架构大数据挑战现状与展望王珊

大数据与传统数据仓库相比，呈现出数据规模庞大和查询复杂度高的特点。设计适用于大数据的数据仓库架构，需满足高并发、弹性扩展及多样化查询等关键要求。

当前主流的大数据平台主要包括并行数据库、MapReduce以及结合二者优势的混合架构。并行数据库通过分布式存储与计算实现高效数据，Greenplum 和 Teradata 是其中典型代表，它们支持复杂的 SQL 查询和任务，具备良好的扩展性和性能优化机制。

MapReduce框架适合大规模批和分布式计算任务，结构化和非结构化数据表现出强大能力。基于 MapReduce 的架构强调计算资源的灵活调度，适合海量数据的离线场景。

混合架构融合了并行数据库的高效查询和 MapReduce 的灵活计算，弥补单一技术的不足，提升数据的整体性能。该架构能够兼顾实时与批量需求，适应复杂多变的大数据业务环境。

相关研究在并行数据库系统设计、数据仓库体系架构及大数据挖掘技术上取得进展。数据仓库架构设计不仅关注数据存储，还涵盖数据治理、ETL 流程及安全性。Greenplum 和 Teradata 的分布式存储与并行计算框架为大数据了坚实基础。

未来大数据架构将持续优化弹性扩展能力和多模态数据能力，结合机器学习与自动化运维技术，提升智能化水平。数据仓库与大数据平台的融合趋势，推动整体效率与数据价值挖掘能力进一步提升。