PDW

Parallel Data Warehouse (PDW) 的概述
Parallel Data Warehouse (PDW)，即并行数据仓库，是一种大规模并行处理（MPP）架构的数据仓库解决方案[^1]。它由微软开发，旨在为企业提供高效、可扩展的海量数据分析能力。PDW 使用多个独立服务器节点协同工作的方式，显著提升了查询性能和系统的整体吞吐量。
PDW 的核心特点

MPP 架构：通过多台服务器并行执行任务，实现了更高的计算能力和更快的响应速度。
大数据集成支持：借助 PolyBase 技术，可以无缝连接 Hadoop 和 Azure Blob Storage 中的数据源，从而实现跨平台的数据整合与查询[^2]。
企业级功能：提供了全面的安全机制、备份恢复选项以及高可用性设计，满足大型企业的严格需求[^4]。

如何使用 PDW？
要利用好 PDW 平台的功能，可以从以下几个方面入手：
数据加载过程
用户可以通过多种方式将数据引入到 PDW 系统中。例如，可以直接从本地文件系统上传 CSV 或 TSV 文件；或者利用 SQL Server Integration Services(SSIS) 创建复杂的工作流来完成批量导入操作[^5]。
对于来自非传统关系型数据库的数据源（如 NoSQL 数据库），则可通过启用 PolyBase 功能来进行访问。这允许管理员创建外部表对象映射至目标位置上的原始记录布局，并随后运用标准 SELECT 查询语法检索所需信息。
执行分析查询
一旦完成了初始设置阶段之后，在日常运营期间主要涉及编写优化后的 Transact-SQL 脚本来提取洞察力丰富的商业情报报告。由于底层采用了分布式存储引擎的缘故，因此即使面对TB级别的超大容量数据集也能够维持良好的表现水平[^3]。
下面展示了一个简单的例子用于演示如何向远程 Hive 表发起请求：
CREATE EXTERNAL TABLE [dbo].[External_Hive_Table](
[id] int NOT NULL,
[name] nvarchar(50),
[age] tinyint )
WITH (
LOCATION='/path/to/hdfs/directory',
DATA_SOURCE=MyHadoopCluster,
FILE_FORMAT=DelimitedTextFileFormat);
GO

SELECT * FROM [dbo].[External_Hive_Table];
登录后复制
此脚本首先声明了一个名为 External_Hive_Table 的新实体表示指向特定目录下的纯文本片段集合。接着调用了常规形式的选择指令获取全部字段的内容列表。