大数据仓库转型

大数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的集中式系统，它是传统数据仓库在大数据时代的演进和扩展，具有以下特点和优势：数据存储海量数据处理能力：能够容纳和处理海量的结构化、半结构化以及非结构化数据社交媒体、物联网设备等，将这些分散的数据整合到一个统一的数据仓库中，消除数据孤岛，形成全面、一致的数据视图。数据清洗与转换：在数据集成过程中，对数据进行清洗、转换和标准化处理，去除噪声数据、纠正错误，例如通过机器学习算法对客户数据进行聚类分析，实现精准营销。决策支持：为企业的决策制定提供有力支持，企业管理层可以基于数据仓库中的数据分析结果，做出更明智、更科学的决策，例如制定市场营销策略、优化产品设计、调整生产计划等。架构与可扩展性分层架构：通常采用多层架构，如操作数据存储（ODS）、企业数据仓库（EDW）、数据集市等，各层之间分工明确，便于数据的管理、维护和使用。弹性可扩展：能够根据企业数据量的增长和业务需求的变化，灵活地扩展计算资源和存储资源，实现水平扩展和垂直扩展，确保系统的性能和可用性不受影响。元数据管理元数据存储：对数据仓库中的数据进行元数据管理，记录数据的来源、定义、转换规则

大数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的集中式系统，它是传统数据仓库在大数据时代的演进和扩展，具有以下特点和优势：数据存储海量数据处理能力：能够容纳和处理海量的结构化、半结构化以及非结构化数据社交媒体、物联网设备等，将这些分散的数据整合到一个统一的数据仓库中，消除数据孤岛，形成全面、一致的数据视图。数据清洗与转换：在数据集成过程中，对数据进行清洗、转换和标准化处理，去除噪声数据、纠正错误，例如通过机器学习算法对客户数据进行聚类分析，实现精准营销。决策支持：为企业的决策制定提供有力支持，企业管理层可以基于数据仓库中的数据分析结果，做出更明智、更科学的决策，例如制定市场营销策略、优化产品设计、调整生产计划等。架构与可扩展性分层架构：通常采用多层架构，如操作数据存储（ODS）、企业数据仓库（EDW）、数据集市等，各层之间分工明确，便于数据的管理、维护和使用。弹性可扩展：能够根据企业数据量的增长和业务需求的变化，灵活地扩展计算资源和存储资源，实现水平扩展和垂直扩展，确保系统的性能和可用性不受影响。元数据管理元数据存储：对数据仓库中的数据进行元数据管理，记录数据的来源、定义、转换规则

大数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的集中式系统，它是传统数据仓库在大数据时代的演进和扩展，具有以下特点和优势：数据存储海量数据处理能力：能够容纳和处理海量的结构化、半结构化以及非结构化数据社交媒体、物联网设备等，将这些分散的数据整合到一个统一的数据仓库中，消除数据孤岛，形成全面、一致的数据视图。数据清洗与转换：在数据集成过程中，对数据进行清洗、转换和标准化处理，去除噪声数据、纠正错误，例如通过机器学习算法对客户数据进行聚类分析，实现精准营销。决策支持：为企业的决策制定提供有力支持，企业管理层可以基于数据仓库中的数据分析结果，做出更明智、更科学的决策，例如制定市场营销策略、优化产品设计、调整生产计划等。架构与可扩展性分层架构：通常采用多层架构，如操作数据存储（ODS）、企业数据仓库（EDW）、数据集市等，各层之间分工明确，便于数据的管理、维护和使用。弹性可扩展：能够根据企业数据量的增长和业务需求的变化，灵活地扩展计算资源和存储资源，实现水平扩展和垂直扩展，确保系统的性能和可用性不受影响。元数据管理元数据存储：对数据仓库中的数据进行元数据管理，记录数据的来源、定义、转换规则

数据中台和数据仓库、大数据平台有什么区别？在数字化转型的浪潮中，数据中台、数据仓库和大数据平台这三个概念经常被提及，但它们之间的区别常常让人感到困惑。本文将解释这三者的不同之处。数据仓库：结构化的复杂的分析查询，主要用于生成报表和商业智能分析。它的设计目标是保证数据的一致性、准确性和可靠性，通常服务于企业的管理层和决策层。数据仓库中的数据更新频率相对较低，往往是按天或按周批量更新。大数据平台数据仓库相比，数据中台更强调数据的实时性和服务化能力。它不仅包含历史数据分析，还支持实时数据服务和智能应用。数据中台中的数据模型更加灵活，能够适应快速变化的业务需求。数据中台与大数据平台的区别在于，数据中台这三种架构并非相互排斥，而是反映了数据管理理念的演进。许多企业的数据架构中同时包含这三种元素：数据仓库继续承担着关键业务数据的存储和传统分析任务；大数据平台提供底层技术支持，处理海量多样化数据；数据中台则在二者之上构建统一的数据服务层，加速数据价值的释放。简单来说，数据仓库回答"发生了什么"，大数据平台解决"如何存储和处理"，数据中台则关注"如何快速用数据赋能业务"。企业在构建数据能力时，需要根据自身

数据中台和数据仓库、大数据平台有什么区别？在数字化转型的浪潮中，数据中台、数据仓库和大数据平台这三个概念经常被提及，但它们之间的区别常常让人感到困惑。本文将解释这三者的不同之处。数据仓库：结构化的复杂的分析查询，主要用于生成报表和商业智能分析。它的设计目标是保证数据的一致性、准确性和可靠性，通常服务于企业的管理层和决策层。数据仓库中的数据更新频率相对较低，往往是按天或按周批量更新。大数据平台数据仓库相比，数据中台更强调数据的实时性和服务化能力。它不仅包含历史数据分析，还支持实时数据服务和智能应用。数据中台中的数据模型更加灵活，能够适应快速变化的业务需求。数据中台与大数据平台的区别在于，数据中台这三种架构并非相互排斥，而是反映了数据管理理念的演进。许多企业的数据架构中同时包含这三种元素：数据仓库继续承担着关键业务数据的存储和传统分析任务；大数据平台提供底层技术支持，处理海量多样化数据；数据中台则在二者之上构建统一的数据服务层，加速数据价值的释放。简单来说，数据仓库回答"发生了什么"，大数据平台解决"如何存储和处理"，数据中台则关注"如何快速用数据赋能业务"。企业在构建数据能力时，需要根据自身

数据中台和数据仓库、大数据平台有什么区别？在数字化转型的浪潮中，数据中台、数据仓库和大数据平台这三个概念经常被提及，但它们之间的区别常常让人感到困惑。本文将解释这三者的不同之处。数据仓库：结构化的复杂的分析查询，主要用于生成报表和商业智能分析。它的设计目标是保证数据的一致性、准确性和可靠性，通常服务于企业的管理层和决策层。数据仓库中的数据更新频率相对较低，往往是按天或按周批量更新。大数据平台数据仓库相比，数据中台更强调数据的实时性和服务化能力。它不仅包含历史数据分析，还支持实时数据服务和智能应用。数据中台中的数据模型更加灵活，能够适应快速变化的业务需求。数据中台与大数据平台的区别在于，数据中台这三种架构并非相互排斥，而是反映了数据管理理念的演进。许多企业的数据架构中同时包含这三种元素：数据仓库继续承担着关键业务数据的存储和传统分析任务；大数据平台提供底层技术支持，处理海量多样化数据；数据中台则在二者之上构建统一的数据服务层，加速数据价值的释放。简单来说，数据仓库回答"发生了什么"，大数据平台解决"如何存储和处理"，数据中台则关注"如何快速用数据赋能业务"。企业在构建数据能力时，需要根据自身

大数据数据仓库是一种专门设计用于处理和分析大规模数据集的数据库系统。它能够存储来自不同来源的海量数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并提供数据查询、数据分析和报告等功能。以下是大数据数据仓库的一些关键特点：大规模数据存储：大数据数据仓库能够处理PB级别的数据存储需求，支持大规模数据的存储和管理。多样化数据类型：它能够处理各种类型的数据，包括传统的关系型数据以及文本、图像、视频等非结构化数据。高性能处理能力：利用分布式计算和存储技术，大数据数据仓库能够快速处理和分析海量数据，支持实时或近实时的数据分析。数据集成：它能够集成来自不同来源和格式的数据，提供统一的数据视图，简化数据的访问和分析。高可用性和可靠性：大数据数据仓库通常采用分布式架构，提高了系统的可用性和可靠性，减少了单点故障的风险。数据压缩和优化：为了提高存储效率和查询性能，大数据数据仓库会采用数据压缩、列式存储、数据、访问控制和审计日志等安全功能，以保护数据的安全和满足合规要求。成本效益：与传统的数据仓库相比，大数据数据仓库通常基于开源技术构建，能够降低成本。云原生支持：许多大数据数据仓库提供云服务，使得用户可以按需使用资源，具有更高的灵活性和可扩展性。

不可或缺的重要组成部分，它可以有效地提升企业的数据管理和分析能力，从而助力企业实现更好的业务增长和创新。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。随着信息时代的来临，企业级数据仓库已成为数字化转型的关键部分。企业级数据仓是一个用于集中存储和管理企业结构化数据的数据中心，它可以支持各种复杂的分析和报告。借助企业级数据仓库，企业能够基于数据进行服务，帮助企业更加迅速地做出决策。可扩展性：企业级数据仓库具有非常好的可扩展性，可以根据不同的业务需求进行扩展或缩减。这有助于降低企业的成本和风险，同时提升企业的灵活性。企业级数据仓库是数字化转型中决策，并提高其业务效率和创新能力。企业级数据仓库的特点主要有以下几个方面：数据质量：数据在企业级数据仓库中通过清洗、整合和验证等手段进行处理，从而保证了数据的质量和一致性。此外，企业级数据仓库还可以根据不同的业务需求进行数据扩展和收缩，以满足企业的数据分析需求。处理速度：企业级数据仓库具备高效的数据查询和分析能力，可以快速处理大量的数据。这使得它能够在实时或者准实时的情况下，为企业供数据分析和报告

星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的，提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移：对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库，同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接，从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移度的复杂关联统计等功能分布式事务保障：支持完整4种事务隔离级别，保障事务在分布式系统下正常运转，高吞吐的，确保数据强一致，高可用的事务保障星环数据仓库方案优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能效率：提供全套的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据需求。多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群完整的SQL支持：支持完整的SQL

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...