大數據數據倉庫－場景

大數據倉庫－場景 

2015-10-24 朱潔 hadoop技術學習

傳統OLTP/OLAP之分

數據倉庫裏面有OLTP/OLAP之分，OLTP是傳統關係型數據庫的主要應用，其主要面向基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。OLAP是數據倉庫系統的主要應用，支持複雜的分析操作，側重決策支持，並且提供直觀易懂的查詢結果。

 

大數據場景下的同與不同

 

1、大數據時代，大數據倉庫面對的最基本，最典型的場景還是傳統的OLAP場景，最明顯的區別是數據規模的急劇膨脹，從傳統的單表千萬級，到現在單表百億，萬億。維度也從傳統的幾十維到現在的一些互聯網企業可能存在的萬維。因爲系統的交互對象是人，雖然數據量的急劇變大，系統的響應延遲要求仍能是秒級。下圖是阿里ads對當前業界一些常見的分析倉庫從支持的規模和響應時間上的分類，有一定的參考意義。

 

 

2、大數據時代，數據價值越來越大，分析手段和分析工具的越來越多。傳統sql包打天下的局面可能就不行了，sql,python,R,BI工具/可視化工具都有需求。所以除了性能之外，大數據倉庫必然在接口上需要做更多。

3、雲化帶來的挑戰。it基礎設施雲化的趨勢不可逆轉。雲上的易用，安全，可服務性都是很大的挑戰。

 

 

 

 

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