架构师电子书系列：逻辑数据仓库的数据虚拟化 2024

denodo6622简而言之，逻辑数据仓库是一种数据系统，其中涵括传统企业数据仓库的概念，同外的其他数据源的数据。逻辑数据仓库体现出了某种技术上的进步，但并不取代目前的数据仓库实践33观看视频何为逻辑数据(LDW)？逻辑数据仓库是一种数据系统，其沿袭传统企业理念，并包含一个（或多个）核心数据仓库逻辑数据仓库是一种用于分析的全新数据管理为什么逻辑数据仓库IT组织能够通过查询工具和应用程序生图2所示为逻辑数据仓库架构，显示了数据虚），44数据源数据收集数据虚拟化数据洞察 图像和视频企业内容实时数据访问（按需/流式）数据存储与分析YARN/工作负载管理批处理TezMapRed.HiveSparkDrillImpala流NoSQL搜索Storm实时数据访问（按需/流式）数据存储与分析YARN/工作负载管理批处理TezMapRed.HiveSparkDrillImpala流NoSQL搜索StormSolrHunkpLdenodo55集成多个数据源，打造对业务友好的数据模型数据仓库垂直分区，很少用到的数据放在成本较低的存储器中通过主数据扩展数据仓库观看视频观看视频数据仓库水平分区，历史数据放在成本较低的存储器中通过云数据扩展数据仓库+数据仓库多个数据仓库集成架构师电子书系列：逻辑数据仓库的数据虚拟化6标准基准测试中的查询完成了广泛的测试，结果显示典型的报告和分析查询（通可以在分布式联合环境（如逻辑数据仓库）中执行，其性能与查询预加载到单一数据源中的相同数据相当（参见图4）。4.7秒架构师电子书系列：逻辑数据仓库的数据虚拟化8所使用的查询是典型的报告/分析查询，包括“按客户的销售总额”、“按打折商品的销售总额的数据集，在上述测试中，销售事实表中有2.9亿行，客户维逻辑数据仓库的性能观看视频逻辑数据仓库的性能观看视频架构师电子书系列：逻辑数据仓库的数据虚拟化9•根据数据分布统计、索引、传输率等选择最优的联结方法和排序元数据查询树静态优化器成本导向的优化器实际执行计划逻辑数据仓库架构的广泛使用及其朝着数据服务层（用于访问数据）的自然发展意味着组织中越来越挑战。其中的问题包括“我们如何保护这些数据 数据服务层对性能和服务有何影响？安全层可以应用于数据源级别、Denodo数据模型级别或使用者级别。为进一步增强安全性，可以应用基于角色的粒度权限、高级选择性数据脱敏和其他自定义策略。资源管理器基于优先级、并发设置、角色等条件应用限制，从而对分配进行控制。数据供应层通过选择性具体化、流式化和分页、并行性以及优化的资源管理，使性能得到保证。企业数据治理可以通过数据沿袭实现。通过数据沿袭，可以了解“可信来源”，以及模型中每个数据片段的转换。安全性和隐私性在逻辑数据仓库和数据服务环境中至关重要。随着越来越多越来越必不可少。逻辑数据仓库架构中的底层数据源通常具有不同的安全模型，每种模中的数据模型是“全有或全无”，即如果可以访问Denodo平台提供了一个安全性抽象化和规范化层，为逻辑数据。提供行和列安全性，以及数值级别的脱敏，适用于任意数据源。因此denododenodo结构化程度更高不同数据源结构化程度更高不同数据源结构化程度更低数据服务市场的挑战数据服务市场的挑战观看视频除前一章提到的三个问题（即安全性和隐私性、），多其他问题。逻辑数据仓库使需要数据的人员能够轻松地获取更多数据，而且能够更容易地使数据“自助服务”的概念，即允许用户调查数据、对数据执行简单的“Google式”搜索、），为了允许用户在开始创建其报告或仪表板之前，验证数据服务市场的演示数据服务市场的演示观看视频 观看视频 构建逻辑数据仓库或数据服务层的自然延伸就是为已公开的数据构建数据服务市场。这在逻辑数据仓库构建了第二层功能，允许用户搜索和浏览这一层所公开的数据。这一“企业注册”层提供了一个用户更用于浏览和请求访问逻辑数据仓库所提供的数据集。通常，该用户界面会模拟亚马逊等电商网站所提供$$$$ 使用数据虚拟化支持数据服务市场观看视频