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DW一直以來是企業資訊與決策支援系統的核心元件，隨著各類日誌、社交、感測等非結構化資料的加入，企業內部資料按指數級增長，傳統DW已經達到一個關鍵臨界點——需要大量的資源投入到硬體、優化、支援和維護中，當前大部分使用Apache Hadoop來處理各種來源的大資料，但傳統資料倉庫不允許終端使用者查詢非結構化資料，此外，傳統資料倉庫並沒有針對低延遲大容量資料負載和高吞吐量複雜分析工作負載進行優化——而這是大資料的需求之一。

下面例舉當前網際網路行業基於大資料的資料倉庫技術構架參考

目錄：

• 大資料DW邏輯架構
• IBM產品架構
• 微軟大資料架構
• elema DW
• 某網際網路公司DW
• 美團平臺
• 大眾點評實時計算
• TDH DW
• Discover

大資料DW邏輯架構

• 企業級資料倉庫架構
• 
• 利用大資料增強你的資料倉庫
• 
• 基於大資料技術的DW 邏輯架構
• 

IBM大資料與分析產品

微軟大資料架構

eleme dw

某網際網路巨頭DW架構

美團平臺架構

大眾點評實時計算框架

TDH DW 架構

資料探勘產品Discover

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