大数据环境下该如何优雅地设计数据分层

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大数据环境下该如何优雅地设计数据分层

隐林 2017-07-20 23:57:45 浏览37421
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发个牢骚,搞大数据的也得建设数据仓库吧。而且不管是传统行业还是现在的互联网公司,都需要对数据仓库有一定的重视,而不是谈一句自己是搞大数据的就很厉害了。数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在所谓的大数据更多的是一种数据量级的增大和工具的上的更新。 两者并无冲突,相反,而是一种更好的结合。

话说,单纯用用阿里云MaxCompute、大数据开发套件、流计算、DataX、Hadoop、Spark、Flume处理处理数据,其实只是学会几种新的工具,这是搞工具的,只是在数据仓库中etl中的一部分。

当然,技术的更新往往能领到一个时代的变革,比如Hadoop的诞生,光是深入研究一个大数据组件就要花很大的时间和精力。但是在热潮冷却之后,我们更应该考虑地是如何更好地管理和使用自己的

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