下一代数据仓库技术：MPP与Hadoop的融合应用

本文主要介绍了MPP数据库与Hadoop在构建下一代数据仓库技术中的应用，以及数据仓库领域的发展趋势和驱动力。通过混搭环境，实现了不同数据类型的处理和分析，包括非结构化数据的ETL、搜索、文本分析和挖掘。文章提到了Dw2.0经典数据域架构，并探讨了如何更好地融合SQL与MapReduce。 正文: 下一代数据仓库技术的核心在于混合使用MPP（大规模并行处理）数据库和Hadoop平台，以应对日益增长的数据量和多样化的数据分析需求。MPP数据库擅长处理结构化数据，提供高性能的在线分析处理（OLAP）能力，而Hadoop则适用于非结构化数据的处理和存储，尤其是大数据量的批处理任务。 MPP数据库如Greenplum等，采用分布式计算架构，能快速处理大量结构化数据，适用于分析型数据仓库。它们通常支持SQL查询，便于业务人员进行数据探索和报表生成。与此同时，SMP（对称多处理器）数据库如DB2和Oracle，虽然也具备一定的并行处理能力，但在处理大规模数据时，性能和可扩展性往往受限。 Hadoop平台，以HDFS（Hadoop Distributed File System）为基础，配合MapReduce计算框架，可以高效处理非结构化数据的ETL（提取、转换、加载）和文本分析。此外，Hadoop生态系统中的工具如HBase和Solr提供了实时搜索和数据分析功能。通过与其他并行文件系统如Lustre或GPFS集成，Hadoop可以进一步扩展其处理能力。 在Dw2.0经典数据域架构中，数据被分为交互区、整合区、近线区和归档区，以满足不同业务场景的需求。例如，交互区处理实时查询和交易数据，整合区用于数据集成，近线区处理近期历史数据，而归档区则用于长期存储冷数据。 在数据仓库技术的演进中，企业不仅追求数据的海量存储，还要求更快速的数据处理和实时分析能力。这推动了MPP和Hadoop的融合，以满足实时决策和智能分析的需求。低成本的容量扩展和多样化数据访问也是重要因素。例如，通过使用硬件优化的数据库一体机，如Oracle Exadata，可以在降低总体成本的同时提高性能。 随着分析型DWH（数据仓库）、MPP数据库、DW Appliance以及实时数据仓库的发展，数据仓库技术正在向更加灵活、高效的方向发展。分析型数据仓库通常与事务处理系统（OLTP）分离，专注于高并发的分析查询，以明细级数据颗粒度支持数据探索和随机访问分析。 总结来说，MPP数据库与Hadoop的结合提供了新一代数据仓库解决方案，既能处理结构化数据的复杂分析，又能适应非结构化数据的处理需求。随着技术的进步，数据仓库将继续演化，以满足企业对大数据分析、实时决策和智能应用的不断增长的需求。