基于SparkSQL的海量数据仓库设计与实践

李振炜在2017第八届数据库大会上的分享《基于SparkSQL的海量数据仓库设计与实践》是一个非常有价值的内容，尤其对于那些关注大数据处理、数据仓库建设和即席查询优化的技术人员来说。虽然我无法直接提供链接的下载内容，但我可以基于阿里云的产品和服务，为你概述如何实现类似的大数据处理和分析解决方案。

1. MaxCompute（原名ODPS）: 阿里云的MaxCompute是一个大规模数据处理平台，特别适合PB级别的数据仓库应用。它支持SQL查询以及MapReduce编程模型，能够满足海量数据的存储和计算需求。你可以使用MaxCompute作为数据仓库的核心，进行数据的ETL（抽取、转换、加载）操作，并执行复杂的分析任务。

2. DataWorks: 作为一站式大数据开发和管理平台，DataWorks可以帮助你轻松地调度MaxCompute、Hadoop等大数据计算资源，实现数据集成、开发、调度、运维等功能。通过DataWorks，你可以方便地设计数据处理流程，实现类似SparkSQL多数据源整合的需求。

3. AnalyticDB（原名ADS）: 如果你的应用场景需要低延迟的即席查询，阿里云的AnalyticDB是一个不错的选择。它是一个全托管的实时分析型数据库服务，专为大规模数据集的复杂查询而设计，能够提供亚秒级响应时间。结合AnalyticDB，你可以高效地实现海量数据的即时分析和查询。

4. EMR（Elastic MapReduce）: 对于偏好使用开源技术栈的用户，阿里云的EMR提供了基于Hadoop、Spark等开源大数据组件的完全托管服务。在EMR上，你可以部署并优化SparkSQL环境，利用其强大的数据处理能力进行数据仓库构建和即席查询。

5. Datalake Analytics: 阿里云的数据湖分析服务，允许用户直接在存储于OSS的对象存储中的数据上进行SQL查询，无需预先加载数据到数据库中，非常适合需要灵活查询多种数据源的场景。

综上所述，阿里云提供了从数据存储、处理到分析的一整套解决方案，可以有效支撑像360大数据基础架构团队那样的实践与改进工作。通过这些服务，你可以根据自己的业务需求，选择最适合的技术栈来构建和优化你的海量数据仓库系统。