数据建仓的常见过程与痛点 1元购10TB Data Lake Analytics分析包
一般企业业务增长到一定范围之后，企业会尝试搭建自己的数据仓库，全面梳理业务系统，建立数据标准，生成不同类型的主题库，挖掘企业的数据价值。大部分用户将RDS、POLARDB作为业务系统数据库，随着业务数据的增长，RDS、POLARDB存储的数据越来越多。由于RDS、POLARDB计算能力有限，如果直接使用RDS、POLARDB搭建数据仓库，将会占用线上业务的计算资源从而会影响业务的运行。如果使用自建开源大数据生态体系（例如Hive、Spark等），需要专门的大数据工程师来操作和运维，且操作流程也不像使用MySQL一样简单，使用成本极高。
基本概念
一键建仓是指通过DLA控制台配置RDS、POLARDB数据源和OSS数据仓库（创建Schema），系统按照您设定的数据同步时间自动、无缝的帮您把RDS、POLARDB中的数据同步到OSS中，DLA自动识别RDS、POLARDB中的表结构，创建对应的OSS表和目录，无需任何手动建表操作。未来您可以基于OSS的表进行数据分析，不影响RDS、POLARDB线上业务。
一键建仓流程
优势及特点
一键同步RDS、POLARDB中的上千张表数据，无需任何额外的适配工作。
提供Serverless的服务形态，用户无需维护任何实例，零运维成本。
同步过程中，RDS、POLARDB中的数据存储在OSS中，搭建数据仓库过程中不会对RDS、POLARDB业务系统产生任何压力。
数据的查询分析引擎兼容MySQL协议，使用门槛极低，帮您实现人人都是数据分析师的目标。
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