在使用HIVE 數(shù)據(jù)倉庫中的大數(shù)據(jù)查詢時，有一個通病，就是查詢慢，無法給于用戶快速的進行數(shù)據(jù)分析查詢。

對于決策層，怎樣能秒級獲取用戶行為分析的數(shù)據(jù)，是一個課題，

之前的做法是，把數(shù)據(jù)導入到HIVE,進行分析統(tǒng)計后，再回到其它數(shù)據(jù)庫(比如MongoDB),
用戶可以在此數(shù)據(jù)庫的基礎上進行一個數(shù)據(jù)查詢。
但這樣已經(jīng)過了一個數(shù)據(jù)處理的時間，（ETL 數(shù)據(jù)處理過程）我們的做法是每天晚上進行
數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，再同步到數(shù)據(jù)庫中。

現(xiàn)分享一個使用impala-Kudu 架構的數(shù)據(jù)倉庫 的技術選型與架構實現(xiàn)案例

神策分析的技術選型與架構實現(xiàn)

url: https://sensorsdata.cn/blog/technical_implementation_of_sensors_analytics/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【用户行为即时分析查询】 数据仓库实现 案例分享的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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