DW一直以来是企业信息与决策支持系统的核心组件，随着各类日志、社交、传感等非结构化数据的加入，企业内部数据按指数级增长，传统DW已经达到一个关键临界点——需要大量的资源投入到硬件、优化、支持和维护中，当前大部分使用Apache Hadoop来处理各种来源的大数据，但传统数据仓库不允许最终用户查询非结构化数据，此外，传统数据仓库并没有针对低延迟大容量数据负载和高吞吐量复杂分析工作负载进行优化——而这是大数据的需求之一。
下面例举当前互联网行业基于大数据的数据仓库技术构架参考
目录：
- 大数据DW逻辑架构
- IBM产品架构
- 微软大数据架构
- elema DW
- 某互联网公司DW
- 美团平台
- 大众点评实时计算
- TDH DW
- Discover
大数据DW逻辑架构
- 企业级数据仓库架构
- 利用大数据增强你的数据仓库
- 基于大数据技术的DW 逻辑架构
IBM大数据与分析产品
微软大数据架构
eleme dw
某互联网巨头DW架构
美团平台架构
大众点评实时计算框架
TDH DW 架构
数据挖掘产品Discover
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