AnalyticDB PostgreSQL版：Data+AI 时代的企业级数据仓库
AnalyticDB PostgreSQL版：Data+AI 时代的企业级数据仓库 内容介绍： 一、AnalyticDB PostgreSQL产品架构 二、核心技术 三、客户案例 四、功能发布 分享的内容主要包含四部分，首先介绍AnalyticDB PostgreSQL版整体的一个产品架构大图；然后介绍D...
E-MapReduce助力建设企业级数据仓库
概述 对于大部分的企业，数据一般存在两个地方，一个是业务数据库，一个是日志。一般来讲，数据库数据容量有限，对于历史标记删除的记录一般会做定时清理，但是这些数据往往还是很有价值的。数据库计算能力也有限，如果要做一些数据分析，则会浪费宝贵的计算资源。 一些数据分析会横跨不能的部门，不同的业务线，往往需要不同DB之间，甚至需要跟日志做一些关联，这时就会有一个新的部门，数据仓库部门或者数据分析部门。此部....
构建企业级数据仓库五步法
在上一期的专栏文章中，我们曾经提到：数据分析系统的总体架构分为四个部分 —— 源系统、数据仓库、多维数据库、客户端（图一：pic1.bmp） 其中，数据仓库（DW）起到了数据大集中的作用。通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每3个小时一次（当然是自动的）。这个过程，我们称之为ETL过程。 那么，今天，我们就来谈一谈：如何搭建数据仓库，在这个过程中都...
【Hadoop Summit Tokyo 2016】现代化企业级数据仓库：数据湖泊
本讲义出自CHARLES SEVIOR在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了面对企业级数据仓库向着数据量剧增、实时处理数据的需求增加以及数据分析的需求不断涌现的情况，如何定制个性化以及增强的现代化企业级数据仓库服务成为了一项巨大的挑战，而面对这样的挑战使用数据湖泊技术成为了一种新的解决方案。
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