數據倉庫系統長期以來一直是企業 IT 架構的重要組成部分。隨著開源技術的不斷發展以及云端部署方式的不斷深入，傳統數據倉庫的局限性日益凸顯，難以適應新技術帶來的市場變革，如何面向大數據技術進行數據倉庫的優化、轉型是企業 IT 管理者面臨的重要挑戰。處于不同階段的企業如何應用大數據技術?如何面向大數據技術進行數據倉庫轉型?如何對現有數據倉庫進行優化?如何在 Hadoop 中進行性能優化?這些已成為困擾 IT 管理者的主要問題。

傳統數倉面臨以下局限性

1.存儲成本較高，在線保留全量、海量數據的目標難以實現;

2.元數據定義僵化，難以靈活集成多種數據源、支持即席查詢;

3.集群管理復雜、計算資源有限，缺乏統一的管理接口及水平擴展能力;

4.隨著數據規模、用戶規模的不斷增加，實時分析(例如:欺詐行為識別)SLA無法滿足;

5.常用的數據分析挖掘工具處理全量數據時間過長。

數據倉庫呈現三大發展趨勢

技術選擇

企業應根據所處的不同階段進行技術選擇:

起始階段:處于這一階段的大多數企業已采購 MPP 硬件搭建數據倉庫。為了保證業務延續性，對于起始階段的企業建議以傳統技術為主，以大數據技術為輔。例如:ETL 處理仍然放在 MPP 平臺，只是利用 HDFS 做歷史數據歸檔，利用 Spark Streaming 做小批量數據的實時處理。

發展階段:這一階段的企業用戶已經掌握了大數據的核心技能，發展階段建議以大數據技術為主，以傳統技術為輔。例如:將 ETL 處理全部轉移到 Hadoop 平臺，而只將處理邏輯簡單的固定報表部分放在 MPP 上。

成熟階段:建議使用 Hadoop 平臺作為整體架構，將大數據技術應用到極致。

將數據倉庫規劃在 Hadoop之上

企業可以選擇從一開始就將整個數據倉庫規劃在 Hadoop 之上。傳統數據倉庫架構的主要創始人 Ralph Kimball 博士在 2015 年發表專題演講時證實了 Hadoop 是可以完全取代 MPP 來建立數據倉庫的。在全球范圍內，有很多企業已經將他們的數據倉庫完全建立在 Hadoop 之上。

但是從技術的角度，有一些數據倉庫技術或工具與 Hadoop 相比已非常成熟，可能已有數十年的歷史，對于這些長期應用的數據庫技術，Hadoop 并不具備其中所有的功能或性能。但即便如此，很多用戶仍然選擇把他們的數據倉庫構建在 Hadoop 架構之上，這是為了能夠實現更加優越的可擴展性、更高的性價比，以及更好的靈活性。在實際應用中，即使是規模只有 5 個節點的小集群，企業使用 Hadoop 與其他技術選項相比，也能夠取得更好的產出、帶來更多的業務價值與競爭力。

Cloudera 分析型數據庫全面升級

針對當前企業級數據倉庫(EDW)面臨的 ETL 批量作業運行緩慢、BI 報表不能按時生成、業務用戶提交的查詢遲遲顯示不了結果等壓力，結合當前數倉發展的趨勢，以及企業的云化需求，Cloudera 分析型數據庫版本進行了全面升級，于 2018 年 8 月正式推出了Cloudera Data Warehouse又名Cloudera 數據倉庫版本。

Cloudera 分析型數據庫已經在全球最大的 900 多家組織機構里運行，是一款經歷過實戰打磨的產品。升級后的 Cloudera 數據倉庫版本提供了企業級混合云解決方案，包含了混合計算、混合存儲、混合控制三大關鍵因素，專為實惠經濟、強大可擴展的自助服務分析而構建。這款產品覆蓋了數據倉庫的整個生命周期，包括數據接入、存儲、管理、查詢、運行狀況檢查等等。

Cloudera 數據倉庫版本適用于以下三場景

ETL 卸載:將 ETL 任務從 EDW 遷移到 Cloudera 大數據平臺，極大的釋放 EDW 處理能力?；?Hadoop 大規模分布式的處理能力，ETL 任務將以更快的速度運行，并為包括 EDW 在內的下游系統提供服務，使得之前錯過的 SLA 成為歷史。

自助 BI 和探索性分析:全面開放數據，所有部門的用戶在其安全策略范圍內都能自助訪問全真數據。借助 Read on Schema 的靈活性和支持高并發的查詢能力，開發人員和分析人員能夠實現自助化數據探索，擺脫對 IT 部門的依賴，能最快的速度解決新問題。

EDW 優化:通過 Cloudera 大數據平臺釋放 EDW 處理能力，您可以將 EDW 系統用于更加復雜的報表生成和熱數據處理，在相當長的一段時間內都無需增加 EDW 存儲或計算資源。EDW 和 Cloudera 大數據平臺的混搭結構可以降低數據存儲成本，提高數據處理和分析能力，充分發揮兩套系統各自的技術優勢。

Cloudera 數據倉庫版本的四大優勢

前所未有的數據規模和靈活性:Cloudera 提供單一、可擴展的平臺，可以處理不同來源、不同類型的全量數據，以推動新的業務洞察。該版本專為 Read on Schema 功能而設計，可以快速訪問貼源的全真數據，甚至支持實時更新。

高性能和高并發支持:Cloudera 的平臺提供高性能的 SQL 查詢工具，支持大數據量高并發訪問，因此所有部門的用戶都可以對數據進行探索性分析。而且，通過與第三方 BI 工具集成，可以沿用業務用戶的既有技能。

內置安全管控和數據治理模塊:開放的數據永遠不會以犧牲安全為代價，因此敏感數據的安全至關重要。 Cloudera 是唯一一個通過 PCI 安全認證的 Hadoop 平臺，內置安全管控和數據治理模塊。無論用戶采取何種方式訪問數據，只要利用 Cloudera 安全技術對用戶預設置權限，或者對數據預設置監管策略，您都可以繼續數據探索之旅，而不用擔心數據泄密或越權訪問。

采用開源技術，可在任何環境中移植:無論是本地部署，云端還是混合部署都完全適用，避免了技術鎖定的問題。