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数据仓库纵横谈解读准 PB级数据分析架构设计思路
锅巴GG@thinkinlampmajun@actionsky.com
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Agenda
Big Data!数据仓库
数据仓库 2.0基于 Infobright的解决方案
3
Big Data
`
10TB数据—“大”还是“小”？
大数据的商业价值
何谓之“大”？
大数据是什么？
4
数据仓库
5
数据仓库
数据仓库是一种体系结构，而非一种技术
数据仓库为其他形式的信息处理提供了理想的基础
事实只有一个版本
如果需要，可以重新调整数据
可以为新的、未知的应用随时提供数据
降低企业获取信息的代价
6
大型数据仓库
数据仓库包含历史
低粒度级采集数据——数据仓库的灵活性数据种类繁多
历史数据 + 细节数据 + 多种数据 = 大量数据
7
大型数据仓库
下载 1 小时索引 15分钟访问 25毫秒下载 12小时
索引 72小时访问 3 秒
8
数据量的影响
花销 ( 成本 )存储、分析处理
有效性
企业是否使用收集的所有数据
数据管理
数据量的不断增加、数据管理规则需要改变
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数据仓库的特性
主题导向
集成性
时间差异性
不变动性
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数据仓库 SDLC收集需求
分析
设计
编程
测试
集成
实现
实现数据仓库集成数据 (ETL)检验偏差针对数据编程设计 DSS系统分析结果理解需求
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DW2.0
622407magic number?
12
DW2.0 vs DW1.0
数据生命周期的准确认识
交互、整合、近线、归档
元数据的重要性
技术基础架构的流动特性
13
Infobright
??
14
行存储 vs 列存储
15
行存储 vs 列存储
16
Infobright架构
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知识网格 KG
18
KG工作原理
19
IB数据检索流程
20
IB的价值
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水平扩展数据分析中间件
分而治之
按需而分
仓库 2.0启示
22
Q&A 时候不早啦 ! Thanks!
大家都累了 ...me 2...opentalk 2012
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