"本文主要介绍了恒丰银行在互联网时代如何借助大数据平台进行数据仓库的转型和建设，以应对日益增长的业务需求和数据挑战。文章详细阐述了数据移植流程，包括使用Sqoop技术将数据从原有数据仓库迁移到HDFS，并在大数据平台上构建外表和数据模型。同时，文章提及了在线数据平台的架构，包括源数据缓冲层、源数据历史层、基础数据模型层和公共数据模型层，以及它们各自的功能。此外，恒丰银行的大数据平台项目旨在建立全行数据综合服务体系，涵盖报表、查询、计算访问、数据分析和挖掘等多个方面，以提高数据应用的价值和决策支持能力。"
在当前的信息化环境中，建立在线数据平台已经成为银行等行业应对大数据挑战的关键步骤。"建立在线数据平台-互联网时代的软件革命-saas架构设计"这个标题揭示了这种转变的核心——软件即服务（SaaS）架构在数据管理中的重要性。Saas架构允许用户通过互联网访问和使用软件服务，这在大数据处理中提供了灵活和可扩展的解决方案。
在数据移植流程中， Sqoop作为一种工具，用于高效地将数据从关系型数据库导入到Hadoop的HDFS文件系统中。此过程确保了原有数据仓库中的数据可以在大数据平台中被访问和分析。HDFS则提供了分布式存储的能力，以处理大量数据。在HDFS上构建的外表保持了与原数据仓库相同的表结构，使得业务系统能够无缝对接。源数据缓冲层和源数据历史层则分别承担了实时数据处理和历史数据保存的角色，而基础数据模型层和公共数据模型层则用于构建更加抽象和通用的数据模型，服务于各种业务需求。
恒丰银行的实践案例展示了大数据平台如何解决传统数据仓库的性能瓶颈，通过横向扩展（Scale-out）而非单一节点的纵向扩展来提高处理能力，降低成本。同时，大数据平台的数据仓库不仅提升了数据处理速度，还能通过数据挖掘和分析产生更多业务洞察，支持银行的精细化管理和决策。
在面对全量、多维、快速更新的数据时，大数据平台提供了高效的数据采集、存储、分析和管控能力。通过构建专业引擎的数据计算访问体系，银行能够迅速响应市场变化，优化服务结构。同时，随着业务复杂性的增加，非结构化和半结构化数据的处理变得至关重要，大数据平台的灵活性和包容性使得这类数据也能得到有效管理和利用。
恒丰银行的经验表明，利用大数据平台构建数据仓库是银行适应金融科技环境，实现数据驱动业务创新的关键。这样的平台不仅能解决传统架构的局限性，还能通过数据分析和挖掘释放数据的潜在价值，助力银行在激烈的市场竞争中取得优势。
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