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云端数据仓库的模式选型与建设

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。 随着越来越多的基础设施往云端迁移,数据仓库是否也需要上云?...一、数据仓库建设 数据仓库(DW)的建设方式有很多种,企业可以根据自身需求进行选择。下图简单罗列了主要的DW建设方案并做出扩展对比。...二、云端数据仓库 2.1 云方案优势 基于上面的说明,采用数据仓库的云服务,具有较多优势,包括: 更好的性价比(无论是前期购买、还是后期运营) 更快的交付速度(最快在分钟级) 更优的弹性能力(扩展或压缩...支持从Google云端加载或直接访问,也可以导入数据流。其没有索引,除了数据管理外,几乎不需要维护。 作者:韩锋 首发于作者个人公号《韩锋频道》。 来源:宜信技术学院

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    Snowflake,价值120亿美元的云端数据仓库公司

    根据最近的信息,著名的创业公司,云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资,其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。...简单来说,Snowflake作为一个在不同的云上都能跑起来的,企业级数据仓库,在成本和安全性上都有其优势。...既可以避免企业lock-in到一个特定的数据仓库里(比如Redshift或者BigQuery),又提供了云端数据仓库解决方案。...目前为止,成功的云端数据仓库基本上都是c++写的。c++对于一个快速的查询引擎的实现有天然的优势。Hadoop生态圈不一定做不出这样一个系统,但是对其中很多组件的增加和改造的必然是大量大量的工作。...而Snowflake已经形成了一定的竞争力,各大云厂商在数据仓库的投入也异常巨大。短期内会不会出现一个Hadoop生态圈的产品,出现以后能不能成功,都是值得再观望的问题。

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    数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    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。

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    域名怎么?怎样做好网站建设?

    如果用户在注册过程中有一些疑问,也可以及时咨询网站客服,他们会认真详细地进行解答,总体来说域名购买是非常便捷的,在收取一定年费之后就可以正常运行网站了,今天来介绍域名怎么?...image.png 一、域名怎么?...完成注册后会跳出登录密码,设置和填写完个人基础信息就行了,之后再进入域名注册网站首页,写入想要注册的域名点击查询,对于没有注册过的加入清单便可进行结算,注册域名时要根据自己的需求去购买,如果想要长期使用可以多几年...一个蓬勃有生机活力的企业,必定能够透过企业网站这一扇窗户,展现它深刻的内涵,这也是网站建设的精髓,真正将自己的文案和产品打入到用户内心中去,让他们长期关注企业动态和行业资讯,这就说明网站建设真正做成功了,域名怎么是首先需要了解的...以上就是有关域名怎么的经验分享,整体来说注册域名的过程是非常简单的,用户先收集自己的基础资料,认真完成信息填写,同时也要了解需要购买多长时间的域名,提前知晓要提交多少年费,做好全方位的准备才能完成注册

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    数据湖火了,那数据仓库怎么办?

    如今,有了云端,高弹性和可扩展的计算与存储,使得数据的储存与分析更容易解决,可以说云端数据解决方案已经成为大势所趋。一方面,分布式架构与开源体系,可以适应当下快速的数据变化。...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...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。...未来,AWS 坚信与传统的数据仓库和数据分析解决方案相比,湖仓新模式等云端方案将会为用户释放更大的数据价值。 ----

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    聊一聊数据仓库的 KPI 怎么

    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。

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    关于【你们数据仓库怎么设计的】如何回答?

    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

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    有企业连一个国产螺栓都不敢怎么破?

    因为据媒体报道,有的企业连“国产螺栓都不敢”。 小编注意到,3月11日上午举行的工业和信息化部记者会上,工信部部长苗圩、副部长辛国斌在回答记者提问时,对上述问题也进行了回应。...“一个国产螺栓都不敢”,因为…… 据新华社报道,全国人大代表、上海均瑶集团副总裁张维华表示,去年35名在上海的全国人大代表组成了专题调研组,开展提升品牌质量的专题调研,形成了一份长达46页的报告。...他回答:很少,连一个国产螺栓都不敢。” 徐小平说,螺栓虽然小,但用在关键部位,凡有受力要求的都是一次性的。旋过以后就要扔掉,不能重复使用。“我们在市场上买到的很多螺栓,标号是对的,材质却不对。

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    书单 | 云端架构怎么设计才好?这几本书告诉你!

    点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在这个万物上云的时代,基于云端进行架构设计已经成为每一位合格的架构师的必备技能!...为了帮助各位小伙伴们打好云端架构设计的基础,在分析不同行业业务场景的案例和解决方案时,可以迅速针对各样的技术痛点、业务需求给出对应的解决方案,本期书单就来分享11本与云端架构相关的经典畅销书!...----   01 ▊《云端架构:基于云平台的41种可复用的架构最佳实践》 吕昭波 著 提炼6大云端架构设计原则,指导云端架构的构建、重构、评估 总结架构设计中要遵循的最佳实践、要摒弃的坏味道 多年解决方案设计经验提炼出可复用的...通过书中的架构设计模式,还可以形成架构师进行云端业务架构设计的清单,以便衡量和评估架构方案的完整性及合理性。

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