从证券行业的数据基量和增长速度也能明显感受到生活在大数据的时代。
由于正在做证券行业的数据仓库,在工作之余,也给自己一个总结学习的机会。为什么不做一个有点深度,实用的总结研究呢?
在实际工作中也深有体会:当通过ETL加载了五年左右的数据到数据仓库后,便形成了一个待优化的基线了;如果再加载10年左右的业务数据到数据仓库,加上模型运算产生的运算结果增量或全量保存。这时各种性能问题便抛出来了。不同阶段的性能优化会伴随这数据仓库或数据中心的整个生命周期。
现在关注的领域从业务到需求到模型设计到物理落地。整个过程包括存储到数据整合到中间件到前台展示。
目标每周写一份技术文章(记得在两年前,没有一颗坚定的心把一个专题做下来)。
CSDN有丰富的学习资源,在成长的路上,深怀感激。
也许这份乐趣能冲淡感情上的闷骚!呵呵。keep going!!!
可能是直接在CSDN发表,然后把标题同步过来。
总结大纲--大数据专题
http://blog.csdn.net/daoweiyy/article/details/7668524
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