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企业数据仓库优化

通过把数据和处理工作转移到 Hadoop® 来降低成本

云 了解您可以如何通过 Hadoop 来实现数据仓库现代化

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什么是 EDW?

企业数据仓库 (EDW) 是组织的中央数据存储库,是专为支持业务决策而构建。EDW 包含与公司希望分析的领域相关的数据。对于制造商,这些数据可能是客户、产品或物料清单。EDW 是通过从一些操作系统中抽取数据而构建。在数据送入到 EDW 后,将被转换、重新格式化和汇总以表示单个公司视图。数据会随着时间以快照方式不断添加到数据仓库中,并且 EDW 通常包含 5 到 10 年范围内的数据。

EDW 优化

典型 EDW 的问题

企业数据仓库已经成为企业数据架构的标准组件。但是,数据的复杂性和数据量已经使现有企业数据仓库解决方案在效率方面遭遇了一些有趣的挑战。

是否能够实现大数据变革,取决于企业利用所有类型的数据源(例如社交数据、网络数据和物联网数据等 )的同时管理数据复杂性的能力。将新数据源集成到现有企业数据仓库系统中,可以使企业更为深入地对数据进行分析,以及对数据具备更深入洞察力。更重要的是,这也使现有企业数据仓库技术在为更具成本效益的环境提供最佳性能、扩展性和灵活性方面面临着日益严峻的挑战。

解决方案

Hortonworks Data Platform

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针对数据监管和集成、数据管理、数据访问及安全和运营的强劲的开放式 Hadoop 能力 - 专为利用现有数据中心技术深度集成数据而设计。了解更多

Syncsort

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访问高性能 ETL 软件,可轻松地将传统企业数据连接至 HDP。了解更多

AtScale

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利用 Hadoop 上的快速商务智能 (BI) 的业务接口,可缩小商务用户及其数据之间的差距。了解更多

专业服务

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我们提供专家指导和支持,可以快速地证明您的新架构的价值,并最大化经过全面测试和验证的 Hortonworks 数据架构优化解决方案的价值。了解更多

使用 Apache Hadoop ® 优化 EDW

灵活

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可以在 HDP 中加载数据,无效实施数据模型

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可以根据对数据提出的问题来应用数据模型(读时模式)

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HDP 设计为在用户遇到问题时解答问题

高效

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100% 的数据以颗粒级别提供,可供分析

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HDP可以存储和分析结构化数据和非结构化数据

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可以按不同方式来分析数据以支持不同用例

经济高效

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HDP (Hortonworks Data Platform) 完全开放,没有任何软件许可费用

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HDP 在商用硬件上运行

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新数据在几天甚至几小时内便可以存储在 HDP 中可供使用

EDW 优化用例

用例 1
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Hadoop 的快速商务智能

企业针对快速商务智能和深度细微分析采用专用 EDW 系统,不过这些系统成本高且不具持续性,尚无法应对现代化大数据(如非结构化数据和大规模分析)的挑战。

Hortonworks makes fast BI on Hadoop a reality, with the combination of a fast in-memory SQL engine to create data marts with an OLAP cubing engine that lets you query huge datasets in seconds. This gives you the choice of querying pre-aggregated data for maximum performance or in full-fidelity form when the nest grains of detail are needed, allowing access from any major BI tool that supports ODBC, JDBC or MDX.

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使用案例 2
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将 ETL 进程连接至 HADOOP

A typical EDW spends between 45 to 65 percent of its CPU cycles on ETL processing.These lower-value ETL jobs compete for resources with more business-critical workloads and can cause SLA misses. Hadoop can offload these ETL jobs with minimal porting effort and at substantially lower cost, saving money and freeing up capacity on your EDW for higher-value analytical workloads. Hortonworks makes it easy by providing high-performance ETL tools, a powerful SQL engine and integration with all major BI vendors.

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使用案例 3
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将数据归档至 HADOOP

与日俱增的数据数量以及随之而来的成本压力迫使很多企业将旧数据归档于磁带中,但是磁带中的数据不仅无法分析,而且重新恢复会耗费大量成本。

Hadoop 按 TB 收费,与磁带备份解决方案相同。由于成本极低,所以您可以将数据存储数年,而非几个月。而且,您可以利用现有 EDW 系统中使用的相同工具来检索、查询和深入分析企业的所有数据。

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