企业数据平台建设方案四种企业数据平台建设方案介绍
 
   
常见mpp数据库
 
 
 
 
 
 
 
     
 
 
 
 
 
导读
在企业中，数据平台一直都有存在。但自进入到数据爆发式增长的大数据时代，传统的企业级数据库在满足数据管理应用上，明显满足不了各项需求。故此，需要更加符合企业需求的数据平台建设方案。
在企业中，数据平台一直都有存在。但自进入到数据爆发式增长的大数据时代，传统的企业级数据库在满足数据管理应用上，明显满足不了各项需求。故此，需要更加符合企业需求的数据平台建设方案。
企业数据平台建设方案
从市场主流选择来看，企业数据平台建设方案，目前大致有以下几种：

一、常规数据仓库

数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。

二、敏捷型数据集市

数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。

三、MPP(大规模并行处理)架构

进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的HadoopMapReduce框架以及MPP计算框架，都是基于这一背
景产生。

MPP架构的代表产品，就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。

四、Hadoop分布式系统架构

当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。

Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。
随着科技信息的不断发展，大数据的应运也会愈之广泛。而对于企业而言，基于大数据背景下的企业数据管理应用，也需要更加符合需求的企业数据平台建设方案。
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