Hadoopダミーを使用したデータウェアハウスの近代化

データウェアハウスは現在、ストレスにさらされているため、データ・ウェアハウスに対処しようとしています有限のリソースへの要求が高まっています。 Hadoopはこのデータウェアハウスの状況を大幅に軽減します。

世界で発生したデータ量の急激な増加は、管理するデータの量が増加しているため、データウェアハウスにも影響を及ぼしました。これは、強く型付けされたデータ行と列にスロット化されていますが、履歴データへのクエリ可能なアクセスを維持するために設計された規制要件に対処しなければならないことが多いためです。 <！また、データウェアハウスの処理能力は、倉庫自体に入るか、 子データマート

にロードされると、リレーショナルデータの変換を実行するためによく使用されますデータウェアハウスの別のサブセット）を特定の分析アプリケーション用に作成します。また、アナリストが倉庫に格納された構造化データに対して新しいクエリを発行する必要性が増しており、これらの随時クエリはしばしば重要なデータ処理リソースを使用することがある。時には1回限りのレポートで十分ですが、重大なビジネス上の価値を生むかもしれない質問がまだ出されていない質問を見つけるために、時には探索的分析が必要な場合もあります。

<！ - 2 - > 結論として、データウェアハウスは元の設計を超えて多くの用途に使用されています。 この図は、高水準アーキテクチャを使用して、Hadoopがデータウェアハウスと一緒に暮らし、設計されていないいくつかの目的を果たす方法を示しています。

Hadoopは倉庫

ヘルパーであり、

倉庫代替品ではありません。 Hadoopは、データウェアハウスのエコシステムを4つの方法で近代化することができます。ここでは要約しています：

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すべてのデータにランディングゾーンを提供する。 データを保存して、コールドデータのクエリ可能なアーカイブを提供します。 Hadoopの大規模なバッチ処理効率を利用して、倉庫のデータを前処理し、変換します。

アドホックデータ検出のための環境を有効にします。