苏宁有八大产业。每个行业都有自己的数据 market，每个数据 market都有自己的维度表。没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支持)。业务痛点包括以下几个方面:建立统一的维度管理系统，实现维度信息的统一管控，为集团的数据产品提供统一的维度数据服务，包括维度开发管理、维度信息管理和维度数据服务。Dimension 数据如上图所示，收集的数据经过ETL清洗后存储在Dimension数据warehouse(rock)中，然后dimension系统存储Dimension 。
Dimension 数据同步方式:存储在HBASE 数据中的维度由BULKLOAD导入，存储在MYSQL 数据中的维度由SPARKSQL RDD编写。对于数据同步，通过在页面上配置任务，实现了一键同步，节省了人工。为什么要用这种存储方式？1.根据数据的大小采用不同的存储引擎，节省了存储资源，提高了维度服务的稳定性。
4、大 数据主要学习什么知识?第一个是基础阶段。这个阶段包括:关系型数据库原理，LINUX操作系统原理及应用。掌握这些基础知识后，我们会安排这些基础课的进阶课程，分别是:数据结构与算法、MYSQL 数据库应用与开发、SHELL脚本编程。掌握了这些内容，Da 数据的基础学习阶段就完成了。接下来是专业学习的第二阶段:专业数据理论与核心技术。第二阶段也分为基础和高级两个部分。先了解基础知识，再进一步了解和练习知识内容。
5、传统的 数据处理方式能否应对大 数据?数据分析行业发展时间不短，曾经的数据已经发展到现在的数据。所以很多人担心传统的数据处理方式能否应付大的数据。其实这个担心是对的。我们不能总想着一劳永逸。只有在和平时期，技术才能发展。先介绍一下传统的数据的处理方式和今天的数据的具体情况。首先需要说说环境中的数据处理需求。
但是传统的数据处理方式有什么缺点呢？传统的数据收藏来源单一，存储、管理和分析数据的量比较少，所以大部分可以通过关系型数据库和并行型数据仓库进行处理。为了依靠并行计算提高数据的处理速度，传统的并行数据库技术追求高一致性和容错性，根据CAP理论很难保证其可用性和可扩展性。但是数据的传统处理方式是以处理器为中心的，而在大型的数据环境中，需要采用以数据为中心的模式，以减少数据移动带来的开销。
6、大 数据时代 数据管理方式研究Da数据Times数据管理模式研究1 数据管理技术综述数据管理技术主要经历了手工管理阶段、文件系统阶段和-随着数据的应用领域的不断扩大，管理环境1.1手工管理阶段50年代中期，计算机主要用于科学计算。当时还没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外部存储，也没有管理数据的操作系统和专用软件。
1.2文件系统阶段从20世纪50年代末到60年代中期，随着计算机软硬件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及。在此期间,数据处理系统将计算机中的数据组织成相互独立的命名为数据的文件。数据可长期保存在电脑的外存中，数据可重复处理，支持文件的查询、修改、插入、删除等操作。
7、大 数据安全解决方案的八大 原则现有信息条件下的数据存储以大融合方式存在，大数据结构与传统的数据库并存。所以一个有效的大数据 audit解决方案不应该只是独立审计，还要考虑传统的数据库审计，不会影响数据库的高效稳定运行。大数据八大安全解决方案原则，兼容性:审计系统应适应不同的。主流数据结构，商用数据库，国产数据库的各种版本都可以审核，可以统一不同数据库的审计策略的编辑方法和日志性能。可靠性:审计系统能够连续稳定运行，满足在线存储至少6个月的要求。该审计系统可以保证审计记录时间的一致性，避免错误的时间记录对跟踪源的影响，独立性:审计系统应该独立于数据库系统，即使数据库和操作系统被破坏，也必须保证审计日志的正确性和完整性。审核系统的运行不应影响数据库系统和业务的运行，实用性:由于业务系统数据存储在数据库中，所以大数据库的操作审计需要细分到-。同时可以对数据 library返回的信息进行审计，包括错误代码和数据 library的响应时间，当数据 library出现重要错误时，可以立即处理。
