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    同時淘寶的數(shù)據(jù)集群也變?yōu)閲鴥?nèi)比較大的數(shù)據(jù)倉庫集群。隨著2010年引入了hadoop&hive平臺進行新一代的數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建，此時的Greenplum因為的IO吞吐量以及有限的任務(wù)并發(fā)安排到了網(wǎng)站日志的處理以及給分析師提供的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。該階段的數(shù)據(jù)模型是根據(jù)業(yè)務(wù)的特性采用退化、扁平化的模型設(shè)計方式去構(gòu)建的。階段二：互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺除了受到技術(shù)、數(shù)據(jù)量的驅(qū)動外，同時還來自數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理梳理用戶的需求按照產(chǎn)品的思維去構(gòu)建并部署在了數(shù)據(jù)的平臺上?；ヂ?lián)網(wǎng)是一個擅長制造流程新概念的行業(yè)。約在2011年到2014年左右，隨著數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)逐漸的進入快速迭代期，數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理這兩個詞逐漸的升溫以及被得到認可（備注：數(shù)據(jù)產(chǎn)品相關(guān)內(nèi)容個人會在數(shù)據(jù)產(chǎn)品系列中做深入分享），同時數(shù)據(jù)產(chǎn)品也隨著需求、平臺特性分為面向用戶級數(shù)據(jù)產(chǎn)品、面向平臺工具型產(chǎn)品兩個維度分別去建設(shè)數(shù)據(jù)平臺。企業(yè)各個主要角色都是數(shù)據(jù)平臺用戶。各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理（偏業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品、偏工具平臺數(shù)據(jù)產(chǎn)品）推進數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)。分析師參與數(shù)據(jù)平臺直接建設(shè)比重增加。數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)模型角色都是數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)者與使用者（備注：相對與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)開發(fā)來說。數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來表達，數(shù)據(jù)則生動具體表達出信息。湖北市場數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    而缺點是需要存儲數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。[]（）列存儲：軟件Hbase，它的優(yōu)點是對數(shù)據(jù)能快速查詢，數(shù)據(jù)存儲的擴展性強。而缺點是數(shù)據(jù)庫的功能有局限性。[]（）文檔數(shù)據(jù)庫存儲：軟件MongoDB，它的優(yōu)點是對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好，同時缺少一種統(tǒng)一查詢語言。[]（）圖形數(shù)據(jù)庫存儲：軟件InfoGrid，它的優(yōu)點可以方便的利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法進行計算。而缺點是要想得到結(jié)果必須進行整個圖的計算，而且遇到不適合的數(shù)據(jù)模型時，圖形數(shù)據(jù)庫很難使用。[]數(shù)據(jù)庫NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別編輯數(shù)據(jù)庫存儲方式傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用表格的儲存方式，數(shù)據(jù)以行和列的方式進行存儲，要讀取和查詢都十分方便。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)不適合這樣的表格存儲方式，通常以數(shù)據(jù)集的方式，大量的數(shù)據(jù)集中存儲在一起，類似于鍵值對、圖結(jié)構(gòu)或者文檔。[]數(shù)據(jù)庫存儲結(jié)構(gòu)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫按照結(jié)構(gòu)化的方法存儲數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)表都必須對各個字段定義好（也就是先定義好表的結(jié)構(gòu)），再根據(jù)表的結(jié)構(gòu)存入數(shù)據(jù)，這樣做的好處就是由于數(shù)據(jù)的形式和內(nèi)容在存入數(shù)據(jù)之前就已經(jīng)定義好了，所以整個數(shù)據(jù)表的可靠性和穩(wěn)定性都比較高，但帶來的問題就是一旦存入數(shù)據(jù)后。武侯區(qū)城市數(shù)據(jù)洞察計算機存儲和處理的對象比較多，表示這些對象的數(shù)據(jù)也隨之變得越來越復(fù)雜。

    普遍采用實時性的數(shù)據(jù)處理方式在現(xiàn)如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿足人們的需求，大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的處理方式也需要不斷地與時俱進。目前大數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)采用的主要是批量化的處理方式，這種數(shù)據(jù)處理方式有一定的局限性，主要是用于數(shù)據(jù)報告的頻率不需要達到分鐘級別的場合，而對于要求比較高的場合，這種數(shù)據(jù)處理方式就達不到要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、鏈路挖掘等應(yīng)用對數(shù)據(jù)處理的時間往往以小時或者天為單位。這與大數(shù)據(jù)自身的發(fā)展有點不相適應(yīng)。大數(shù)據(jù)突出強調(diào)數(shù)據(jù)的實時性，因而對數(shù)據(jù)處理也要體現(xiàn)出實時性。如在線個性化推薦、實時路況信息等數(shù)據(jù)處理時間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場合，人們需要及時對獲取的信息進行處理并進行適當?shù)纳釛?，否則很容易造成空間的不足。在未來的發(fā)展過程中，實時性的數(shù)據(jù)處理方式將會成為主流，不斷推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和進步。

數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個領(lǐng)域。比如攝像頭，麥克風，都是數(shù)據(jù)采集工具。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)今，數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。首先，分布式控制應(yīng)用場合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國內(nèi)外已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。其次，總線兼容型數(shù)據(jù)采集插件的數(shù)量不斷增大，與個人計算機兼容的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)量也在增加。國內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機先后問世，將數(shù)據(jù)采集帶入了一個全新的時代。數(shù)據(jù)描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，涉及事物的存在形式。

    維度表上又關(guān)聯(lián)了其他維度表。這種模型使用過程中會造成大量的join，維護成本高，性能方面也較差，所以一般不建議使用。尤其是基于hadoop體系構(gòu)建數(shù)倉，減少join就是減少shuffle，性能差距會很大。c.星座模型星座模型，是對星型模型的擴展延伸，多張事實表共享維度表。數(shù)倉模型建設(shè)后期，當一個星型模型為一個實體，又有多個是實體，實體間又共用維表(這個是很常見的)，就自然成了星座模型了。大部分維度建模都是星座模型。構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，必不可少的就是制定數(shù)倉規(guī)范。包括命名規(guī)范，流程規(guī)范，設(shè)計規(guī)范，開發(fā)規(guī)范等。開發(fā)規(guī)范示例：開發(fā)語言，傳統(tǒng)數(shù)倉一般SQL/Shell為主，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉又對Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是傳統(tǒng)數(shù)倉，還是基于Hadoop生態(tài)的構(gòu)建的(hive、spark、flink)數(shù)倉，SQL雖然戲碼在下降，但依然是重頭戲。在數(shù)倉中sql的基本操作既簡單又實用，sql中比較復(fù)雜和重要的就是join，下面用一張圖清晰的解釋了各種join的邏輯SQL開發(fā)規(guī)范：在大數(shù)據(jù)生態(tài)，不管哪種數(shù)據(jù)處理框架，總有都會孵化出強大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本質(zhì)上還是SQL.數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)時代必不可少的一個重要環(huán)節(jié)，可從元數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)實體數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號。高新區(qū)購物中心數(shù)據(jù)

這些數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、形成速度快、類型多樣以及價值性低，通常將其稱之為“大數(shù)據(jù)”。湖北市場數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    如果通過技術(shù)將人無法通過肉眼找到的價值信息呈現(xiàn)出來，這是重要的！大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)。隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來越多的關(guān)注?！吨婆_》的分析師團隊認為，大數(shù)據(jù)（Bigdata）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理。湖北市場數(shù)據(jù)調(diào)研分析

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