数据仓库的体系架构主要包括单层架构、多层架构、数据湖架构、云数据仓库架构。其中,多层架构是最为常见和传统的架构,它通常分为三个层次:数据源层、数据集成层和数据访问层。这种架构的优势在于其模块化和层次化设计,使得数据处理过程更加清晰和易于管理。在多层架构中,数据首先从各种数据源系统中提取,经过清洗、转换和...
最后,用户需要知道数据湖中的数据是受管理的、高质量的,而不是混乱的、不可靠的沼泽。 所有围绕着数据湖和大数据的媒体炒作,很难理解像数据湖这样的技术如何甚至是否对你的分析需求有意义。有些人认为,实现数据湖意味着放弃他们的数据仓库,这种看法最终要么让他们走上了错误的道路,要么让他们把大数据和数据湖作为未...
有了现代的数据架构,组织可以继续利用现有的数据仓库,开始收集他们一直忽视或丢弃的数据,最终使分析师能够更快地获得见解。 二 现代数据体系结构的原理 数据湖等大数据技术支持并增强了现代分析,但它们通常无法取代传统系统。 1 多平台架构已经成为常态 在现代数据体系结构中,可以获取和存储任何类型的数据。有些实现者...
有了现代的数据架构,组织可以继续利用现有的数据仓库,开始收集他们一直忽视或丢弃的数据,最终使分析师能够更快地获得见解。二 现代数据体系结构的原理数据湖等大数据技术支持并增强了现代分析,但它们通常无法取代传统系统。1 多平台架构已经成为常态在现代数据体系结构中,可以获取和存储任何类型的数据。有些实现者选择在数...
数据仓库模式导致的烟囱式建设与数据需跨业务线广泛连接之间的挑战 传统数据库不能应对数据的增长,数据ETL、数据建模工作的响应速度与数据反哺业务迭代创新之间的挑战 数据赋能与业务场景探索脱节的挑战 1.2数据湖的定义及发展需求 数据湖是一种数据存储理念——即在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法。
上图为数据中台系统逻辑架构,这一架构是在数据库可扩展的数据仓库框架的基础上,结合数据中台建设的实际情况而设计出来的多层、可扩展框架结构。架构的核心包括4大层次,2大管理平台。 其中4大层次部分是数据中台中数据加工的主要数据流,具体分为: n 源数据层 ...
AWS 是最早在云上推出数据湖解决方案的云服务提供商,在这里我们便引用 AWS 对数据湖的定义:“数据湖是一个集中式的存储库,允许存储任意结构的数据并且能将它应用于大数据处理,以及进行实时分析和机器学习等相关的应用场景。” 同样我们也借助于 AWS 对数据仓库做这样的定义:“数据仓库是信息的一个中央存储库。” ...
组织和结构化,数据是以原始格式进行实时收集和存储 实惠,能为任何规模的数据提供划算的价格 适用于任何时间框架,可以实时或按需更新 无限存储空间,为大数据存储提供优秀的解决方案。 不同于数据仓库,数据湖可以完美地处理不同类型的数据,而且因为能提供高性价比的大数据存储而备受赞赏。
数据是最好的佐证: 阿里云云原生数据湖体系可支持 EB 级别的数据湖, 存储超过 10万 Database、 1 亿 Table 以及 10 亿级别的 Partition, 每天支持超过 30 亿次的元数据服务请求, 支持超过 10 个开源计算引擎以及 MaxCompute 和 Hologres 等云原生数仓引擎。同时, 阿里云数据湖存储成本相对于高效云盘下降 10 倍以...
数据抽取与清洗是数据仓库体系架构中非常重要的一环。它负责从数据源中提取数据,并对数据进行清洗、验证和转换,确保数据的质量和一致性。 3.3 数据存储 数据存储是数据仓库体系架构中用于存储数据的模块。数据存储可以采用关系型数据库、数据仓库或者数据湖等技术,以满足不同的数据存储需求。