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的的規(guī)模從GB發(fā)展到TB，再到今天的PB級別，但分析系統面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數據倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數據倉庫核心內容，適合數據倉庫架構師、工程師等大數據愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數據倉庫系統和維度模型： 對數據倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論來自：百科![]()
一、傳統大數據平臺Lambda架構： 兩條數據流獨立處理： 1.實時流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批處理，如采用MapReduce，Spark SQL等 關鍵問題： 1.計算結果容易不一致，如批計算的結果更全面，與流計算有差異 2.IoT時代數據量巨大，夜間批計算時間窗可能不夠3來自：百科![]()
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