大数据技术分享 数据仓库技术架构及方案 共60页.pptx

数据仓库技术是大数据领域中的关键组成部分，用于存储、管理和分析大量历史数据，为企业决策提供支持。本篇将围绕“大数据技术分享 数据仓库技术架构及方案”进行深入探讨，重点介绍Teradata这一全球领先的数据仓库解决方案。 Teradata简介： Teradata Corporation是一家在数据仓库领域具有深远影响力的公司，自2007年起在纽约证券交易所上市（代码：“TDC”），是标准普尔500指数的成员。Teradata以其企业级数据仓库和分析型解决方案著称，连续多年被Gartner评为数据仓库领域的第一名。Teradata在全球拥有超过850个世界级客户，分布于100多个国家，涉及金融、政府、保险与医疗、制造、零售、电信、交通物流等行业。 架构设计原理： Teradata的数据仓库架构基于高效的数据存储和处理能力，旨在满足高并发查询和复杂分析需求。其设计原理包括分布式数据库、并行处理、数据压缩和优化查询执行等核心概念。分布式数据库使得数据能够在多台服务器上分散存储，提高系统的扩展性和容错性；并行处理技术允许数据仓库同时处理多个查询，显著提升性能；数据压缩则降低了存储成本，提高了I/O效率；而优化的查询执行策略确保了复杂的分析任务能在短时间内完成。 整体架构说明： Teradata的整体架构通常包括前端客户端、中间件、数据存储层和硬件基础设施。前端客户端是用户与数据仓库交互的界面，可以是SQL工具或BI应用。中间件负责处理请求，调度任务，并将查询分解为可在分布式数据库上并行执行的部分。数据存储层由Teradata数据库管理系统管理，提供数据存储、管理和检索功能。硬件基础设施包括高性能的服务器和存储设备，以支持大规模数据处理。 ETL架构说明： ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库中的关键流程，负责从各种源系统抽取数据，转换成适合数据仓库格式，然后加载到数据仓库中。Teradata的ETL架构可能包含多个组件，如数据抽取工具、数据清洗模块、转换规则引擎和加载工具。这些组件协同工作，确保数据准确、一致地进入数据仓库，为后续分析提供可靠的数据基础。 Teradata系统扩展能力： Teradata系统具备强大的扩展性，能够处理从10TB到20TB甚至更大的数据量。它能够应对复杂的工作负载混合和查询复杂性，支持主动数据管理，以适应业务需求的变化。通过动态扩展硬件资源，Teradata能够保持高性能，满足企业不断增长的数据处理需求。 总结： Teradata作为数据仓库技术的领导者，提供了一套全面的解决方案，涵盖了从架构设计到ETL处理的各个环节。其强大的扩展能力和对复杂查询的高效处理，使得Teradata成为众多全球大型企业的首选。理解并掌握Teradata的技术架构和原理，对于企业构建高效、可靠的大数据平台至关重要。