充。但是整体上缺乏灵活性，大多数数据平台都是按日计划进行的。只要需简单地更改了业务逻辑，就算不是几个月的联调的技术工作，也会导致数周甚至数月。...OLAP多维数据集是一个多维数据库，针对数据仓库和联机分析处理（OLAP）应用程序进行了优化。...2006-2009：MPP救场 从2006年到2009年，多并行处理器（MPP）数据库为数据仓库带来了可扩展性和荒谬的速度，并使OLAP多维数据集过时，从而实现了堆栈的整合。...最佳实践架构迅速成为Hadoop + MPP，Hadoop成为事实上的ETL平台，将数据转换为加载到MPP数据库。
数据湖技术把上述的过程集成化、标准化了；在数据入湖一开始就对数据按照指定标准进行组织，支持流批一体，不同框架有不同的组织方式（对特定场景有优化），但是目的都差不多；入湖后，提供标准化的数据读取方式，支持各种MPP...日常我们在进行大数据架构的设计实现时，一般会做的比数据仓库限定的范围多，但是我们还是称为数据仓库，所以还是再次提一下，不要太追求准确的定义。...我来形象地描述一下：集合两者的优势，像数据仓库一样管理的数据湖，像数据湖一样开放的数据仓库。...湖仓价值的交点 （以上图片来自阿里云） How：业界怎么做湖仓一体？...湖仓一体冷热存储架构 如上图，近N天的热数据在常驻MPP计算层进行查询，数据变冷后转成数据湖存储格式入湖，后续由弹性MPP计算层对数据进行计算，一般冷数据次数频率较低。
这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析，这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析，目前最佳选择是MPP数据库。 ?...－数据仓库的案例 个人对数据仓库比较熟悉，所以可讲讲。我们拿大家熟悉的数据仓库（Data Warehouse＝DW）来看看数据分析的价值。...可选的方案只能是混搭架构，用不同的分布式技术来支撑一个超越PB级的数据仓库系统。这个混搭架构主要的核心是新一代的MPP并行数据库集群＋ Hadoop集群，再加上一些内存计算、甚至流计算技术等。...还有，您对行业大数据开放怎么看？ 武新：国内企业机会很好，也很多。关键是资本、人才、环境是否能培养出大企业来。数据开放首先需要解决法律问题，这是国家的事。...你怎么看？ 武新：非常对！我曾跟一个数学家聊过，他说大数据对很多算法是颠覆性的，需要发明新的算法。 刘睿民：@张涵诚 不能这样认为，Hadoop 是开源，企业版还是需要我们自己努力做。
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