DW一直以來是企業信息與決策支持系統的核心組件，隨著各類日誌、社交、感測等非結構化數據的加入，企業內部數據按指數級增長，傳統DW已經達到一個關鍵臨界點——需要大量的資源投入到硬體、優化、支持和維護中，當前大部分使用Apache Hadoop來處理各種來源的大數據，但傳統數據倉庫不允許最終用戶查詢非結 ...
DW一直以來是企業信息與決策支持系統的核心組件，隨著各類日誌、社交、感測等非結構化數據的加入，企業內部數據按指數級增長，傳統DW已經達到一個關鍵臨界點——需要大量的資源投入到硬體、優化、支持和維護中，當前大部分使用Apache Hadoop來處理各種來源的大數據，但傳統數據倉庫不允許最終用戶查詢非結構化數據，此外，傳統數據倉庫並沒有針對低延遲大容量數據負載和高吞吐量複雜分析工作負載進行優化——而這是大數據的需求之一。
下麵例舉當前互聯網行業基於大數據的數據倉庫技術構架參考
目錄：
- 大數據DW邏輯架構
- IBM產品架構
- 微軟大數據架構
- elema DW
- 某互聯網公司DW
- 美團平臺
- 大眾點評實時計算
- TDH DW
- Discover
大數據DW邏輯架構
- 企業級數據倉庫架構
- 利用大數據增強你的數據倉庫
- 基於大數據技術的DW 邏輯架構
IBM大數據與分析產品
微軟大數據架構
eleme dw
某互聯網巨頭DW架構
美團平臺架構
大眾點評實時計算框架
TDH DW 架構
數據挖掘產品Discover
