TDW

腾讯分布式分析型数据库TDW为应对海量数据挑战，在存储和计算两方面进行了精心设计。 海量数据存储 TDW采用share-nothing架构，支持PB级数据的分布式存储。这种架构下，每个节点拥有独立的存储资源，减少了资源竞争，实现了近乎线性的扩展能力。 大数据量计算 面对TB级的数据计算需求，TDW同样采用share-nothing架构，并行执行计算操作。这一架构有效降低了系统开销，提高了加速比，保证了高效的数据处理能力。 综上，TDW通过share-nothing架构，成功实现了对海量数据的存储和计算，为用户提供了高性能、高扩展性的数据仓库解决方案。

统一采集到统一分发的全流程链路，是腾讯海量数据平台最亮眼的地方。实时采集、离线采集、流式计算全都接得上，数据一进平台就有归宿，省心。 TDW 的分布式数据仓库，是干活儿的主力。规模大不说，结构化、半结构化的数据都能搞定，查询响应也快。配合上TDCP 分布式计算平台，不管是报表生成还是数据，速度都挺不错。 要说灵活度，USP 工作流管理这个东西真不赖。任务调度清晰，依赖关系一目了然。你要是习惯用 DAG 做流程控制，用起来会顺手。 平台还整合了BI 库，你可以直接对接各种可视化工具，像 Tableau 或 FineBI，效果都还不错，展示清爽、数据同步快。 哦对了，之前看到过一篇文章讲得蛮细的，

TDW是腾讯分布式数据仓库的核心组成部分，基于开源软件Hadoop和Hive进行了大量优化和改造，是腾讯海量数据处理平台的重要支柱。

规则系统的查询重写能力，是 TDW 里一个挺关键但常被忽略的狠角色。它不搞存储过程、不走触发器那一套，直接上来就改查询语句——嗯，真的是动手改 SQL。你写个普通查询，它会帮你在背后加上规则逻辑，比如多维里的Rollup、Cube，还有CTE都能快速实现，效率还蛮高的。 TDW 的这个设计比较灵活，适合应对企业里那种规则多、还老变的需求。你不用每次都改业务逻辑，只要改规则就能生效，省事不少。实际用下来，像是做权限控制、版本管理、复杂视图维护这种，都能靠它搞定，响应也快。 顺带一提，想深入了解背后的理念，可以看看《A Unified Framework for Version Modeling

负载感知的公平调度策略，挺适合那些海量数据的场景。它通过智能的资源分组，保证了重要任务优先，同时还不会让小任务被大任务拖慢。最棒的是，它能确保任务的独立性，不同用户之间互不干扰。比如，如果有紧急任务，系统会立即释放资源。说白了，它让集群稳定性大大提高，任务效率也提升了不少。你可以看到，任务的平均等待时长从 24 秒减少到 19 秒，任务耗时也降低了 10%。如果你也在做大规模数据，尝试一下这个策略，绝对有用！