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1.架构调整：从Hadoop/Hbase架构，调整到MPP数据仓库Hologres，去Hadoop，ZK等依赖
2.建模上：从面向指标的多维建模，调整为面向表的DWD、DWS分层建模，DWD为主，性能敏感时补充DWS甚至ADS，关注Query SLA，避免超大Query，通过基础聚合结果集作为轻量汇总的DWS，满足95%场景。
3.学习上：学习Cube优化技巧到学习Hologres索引设计、查询优化、资源监控
4.存储上：从单一的HBase存储，到冷热数据分层存储（Hologres+MaxCompute）
5.场景上：通过Hologres提供更敏捷、更灵活的自助式分析，加速数据产品创新
6.分工上：IT从关注建模的构建质量到关注平台的开发效率，更多服务业务价值
2021-12-09 20:00:48赞同 展开评论 打赏
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