作者:許江
我經常接觸數(shù)據倉庫建設的需求,而現(xiàn)有的大數(shù)據系統(tǒng)也希望基于大數(shù)據建設數(shù)據倉庫,然而Hadoop為核心發(fā)展起來的軟件適用于OLAP的數(shù)據分析需求,OLTP這樣的分布式數(shù)據庫系統(tǒng)也如火如荼的發(fā)展。
在企業(yè)數(shù)據信息數(shù)據整合過程中,往往都是不同數(shù)據源放到不同的數(shù)據庫系統(tǒng)中,沒有數(shù)據倉庫的規(guī)范化建設,跨部門進行數(shù)據協(xié)作,打破數(shù)據孤島無法實現(xiàn)。
分布式系統(tǒng),幫助解決這些問題,我們真正深入了解數(shù)據價值的人都知道,建設統(tǒng)一的數(shù)據中心,數(shù)據倉庫,整合行業(yè)數(shù)據可以進行多種維度的數(shù)據分析,數(shù)據驅動決策,幫助企業(yè)創(chuàng)新。目前在金融、電商、廣告等行業(yè)已經大規(guī)模利用新技術取得了不菲的成績。
今天,企業(yè)級數(shù)據分析平臺發(fā)生了很大的變化。
發(fā)生什么了?
那么,對于傳統(tǒng)的數(shù)據倉庫,你有各種各樣的數(shù)據來源。您正在收集、清洗和整合數(shù)據,以便您可以將其呈現(xiàn)在您的數(shù)據倉庫中,進行統(tǒng)計分析、預測分析、商業(yè)智能和其他工作。
好吧,隨著時間的推移,現(xiàn)在變得更加復雜了。
我們有云、有移動設備、社交媒體數(shù)據、機器數(shù)據、傳感器數(shù)據。越來越多的數(shù)據來源,數(shù)據爆發(fā)式增長,非結構化數(shù)據、半結構化數(shù)據、結構化數(shù)據。
有大量的關于大數(shù)據介紹中,你會看到幻燈片談論您必須處理PB級數(shù)據量,才能利用上這些新的數(shù)據分析技術。但是對我來說,這是沒有抓住重點。
數(shù)據倉庫真正的意義是什么?為什么企業(yè)對數(shù)據倉庫支出不斷增加。這是因為不是數(shù)據量和速度問題。隨著發(fā)展,我們只需要增加硬件就能增加我們數(shù)據處理的規(guī)模,這才是分布式系統(tǒng)的強大之處。
萬物互聯(lián)的時代,隨著數(shù)據的多樣性和異質性從而增加數(shù)據分析的復雜性。我們的需求是關聯(lián)和整合這些數(shù)據。但是,我們現(xiàn)有的數(shù)據分析工具,Hadoop或Spark并沒有帶來任何神器的解決方案。我們仍然在努力解決同樣的問題:如何從不同的渠道獲取數(shù)據、然后將他們關聯(lián)起來,這樣企業(yè)可以讓數(shù)據說話,數(shù)據驅動決策。為了解決這些問題,我們需要依賴更多新的工具。
數(shù)據倉庫的演變
利用新技術,使我們能更好的解決實際業(yè)務問題。
那么,我們來看看不同的技術,是如何幫助我們解決與數(shù)據相關的需求,為業(yè)務提供數(shù)據支撐。
OLAP場景的Hadoop解決方案,OLTP場景的NewSQL解決方案。
流水線式的數(shù)據分析
我們看到一個有趣的現(xiàn)象,每個公司幾乎都建立了一個數(shù)據流水線,隨著新數(shù)據的進入,他們利用NoSQL數(shù)據庫來存儲文檔數(shù)據。就像是一個無線容量的數(shù)據庫,擁有很好的擴展性,并且還能進行大數(shù)據量的高速查詢和搜索。
我們可以看到很多大規(guī)模使用MongoDB、Hbase、cassandra數(shù)據庫,還有NewSQL的發(fā)展。
隨著數(shù)據多樣性的出現(xiàn),出現(xiàn)了很多新型的數(shù)據庫。
新型數(shù)據分析需求
越來越高的數(shù)據分析需求和數(shù)據多樣性的探索,導致了數(shù)據庫系統(tǒng)的蓬勃發(fā)展,國產數(shù)據庫也有了非常大的進步可以進入國際頂級的數(shù)據庫會議發(fā)表論文,2017年騰訊的開源項目VLDB也發(fā)文了,而做為去IOE發(fā)起者的阿里在云端阿里云也如火如荼的發(fā)展數(shù)據庫服務,比如:PolarDB、螞蟻金服金融級數(shù)據庫分布式數(shù)據庫OceanBase都是黑科技級別的產品。為了在云端兼顧OLTP和OLAP的數(shù)據分析引擎,各大云廠商阿里云、騰訊云、XX云都使勁的推廣各自的數(shù)據庫技術,也采取與開源數(shù)據庫廠商廣泛合作的方式。
底層數(shù)據庫系統(tǒng),特別是NewSQL幾大巨頭也有有在長期招聘相關職位。可見目前分布式OLTP/OLAP數(shù)據庫發(fā)展的勢頭,必然是與Cloud相結合,也只有云化才有機會大把撈金,不然開源數(shù)據庫這樣的生態(tài)下,底層基礎軟件出路在何方?
Analytic DB 的發(fā)展
我們列表?RDBMS -> MPP -> HADOOP -> NOSQL -> NEWSQL?主流的系統(tǒng),根據我接觸過的公司或產品來列舉,個人認知有限,如未能列表全面,歡迎補充。
RDBMS
MPP
Hadoop ?Ecosystem
NoSQL
NewSQL
雖然NoSQL因其性能、可伸縮性與可用性而廣受贊譽,但其開發(fā)與數(shù)據重構的工作量要大于SQL存儲。因此,有些人開始轉向了NewSQL,它將NoSQL的優(yōu)勢與SQL的能力結合了起來。
OLAP場景做到極致的Hadoop生態(tài)。OLTP場景的NewSQL數(shù)據庫的發(fā)展。- 蜜度索驥:以跨模態(tài)檢索技術助力“企宣”向上生長
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