传统数据仓库大数据

数据仓库服务工具指南

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数据仓库服务产品服务协议

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数据仓库服务用户操作指南

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数据仓库服务故障排除

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数据中台的数仓架构选型

数据仓库的技术演进 数据仓库的演进变革因素有很多种，例如快速增长的业务需求、高速爆发的数据量、企业更细粒度的分析需求以及数据资源的隔离安全要求等。本文主要会拆解不同数据仓库的核心特点，介绍数仓的演进变化以及传统数据仓库 、大数据数仓、实时数仓的选型介绍。 一、传统数仓 传统数仓是基于关系型数据库技术构建的，它以其成熟稳定和易于管理的特点而被广泛采用。这些数仓通常部署在单一或少数几个服务器上，依赖于数据库的优化和索引来提高查询性能。

为什么企业需要数据仓库？

强大的分析能力：数据仓库设计用于支持复杂的分析操作（OLAP），能够处理大规模数据集的多维度查询，帮助企业从数据中发现趋势和洞察。相较于数据库主要关注实时性的小规模数据处理（OLTP），数据仓库更擅长历史数据分析和决策支持。 3. 良好的扩展性：现代数据仓库采用的是分布式架构（MPP，Massively Parallel Processing），可以通过增加更多节点（横向扩展）来处理更大的数据量，几乎无限扩展能力，使得大数据分析变得更为高效和经济。

大数据挑战下的TPC-DS：衡量数据仓库性能的新标准

这一基准测试不仅涵盖了查询和数据维护等多个方面，而且其设计旨在反映现实世界中的复杂业务需求，使得它可以作为一个可靠的工具来评估数据仓库解决方案的能力。 一、TPC-DS的背景与发展 随着大数据时代的到来，越来越多的企业需要处理和分析海量数据。为了评估不同数据管理系统在处理这些数据时的表现，TPC组织推出了TPC-DS这一基准测试。它建立在一个复杂的零售业务模型之上，该模型包括多家专卖店以及线上销售业务，旨在模拟真实世界中的决策支持场景。

Doris数据仓库介绍

Doris（原百度Palo）是一款基于大规模并行处理（MPP）技术的分布式SQL数据库，也是一个高性能、实时的分析型数据库。以下是对Doris数据仓库的详细介绍： 一、产品定位与特点 产品定位：Doris是一款MPP架构的关系型分析数据库，主要面向PB级别的大数据集，提供秒级或毫秒级的查询响应。它主要用于多维分析和报表查询，支持SQL语言，并高度兼容MySQL。 主要特点： 高性能：Doris设计用于处理大规模数据，提供高并发和低延迟的查询性能。

生态环境大数据

生态环境大数据解决方案 播放视频 以国家、生态环境部、省政府关于“生态环境监测网络”等有关要求为依据,依托混合云、专属云部署生态环境大数据平台,全面提升生态环境综合监管能力,为打好污染防治攻坚战提供有力支撑。

大数据安全治理

根据调研统计,2020年全球个人信息泄露事件超出过去15年总和,成为影响个人权益、组织发展甚至国家安全的重要因素,全球数据泄露达360亿条,创历史新高,涉及工业、政务、金融、教育、医疗、个人信息等多个领域 业务挑战 缺少数据安全治理运营体系 对大数据全生命周期安全现状不了解,缺少专业的数据安全团队,缺少数据安全顶层设计,缺少完善的数据安全治理和运营体系,不能从组织、制度、运营等方面队数据安全工作进行规范指导 大数据敏感信息全貌不了解 对敏感数据情况认识不清晰

工业大数据解决方案

底层大数据底座运行于Hadoop、Hive、HBase等大数据组件,在底座之上,提供数据集成、数据开发、数据治理、数据报表、Web大屏开发等功能。

存算一体大数据平台

集群总规模达5000+,承担日均20W+条高复杂度作业的业务数据处理和分析。经中国电信集团多年的生产实践验证,大数据平台全年稳定性可达99.5% 研发优势 天翼云大数据团队隶属中国电信集团,多年来致力于开源大数据底座自主研发,拥有丰富的建设集成经验。团队工作涵盖大数据平台建设、运维技术支撑等。研发人员具备大数据业务分析和应用层建设能力,可提供电信级别优秀服务 设备优势 大数据平台的搭建借助了电信大数据平台,可提供优良的通信配套硬件和基础设施服务。