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人人都是产品经理人人都是产品经理官方账号 优质科技领域创作者数据仓库建模超详细攻略
Lambda架构
Apache Kylin 基于Hadoop的OLAP分析型数据仓库
Apache Kylin 是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。
Apache Kylin 令使用者仅需三步，即可实现超大数据集上的亚秒级查询。
1. 定义数据集上的一个星形或雪花形模型
2. 在定义的数据表上构建cube
3. 使用标准 SQL 通过 ODBC、JDBC 或 RESTFUL API 进行查询，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果
Kylin 提供与多种数据可视化工具的整合能力，如Apache Superset，Tableau，PowerBI 等，令用户可以使用 BI 工具对 Hadoop 数据进行分析。
Apache Kylin 3.1.1 入门与实践-技术专栏系统地介绍了Apache Kylin的基本概念、安装、Cube构建和优化，以及应用开发实践。
大数据Hadoop之——数据仓库Hive架构
大数据老司机优质科技领域创作者
「云原生」Hive>
数据湖与数据仓库还是有很多区别的，把数据湖跟数据中台、数据仓库混为一谈，显然是有点浑水摸鱼，有点儿蒙人的意思。[衰]
一个具体的数据湖，架构上也是要有分层的。
“数据湖”的分层：
最下层： 廉价存储，如 hdfs，或者云上的 oss、s3
数据加速层（未必一定）： 使用 alluxio 最数据进行冷热分离，提供缓存
Table Format层（技术考量的重点）： 目前主流的有 DeltaLake 、 IceBerg、hudi 这三款，一般我们考量的是这三款的对比[赞]
最上层： 计算引擎，Spark 、Flink、Hive、 Presto 等等，均可以对接下层的 Table [思考]
#大数据# #技术分享# #互联网#
【这是一份大数据报告，是一线IT总监、管理层、业务领导的经验凝聚】
未来企业该怎么发展？感觉增长点已经很少了？
如何说服管理层，数字化转型真不简单？
可视化会是企业核心吗？数据仓库需求明显吗？
BI是大数据技术的发展方向吗？数据挖掘怎么样？
ERP要被淘汰了吗？普通报表如何做出价值？
这份报告里的解读，说不定能给你一点答案。
中小公司和大公司的数据仓库实践有何异同？
1. 主导团队不同。需要构建数据仓库的中小公司往往处于业务快速增长阶段，从产品到数据都可能处于快速迭代阶段。从业务增长为切入点，分析团队通常负责数据指标逻辑，数据团队主要确保EL过程不掉链子。而大公司通常业务处于成熟期，产品和数据的变化相对成熟，但数据治理会变得更为关键，这时数据团队会主导数据仓库的构建，涵盖数据质量、数据安全、统一业务指标、资源管理、性能调优、工具使用等等各方面。
2. 数据内容不同，大公司通常会有ELT全过程，会产生维度表，事实表，或一些宽表（Denormalized），希望以后的分析可以更快。中小公司的数据仓库基本是通过EL产生的数据集，以及根据分析需求驱动所产生的数据集。
3. 分析工具不同，大公司的数据分析工具栈很多，有数据ETL、数据探索分析、数据可视化、机器学习平台、调度工具、元数据管理等等，中小公司则更倾向于使用数据探索分析、可视化、调度等工具，最好是可以一站式解决问题，减少学习成本和维护成本。
你认为还有哪些异同呢？
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【重磅 | 阿里云发布AnalyticDB数仓升舱解决方案】7月19日召开的“升舱计划实战峰会”上，阿里云发布AnalyticDB数据仓库升舱解决方案，可帮助金融、电信等行业客户实现传统数仓向云原生数据仓库的平滑升级，在IT采购成本(软件+硬件) 降低约50%的同时，复杂查询性能从分钟级缩减至秒级。点击了解详情：重磅 | 阿里云发布AnalyticDB数仓升舱解决方案 可帮客户节省50% IT采购成本-阿里云开发者社区
随着大数据技术的融合发展，数据湖不断演变，汇集了各种技术，包括数据仓库、实时和高速数据流技术、数据挖掘、深度学习、分布式存储和其他技术。逐渐发展成为一个可以存储所有结构化和非结构化任意规模数据，并可以运行不同类型的大数据工具，对数据进行大数据处理、实时分析和机器学习等操作的统一数据管理平台。
一般而言，数据湖技术需要具备以下几项特点：
* 支持多种计算引擎、同时支持流批处理
* 支持多种存储引擎
* 支持数据更新
* 支持事务（ACID）
* 可扩展的元数据
* 数据质量保障
数据湖要解决的核心问题是高效的存储各类数据并支撑上层应用，传统的数据湖一般采用HDFS为存储引擎，但在实际应用中面临着难以克服的问题，这直接催生了delta、iceberg和hudi三大开源数据湖方案，虽然它们开始的时候是为了解决特定的应用问题的，但最终促成了数据湖特征的统一。
阿里云重磅推出云原生数据仓库AnalyticDB基础版
日前，阿里云AnalyticDB for MySQL正式发布基础版集群规格，高度兼容MySQL，每月最低860元，极大降低了企业构建数据仓库的门槛，同时具备极高的性能，可提供金融级别的数据可靠性保证，使中小企业也可以轻松搭建自己的实时数据仓库，实现企业数据价值在线化。
阿里云重磅推出云原生数据仓库AnalyticDB基础版-阿里云开发者社区
