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小编:目前,许多公司使用大数据组件(如Spark、HDFS、Kafka、S3等)来补充现有的关系数据仓库,这导致了一种新的数据仓库(DW)形式,我们称之为大数据仓库(BDW)。本博客阐述了BW/4HAN

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目前,许多公司使用大数据组件(如Spark、HDFS、Kafka、S3等)来补充现有的关系数据仓库,这导致了一种新的数据仓库(DW)形式,我们称之为大数据仓库(BDW)。本博客阐述了BW/4HANA和sapdatahub(DH)是如何完美匹配构建BDW的。这个博客描述了Netflix的BDW,云数据库的,这个是Sears的BDW。更多信息可以在网上找到。所有这些例子都展示了大数据存储和处理环境是如何通过提供一种简单的方法来处理半结构化和非结构化数据(如照片、视频、声音、文本、,云数据存储,一种廉价的细粒度数据存储器,例如来自传感器和日志的数据。

图1显示了BDW的一般设置。通常有2到3个存储层;有时,前两个存储层折叠成一个:

一个摄取层:廉价的存储,用于收集来自许多来源的数据,啥是云数据库,例如数千个传感器;Amazon的S3在这里经常使用,用于分布式处理大型和/或多个文件的处理和优化层,关系数据仓库:该层用于向使用分析客户机工具进行交互分析的业务用户提供语义丰富且结构良好的数据。

图1:许多BDW遵循这些存储和处理层的模式。

许多SAP客户与Netflix和Sears示例中描述的轨迹相同。他们都运行关系数据仓库很多年了,现在正在发展,并用大数据组件来补充它。BW和HANA上的BW能够通过各种连接选项在这样的环境中扮演关系DW的角色。然而,BW/4HANA的目标是超越这一点,并与SAP的数据中心很好地集成。后者管理图1左侧的摄取和处理层。图2概述了这一点,它代表了图1中使用SAP软件组件实现的模式。

图2:BW/4HANA和SAP的数据中心结合在一起。

现在,华为云分销,云算数据库,BW/4HANA和SAP的数据中心之间的紧密集成意味着什么?具体是什么?这如图3所示,包括以下特性:

两个环境之间的工作流可以相互触发:数据中心的数据管道可以是BW/4HANA流程链的一部分,反之亦然。BW/4HANA和数据中心之间的数据移动(或技术上:HANA和VORA之间的数据移动)经过了高度优化和性能调整(例如,调整数据类型,从而通过类型转换减少开销)。BW/4HANA的存储库和数据中心将进行集成和互操作,以实现公共传输、血统和影响分析。在数据分层领域,利用VORA对BW/4HANA数据进行归档(冷库),具有高数据吞吐量和快速读取访问。

图3:BW/4HANA和SAP数据中心之间的集成点。

图4所示的路线图中描述了目前已经存在的内容以及计划在什么时候发货的内容。点击图片放大

图4:BW/4HANA和SAP数据中心计划的集成特性路线图

在数字化和物联网时代,传统和关系型数据仓库得到了来自大数据领域的工具、引擎和基础设施的补充。这导致了"大数据仓库",有时也被称为"现代数据仓库"。在这方面,BW/4HANA和SAP数据中心是完美的匹配。

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