数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
阿里云PB级实时数仓建设
摘要
如今，数据和分析对于企业来说是不可或缺的。很多企业的数据工程师、数据分析师和开发人员都希望将数据仓库迁移到云上，以提高性能和降低成本。本文讨论了实现实时数据仓库的必要性和实时数据模型，介绍了基于AnalyticDB构建阿里云实时数据仓库解决方案的方法和优势。
分析型数据库+数据传输，构建企业级实时数仓
传统的离线数据仓库，将业务数据集中进行存储后，以固定的计算逻辑定时进行ETL 和其它建模后产出报表等应用。离线数据仓库一般采用每日或每几个小时进行一次计算的方式，计算和数据的实时性均较差，业务人员无法根据自己的即时性需要获取几分钟之前的实时数据。
日均百亿级日志处理：微博基于 Flink 的实时计算平台建设
传统基于 Hadoop 生态的离线数据存储计算方案已在业界形成统一的默契，但受制于离线计算的时效性制约，越来越多的数据应用场景已从离线转为实时。微博广告实时数据平台以此为背景进行设计与构建，目前该系统已支持日均处理日志数量超过百亿，接入产品线、业务日志类型若干。
阿里云PB级实时数仓AnalyticDB通用解决方案解析
大数据上云特惠活动系列直播，阿里巴巴技术部悦畅对PB级实时数仓AnalyticDB通用解决方案进行解析。分析型数据库（AnalyticDB）是由阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，可以在毫秒级针对千亿级数据进行及时的多维分析透视和业务探索。
MySQL用户如何构建实时数仓
依托数据库生态，AnalyticDB for MySQL可以给用户提供分析场景下的标准解决方案，尤其是在大数据和性能要求较高的情况下AnalyticDB for MySQL的价值可以更好的体现。
