下一代企业级云上数据分析服务:Data Lake Analytics

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下一代企业级云上数据分析服务:Data Lake Analytics

julian.zhou 2018-09-05 22:18:33 浏览3493
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0. Data Warehouse VS Data Lake

0.1 传统数仓

  • 数据来源于各类云数据存储、NoSQL和关系型数据库等系统,比如OSS、Table Store、NAS、 云HBase、RDS、PolarDB等;
  • 数据以实时、分钟、小时、天等级别进行ETL抽取与同步到数仓系统中;
  • 在数仓中进行实时、定时调度、汇总计算分析。

关注到数仓的实时同步、实时海量数据的分析能力,可以关注阿里云的分析型数据库AnalyticDB(https://www.aliyun.com/product/ads),在云上打造实时数仓的解决方案。

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从数据、Schema、价格、性能、数据质量、用户、分析的workload等各类特征维度比较传统数仓和Data Lake的解决方案和应用场景的区别:(注:部分内容翻译于:https://amazonaws-china

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