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“下一代數(shù)據(jù)倉庫必須是一個(gè)融合的智能數(shù)據(jù)倉庫。將這些技術(shù)應(yīng)用到數(shù)據(jù)倉庫本身的技術(shù)變革中，可以給很多行業(yè)帶來變革。數(shù)據(jù)倉庫將建立在云計(jì)算的基礎(chǔ)上。首先，數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方案。具有一定規(guī)模的企業(yè)可以通過建立數(shù)據(jù)倉庫來解決一定的“數(shù)據(jù)孤島”問題，可以更加合理地利用企業(yè)數(shù)據(jù)，同時(shí)可以通過數(shù)據(jù)倉庫使多個(gè)系統(tǒng)互聯(lián)互通。
為什么建數(shù)據(jù)倉庫需要使用ETL工具？

為什么要建數(shù)據(jù)倉庫,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫如何做

數(shù)據(jù)倉庫，是為企業(yè)所有級(jí)別的決策制定過程，提供所有類型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略集合。它是單個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，出于分析性報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建，既然要獲取全部數(shù)據(jù)，必然涉及到多系統(tǒng)，各類型數(shù)據(jù)庫的對(duì)接問題，還有數(shù)據(jù)抽取、整理的問題。這時(shí)候ETL工具的作用就集中體現(xiàn)出來了，數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、加載直到供人們?nèi)シ治鍪褂茫珽TL就是數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載的過程，
有些地方可能選擇的是ELT，先加載在轉(zhuǎn)換。對(duì)數(shù)倉來說，ETL首先要考慮業(yè)務(wù)需求，最后數(shù)據(jù)落地模型，要體現(xiàn)某種主題，然后從數(shù)據(jù)源考慮哪些字段是可以用的，在進(jìn)行ETL ?，F(xiàn)在ETL工具很多，所以編程能力很難在這方面體現(xiàn)出來，對(duì)于公司來說，更看重的是ETL的思路，通俗的想，數(shù)據(jù)倉庫就像大水池，給水池蓄水需要泵和水管，那ETL就是承擔(dān)泵和水管的功能。
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫如何做？

3.1.1Lambda架構(gòu)來自ApacheFlink中文學(xué)習(xí)網(wǎng)站ververica.cn侵權(quán)告知立刪3.1.2Kappa架構(gòu)來自ApacheFlink中文學(xué)習(xí)網(wǎng)站ververica.cn侵權(quán)告知立刪3.1.3實(shí)時(shí)olap變體架構(gòu)來自ApacheFlink中文學(xué)習(xí)網(wǎng)站ververica.cn侵權(quán)告知立刪3.1.4常見架構(gòu)對(duì)比來自ApacheFlink中文學(xué)習(xí)網(wǎng)站ververica.cn侵權(quán)告知立刪ps:lambda架構(gòu)開發(fā)割裂感：?表結(jié)構(gòu)不同?sql語法不同資源浪費(fèi)：?重復(fù)計(jì)算?重復(fù)存儲(chǔ)集群維護(hù)：?組件不同?計(jì)算引擎不同數(shù)據(jù)一致性3.2實(shí)時(shí)數(shù)倉架構(gòu)3.2.1方案一優(yōu)點(diǎn)：?便于數(shù)據(jù)回溯、重算和數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證，
缺點(diǎn)：?通過批處理重算，需要維護(hù)兩套代碼，開發(fā)和維護(hù)成本高。?需要兩套計(jì)算資源適用場景：?超大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)計(jì)算，且這種場景比較頻繁，?對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求極高，需要比對(duì)實(shí)時(shí)和離線的計(jì)算結(jié)果，甚至利用離線去修正實(shí)時(shí)的計(jì)算結(jié)果。3.2.2方案二優(yōu)點(diǎn)：?無需維護(hù)兩套代碼，開發(fā)迭代速度快，?數(shù)據(jù)回溯和重算方便，重算時(shí)間根據(jù)需求回溯的時(shí)間范圍定。
?只需流計(jì)算資源，資源占用小缺點(diǎn)：?ODS\\DWD部分?jǐn)?shù)據(jù)“不可見”，原始數(shù)據(jù)和中間數(shù)據(jù)不便于查詢（解決方案：可通過重新消費(fèi)指定時(shí)間范圍的數(shù)據(jù)查詢，或?qū)胄枰臄?shù)據(jù)到olap引擎）?依賴業(yè)務(wù)端反饋問題（解決方案：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控指標(biāo)，實(shí)時(shí)監(jiān)控報(bào)警）適用場景：ODS\\DWD查詢不頻繁等3.2.3方案三相對(duì)于方案二：?增加ODS層落地hive，排查分析原始數(shù)據(jù)比較方便，恢復(fù)歷史數(shù)據(jù)的時(shí)候可獲取hive數(shù)據(jù)寫入kafka，然后按原流處理的邏輯重新處理即可，只需修改數(shù)據(jù)源為歷史數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的topic，
數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別？

7月5日，Kyligence融資暨新產(chǎn)品發(fā)布會(huì)在上海舉行。Kyligence團(tuán)隊(duì)宣布正式發(fā)布下一代企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品與解決方案KyligenceEnterprisev3.0，及云端一站式大數(shù)據(jù)分析解決方案KyligenceCloudv2.0，新版解決方案革命性地實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)建模功能，并將在查詢提速15倍的同時(shí)節(jié)省50%存儲(chǔ)空間。