智能數(shù)據(jù)治理平臺(tái)

睿治作為國內(nèi)功能最全的數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品之一，入選IDC企業(yè)數(shù)據(jù)治理實(shí)施部署指南。同時(shí)，在IDC發(fā)布的《中國數(shù)據(jù)治理市場份額》報(bào)告中，連續(xù)四年蟬聯(lián)數(shù)據(jù)治理解決方案市場份額第一。

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睿治智能數(shù)據(jù)治理平臺(tái)

IDC蟬聯(lián)數(shù)據(jù)治理解決方案市場第一

詳解企業(yè)級數(shù)倉設(shè)計(jì)與搭建，F(xiàn)link/SparkSQL全部涵蓋！

時(shí)間：2022-04-21來源：三月瀏覽數(shù)：223次

本質(zhì)上，數(shù)據(jù)倉庫就是一種數(shù)據(jù)庫，由一張一張數(shù)據(jù)表組成，用來存放數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)，其實(shí)就是數(shù)據(jù)庫技術(shù)以及分布式體系的結(jié)合。所以要搞好大數(shù)據(jù)，就得從這兩方面入手！

今天咱們主要聊聊數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)。本質(zhì)上，數(shù)據(jù)倉庫就是一種數(shù)據(jù)庫，由一張一張數(shù)據(jù)表組成，用來存放數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，兩者之間的差異也是非常大的，比如數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而生。目的和應(yīng)用場景不同，讓它們在架構(gòu)體系和建模設(shè)計(jì)上面有非常大的不同。這里就不過多贅述了。

數(shù)倉通常是一個(gè)企業(yè)數(shù)據(jù)分析的起點(diǎn)，架構(gòu)和邏輯一般如下圖所示：

數(shù)倉在構(gòu)建的時(shí)候通常需要ETL處理和分層設(shè)計(jì)，基于業(yè)務(wù)系統(tǒng)采集的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行各種ETL處理成為DWD層，再基于DWD層設(shè)計(jì)上層的數(shù)據(jù)模型層，形成DM，中間會(huì)有DWB/DWS作為部分中間過程數(shù)據(jù)。

而在實(shí)踐中，數(shù)倉隨著技術(shù)和業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，也演進(jìn)出了幾種主要的架構(gòu)方法，從傳統(tǒng)數(shù)倉架構(gòu)，到Lambda架構(gòu)（離線數(shù)倉+實(shí)時(shí)數(shù)倉），再到Kappa架構(gòu)（實(shí)時(shí)數(shù)倉）不一而足。

各個(gè)架構(gòu)各有優(yōu)劣，實(shí)際工作中到底選擇哪種架構(gòu)，還是需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求來決定。

當(dāng)然，更多的時(shí)候，為了應(yīng)對更廣泛的場景，大多數(shù)公司采用的是混合架構(gòu)，也就是Lambda和Kappa的結(jié)合，比如大部分實(shí)時(shí)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)使用Kappa架構(gòu)完成計(jì)算，少量關(guān)鍵指標(biāo)使用Lambda架構(gòu)用批處理重新計(jì)算，增加一次校對過程。

這些復(fù)雜架構(gòu)落地的過程中，大數(shù)據(jù)工程師們會(huì)面臨非常多的挑戰(zhàn)，比如離線&實(shí)時(shí)數(shù)倉的技術(shù)選型要怎么選、分層設(shè)計(jì)要怎么做，更具體的，基于Spark SQL的離線數(shù)倉要怎么搭建、基于FlinkSQL的實(shí)時(shí)數(shù)倉又要怎么搭建……非常容易踩坑！

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