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「发家致富全靠它」Hadoop上企业数据仓库优化的参考架构( 二 )


ETL已从现有EDW中删除 。 这样可以释放大量的CPU ， 从而显着提高BI查询的速度 ， 从而使BI用户更加满意 。 用例3：Hadoop上的BI
该用例与上述EDW卸载相同 ， 但EDW被Hadoop上的OLAP完全替代或由OLAP增强 。 对于未开发的环境 ， OLAP的替换（即预防）特别有吸引力 。

「发家致富全靠它」Hadoop上企业数据仓库优化的参考架构
本文插图

好处：
与以前的用例相同
OLAP查询直接针对湖中的数据运行 。 与传统的OLAP相比 ， 湖中的OLAP可以处理的数据量更大 ， 并且可以包含丰富的数据和新的数据源（例如地理位置 ， 社交 ， 点击流） 。
湖中的OLAP可以替代或阻止实施昂贵且受约束的传统OLAP系统 。 结论
传统的企业数据仓库正在感受到现代大数据时代的压力：这些仓库的价格难以承受 ， 价格昂贵；它们的大部分数据存储和处理通常专用于BI查询的准备工作 ， 而不是查询本身（仓库的目的）；很难存储各种数据 ， 例如半结构化社交和点击流；由于成本和扩展性的原因 ， 它们受到可存储多少数据量的限制 。
通过将数据和ETL卸载到此平台 ， Hadoop的可扩展的廉价存储和并行处理可用于优化现有EDW 。 此外 ， Hive LLAP和Druid或Jethro等最新技术使您可以将仓库转移到Hadoop ， 并直接针对Hadoop上的TB和PB运行BI工具（Tableau ， MicroStrategy等） 。 本文中的参考体系结构展示了如何在Hadoop上和在Hadoop上构建数据 ， 从而在成本 ， 性能和大数据策略方面获得重大收益 。 干嘛要等？


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