如何將大的數(shù)據(jù)工具與原有的數(shù)據(jù) 倉庫工具整合在一起，應該不會破壞現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù) 倉庫，Da 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)整合的第一步是在數(shù)據(jù) 倉庫和Da 數(shù)據(jù)平臺之間，Big 數(shù)據(jù)和云計算數(shù)據(jù) 倉庫和數(shù)據(jù)有什么區(qū)別和聯(lián)系庫有什么用？數(shù)據(jù) library和數(shù)據(jù)-1/的本質(zhì)區(qū)別如下:\x0d\x0a1，邏輯層次/概念層次:數(shù)據(jù) library和-0。

什么是大數(shù)據(jù) Big 數(shù)據(jù)有很多相關(guān)的技術(shù)和工具，為企業(yè)提供了很多選擇。未來新的技術(shù)和工具還會不斷出現(xiàn)，比如Hadoop發(fā)行版，下一代數(shù)據(jù) 倉庫，等等。，這也是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的創(chuàng)新熱點。但什么是大數(shù)據(jù)很多人可能覺得數(shù)據(jù)大數(shù)量就是大數(shù)據(jù)，其實并不是所謂的大數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)據(jù)數(shù) 單。

如何保證我們的系統(tǒng)或者軟件能夠擺脫big 數(shù)據(jù)？你可能知道，TDWI(數(shù)據(jù)倉庫Institute)對現(xiàn)有的大部分技術(shù)和工具進行了調(diào)查，并將其分為兩個維度:現(xiàn)在和未來三年的企業(yè)接受度和增長率。這些技術(shù)和工具可以分為四類。從分析中得出結(jié)論，企業(yè)需要更加重視第一類中的技術(shù)和工具，這些技術(shù)和工具最有可能成為最佳的實施工具。很多人認為這代表了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展方向。

首先，我在努力理解你的問題。你應該問的是基于數(shù)據(jù)的決策和基于數(shù)據(jù)之前的少量業(yè)務的決策有什么區(qū)別？區(qū)別很大。之前的業(yè)務數(shù)據(jù)很少，很多都是結(jié)果數(shù)據(jù)，也就是我可以告訴你結(jié)果，但是不知道結(jié)果為什么好或者不好，因為你不知道過程大數(shù)據(jù)有一個優(yōu)勢，就是用戶在整個過程中。然后解決問題。

使用分布式文件系統(tǒng)。根據(jù)查詢到的相關(guān)公開資料，“大數(shù)據(jù)”時代不包括使用分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù) 倉庫、relations 數(shù)據(jù)等。存儲和管理技術(shù)包括利用分布式并行編程模型和計算框架，結(jié)合機器學習和數(shù)據(jù)挖掘算法，實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的處理和分析。

Da 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化主要集中在以下四個方面:在數(shù)據(jù) 倉庫的構(gòu)建過程中，我們不可避免的會進行數(shù)據(jù)任務，那么如何配置這些任務呢？如果任務調(diào)度配置出現(xiàn)問題，會導致瓶頸任務，或者不能及時提供業(yè)務所需的數(shù)據(jù)。這時候就需要先從調(diào)度方面考慮。有些任務的調(diào)度時間是否不合理？還是有些任務的優(yōu)先級設置不合理？

3NF建模方法或者實體建模方法的應用會差一些，很多情況下性能會差一些，但是3NF會避免數(shù)據(jù)的冗余，擴展性會更好。維度建模會有一定的冗余度數(shù)據(jù)，冗余度會很高，但是對于上層用戶來說，其可用性會好很多，查詢性能也會好很多。雖然犧牲了一些擴展性，但還是在可以接受的范圍內(nèi)。之所以推薦在大型數(shù)據(jù)框架下進行維度建模，是因為建模產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對于大型數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)倉庫來說冗余度不高，因為都屬于SATA磁盤存儲，所以存儲成本很低。

數(shù)據(jù) library與數(shù)據(jù) 倉庫的本質(zhì)區(qū)別如下:\x0d\x0a1，邏輯層面/概念層面:數(shù)據(jù) library與。都是由某個數(shù)據(jù)庫軟件，基于某個數(shù)據(jù)模型組織管理的。但是數(shù)據(jù)庫通常更注重業(yè)務事務處理(OLTP)，而數(shù)據(jù) 倉庫更注重數(shù)據(jù)分析級(OLAP)，導致- \x0d\x0a2、數(shù)據(jù)庫通常追求事務的速度、事務的完整性、/的一致性，并且主要遵循正常模式(1NF，2NF，3NF等。)上數(shù)據(jù)庫模型，從而盡可能減少/的。

large 數(shù)據(jù)需要分析數(shù)據(jù) 倉庫？在企業(yè)信息化建設過程中，為了提高企業(yè)的日常工作效率，提高企業(yè)的市場適應能力，大多數(shù)企業(yè)都會根據(jù)市場、客戶和企業(yè)自身建立不同的業(yè)務系統(tǒng)來滿足需求。而市場需求、設計理念、建設時間、平臺選擇等因素的不一致，往往導致系統(tǒng)獨立、信息分散的特點，從而形成信息孤島。為了解決上述問題，企業(yè)需要一種有效的技術(shù)來整合信息，通過整合不同的系統(tǒng)信息，為企業(yè)提供統(tǒng)一的決策分析平臺，幫助企業(yè)解決實際的業(yè)務問題(如如何提高客戶滿意度和忠誠度，降低成本，提高利潤，合理配置資源)

8、 數(shù)據(jù) 倉庫和 數(shù)據(jù)庫分別有什么用處?

數(shù)據(jù) library:傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)library的主要應用主要是基本的、日常的事務處理，比如銀行事務。數(shù)據(jù)倉庫:數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應用是OLAP(聯(lián)機分析處理)，支持復雜的分析操作，側(cè)重于決策支持，提供直觀易懂的查詢結(jié)果?；旧厦總€家電公司都會經(jīng)歷從只要求業(yè)務數(shù)據(jù)庫到要求數(shù)據(jù)-1/的階段。電子商務非常容易起步早，進入門檻低。

large 數(shù)據(jù)工具不應該破壞現(xiàn)有的數(shù)據(jù) 倉庫環(huán)境。雖然大量低成本甚至零成本的工具降低了進入門檻，但它們構(gòu)成了Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)，支撐了其存儲和管理大量數(shù)據(jù)集的能力。很多原本處于商業(yè)智能和分析系統(tǒng)中心的企業(yè)數(shù)據(jù) 倉庫受到?jīng)_擊。但是企業(yè)在數(shù)據(jù) 倉庫投入了大量的資金、資源和時間來建立和完善數(shù)據(jù) 倉庫的查詢、報表和分析功能。企業(yè)不希望這一切付之東流。

通常這種轉(zhuǎn)型是以犧牲服務質(zhì)量甚至業(yè)務中斷為代價的。因此，大多數(shù)企業(yè)會選擇一種集成的方式，使新舊系統(tǒng)技術(shù)協(xié)同工作，比如將基于Hadoop的客戶分析應用與現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù) 倉庫結(jié)合起來。來自數(shù)據(jù) 倉庫/的客戶可以放入Hadoop應用進行分析，分析結(jié)果返回給數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)集成第一步是在數(shù)據(jù) 倉庫和數(shù)據(jù)平臺之間建立關(guān)聯(lián)。