在大数据数仓项目中，结构化数据量巨大，如何高效管理和利用这些数据是关键。分布式表存储系统为此提供了很好的解决方案。
常见的分布式表存储有HBase、Kudu等。它们支持PB级以上结构化数据的存储与查询，提供面向列的高性能访问能力。
在数仓项目中，可以利用分布式表存储用于以下场景：
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数据湖ETL输出：将经过ETL处理的结构化数据如JSON转换成表格格式输出。
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事实表建模：将各种原始交易数据建模输出到分布式表中。
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维度表建模：将用户属性、产品属性等维度数据建模输出。
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聚合表建模：将事实数据根据不同维度进行聚合统计输出表。
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模型训练数据：将机器学习所需的结构化训练数据表格式输出。
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报表查询：利用分布式表进行各种复杂报表查询与分析。
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实时数据同步：利用表的低延迟特性，实现数仓与核心系统如ERP之间的实时数据同步。
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实时报表：通过表的低延迟查询，实现实时报表与实时数据分析需求。
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模型训练库：将机器学习模型训练过程中的临时表输出，如特征工程表等。
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流式计算：利用表的低延迟特性，实现流式计算任务中的状态管理。
此外，分布式表存储系统需要支持水平扩展能力。当数据量和访问压力增大时，可以方便增加Region Server节点，实现性能线性扩展。
同时，表系统需要提供丰富的API,支持多种编程语言进行开发。
总之，利用分布式表存储可以很好地解决数仓海量结构化数据的管理与利用需求。它是实现高性能大数据分析的重要基础设施。
