對于大數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)倉庫承載著整個企業(yè)的全業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)。早期數(shù)倉在關(guān)系型數(shù)據(jù)如Oracle，MySql上。到大數(shù)據(jù)時代，基于hadoop生態(tài)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)，數(shù)倉基本上都是基于hive的數(shù)倉。對于很多大數(shù)據(jù)開發(fā)者而言，特別是早期，很多開發(fā)者認(rèn)為hive數(shù)倉就是和業(yè)務(wù)相關(guān)，隱射Hdfs數(shù)據(jù)文件的一張張表。針對于hive數(shù)倉而言，終看到的確實(shí)是一張紙表，但這些表是如何根據(jù)業(yè)務(wù)抽象出來的、表之間的關(guān)系、表如何更好的服務(wù)應(yīng)用這些問題是數(shù)倉建模、數(shù)倉技術(shù)架構(gòu)的。一個好的數(shù)倉技術(shù)架構(gòu)和數(shù)倉建模。可以減少開發(fā)的難度，提高數(shù)據(jù)服務(wù)性能，同時能夠在很大層面上對業(yè)務(wù)形成數(shù)據(jù)中心，降低存儲，計(jì)算資源的消耗等等.數(shù)倉架構(gòu)的演變傳統(tǒng)經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu)->離線數(shù)倉架構(gòu)->實(shí)時數(shù)倉架構(gòu)->Lambda數(shù)倉架構(gòu)->Kappa數(shù)倉架構(gòu)->混合數(shù)倉架構(gòu)a.傳統(tǒng)數(shù)倉架構(gòu)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用不多了，這類架構(gòu)在早期數(shù)據(jù)量不大，對性能的要求不高，業(yè)務(wù)較單一的場景中應(yīng)用比較多，這類數(shù)倉主要以oracle，mysql這種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的范式設(shè)計(jì)原則設(shè)計(jì)b.離線數(shù)倉架構(gòu)是在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)運(yùn)而生的。主要是基于hadoop生態(tài)組件的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)方案中以hive為主的，在設(shè)計(jì)層面遵循和借鑒傳統(tǒng)數(shù)倉的設(shè)計(jì)思路和規(guī)范。數(shù)據(jù)是所有能輸入計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。高新區(qū)市場數(shù)據(jù)策略咨詢

    線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會話數(shù)據(jù)等。?內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機(jī)器數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)的主要來源：商業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集來源單一，數(shù)據(jù)量相對于大數(shù)據(jù)較小結(jié)構(gòu)單一關(guān)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集來源，數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化分布式數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的不足傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小，大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫即可處理。對依靠并行計(jì)算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高度一致性和容錯性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴(kuò)展性。大數(shù)據(jù)采集新的方法?系統(tǒng)日志采集方法很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具，多用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構(gòu)，能滿足每秒數(shù)百M(fèi)B的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方法網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息。該方法可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中抽取出來，將其存儲為統(tǒng)一的本地數(shù)據(jù)文件。青羊區(qū)市場數(shù)據(jù)調(diào)研信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系，又有區(qū)別。

大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)的區(qū)別與轉(zhuǎn)變就是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。2.還有一個重要的區(qū)別是在用途上，過去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說明過去的狀態(tài)，拿數(shù)據(jù)說話，實(shí)際上是用過去的數(shù)據(jù)說明過去，而大數(shù)據(jù)的重點(diǎn)就是預(yù)測。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。

    而缺點(diǎn)是需要存儲數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。[]（）列存儲：軟件Hbase，它的優(yōu)點(diǎn)是對數(shù)據(jù)能快速查詢，數(shù)據(jù)存儲的擴(kuò)展性強(qiáng)。而缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫的功能有局限性。[]（）文檔數(shù)據(jù)庫存儲：軟件MongoDB，它的優(yōu)點(diǎn)是對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不特別的嚴(yán)格。而缺點(diǎn)是查詢性的性能不好，同時缺少一種統(tǒng)一查詢語言。[]（）圖形數(shù)據(jù)庫存儲：軟件InfoGrid，它的優(yōu)點(diǎn)可以方便的利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法進(jìn)行計(jì)算。而缺點(diǎn)是要想得到結(jié)果必須進(jìn)行整個圖的計(jì)算，而且遇到不適合的數(shù)據(jù)模型時，圖形數(shù)據(jù)庫很難使用。[]數(shù)據(jù)庫NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別編輯數(shù)據(jù)庫存儲方式傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用表格的儲存方式，數(shù)據(jù)以行和列的方式進(jìn)行存儲，要讀取和查詢都十分方便。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)不適合這樣的表格存儲方式，通常以數(shù)據(jù)集的方式，大量的數(shù)據(jù)集中存儲在一起，類似于鍵值對、圖結(jié)構(gòu)或者文檔。[]數(shù)據(jù)庫存儲結(jié)構(gòu)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫按照結(jié)構(gòu)化的方法存儲數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)表都必須對各個字段定義好（也就是先定義好表的結(jié)構(gòu)），再根據(jù)表的結(jié)構(gòu)存入數(shù)據(jù)，這樣做的好處就是由于數(shù)據(jù)的形式和內(nèi)容在存入數(shù)據(jù)之前就已經(jīng)定義好了，所以整個數(shù)據(jù)表的可靠性和穩(wěn)定性都比較高，但帶來的問題就是一旦存入數(shù)據(jù)后。數(shù)據(jù)是符號，是物理性的，信息是對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理之后所得到的并對決策產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)。

    如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數(shù)據(jù)，因?yàn)榱私鈹?shù)據(jù)之間的關(guān)系，以及數(shù)據(jù)的作用。在數(shù)據(jù)平臺中根據(jù)需求采集那些用于分析的數(shù)據(jù)，而不需要那些純粹用于操作的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)倉庫中是一個統(tǒng)稱，嚴(yán)格上來講分為概念模型、邏輯模型、物理模型。(備注：四類模型如何去詳細(xì)構(gòu)建文本不深講，關(guān)于非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)模型網(wǎng)上非常多)BillInmon對EDW的定義是面向事物處理、面向數(shù)據(jù)管理，從數(shù)據(jù)的特征上需要堅(jiān)持維護(hù)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)、維護(hù)微觀層次的數(shù)據(jù)關(guān)系、保存數(shù)據(jù)歷史。所以在構(gòu)建完畢的數(shù)據(jù)平臺中可以從中映射并檢查業(yè)務(wù)信息的完整性（同時也是養(yǎng)數(shù)據(jù)過程中的重要反饋點(diǎn)），這種方式還可以找出多個系統(tǒng)相關(guān)和重合的信息，減少多個系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的重復(fù)定義和不一致性，減小了應(yīng)用集成的難度。Ralphkilmball對DM（備注：數(shù)據(jù)集市，非挖掘模型）的定義是面向分析過程的(AnalyticalProcessoriented)，因?yàn)檫@個模型對業(yè)務(wù)用戶非常容易理解，同時為了查詢也是做了專門的性能優(yōu)化。所以星型、雪花模型很直觀比較高性能為用戶提供查詢分析。該方式的建模首先確定用戶需求問題與業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)粒度，構(gòu)建分析所需要的維度、與度量值形成星型模型；。近10年來，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用和標(biāo)準(zhǔn)快速發(fā)展。成都大數(shù)據(jù)海

地圖、表格、影像、磁帶、紙帶，按數(shù)字化方式分為矢量數(shù)據(jù)、格網(wǎng)數(shù)據(jù)等。高新區(qū)市場數(shù)據(jù)策略咨詢

    下面是版本的一些亮點(diǎn)：工作負(fù)載的可移植性、安全性和數(shù)據(jù)恢復(fù)能力由于目前應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫環(huán)境和云提供商眾多，工作負(fù)載的可移植性已成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)不可或缺的一項(xiàng)能力。我們的新服務(wù)包中包含多種使企業(yè)能夠靈活、自動移植工作的工具，它們同時也能降低當(dāng)益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅格局所帶來的風(fēng)險。企業(yè)可以充分利用的五個關(guān)鍵工具如下：用于遷移到云的SQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序應(yīng)用程序遷移功能使企業(yè)能夠移動或退出數(shù)據(jù)中心、在云中創(chuàng)建用于開發(fā)或測試的生產(chǎn)系統(tǒng)副本并且創(chuàng)建用于災(zāi)難恢復(fù)的備用實(shí)例。企業(yè)通過自動化可以獲得應(yīng)用程序服務(wù)器的物理配置、保護(hù)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)、提供云實(shí)例和存儲，同時恢復(fù)數(shù)據(jù)和驗(yàn)證恢復(fù)運(yùn)行。通過Commvault云應(yīng)用備份MicrosoftOneDriveforBusinessWannaCry/Petya/GoldenEye攻擊造成全球企業(yè)云服務(wù)中斷，讓企業(yè)愈加關(guān)注數(shù)據(jù)以及如何保護(hù)數(shù)據(jù)。為了更好地保護(hù)數(shù)據(jù)，企業(yè)可通過這項(xiàng)功能將數(shù)據(jù)備份到備用存儲器中，從而創(chuàng)建一份OneDriveforBusiness數(shù)據(jù)副本。如果發(fā)生數(shù)據(jù)丟失，IT經(jīng)理可以輕松地將數(shù)據(jù)恢復(fù)到云中的OneDrive文件夾。Salesforce系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份支持定期備份數(shù)據(jù)對于企業(yè)的業(yè)務(wù)連續(xù)性而言至關(guān)重要。通過本功能。高新區(qū)市場數(shù)據(jù)策略咨詢

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