現在什麼資料庫或大數據技術比較適合做數據倉庫？

現有數據量5T，明年估計增加2T，增長的速度會一年比一年快，都是結構化數據，需要增刪改查。
當前資料庫已經出現IO瓶頸了，最近計劃先把硬碟升級成SSD，支撐未來1年。
那未來2-10年用什麼技術來實現比較好？

希望是：
1.學習成本低，也就是容易學，因為現有的數據團隊人員不足，學習能力一般，未來兩三年也不會投入太多成本，就是不會招成本太高的人員進來
2.硬體投入越少越好。
3.技術最好能跟上時代發展，也就是數據人員以後如果想跳槽了不至於太被動，換句話說就是能夠提高學習的積極性。

一般都是hive居多，分層ods dwd dws ads層

使用sparksql等等

Hive和Spark比較適合，都支持Sql，詳細分析可以看下

從0到1搭建大數據平臺之計算存儲系統?

mp.weixin.qq.com

看你的業務規模和數據量，數據量不大，傳統的資料庫MySQL Oracle DB2都可以，數據量大一些上td gp，再大一點上大數據hadoop hive，根據場景不同可以上kudu clickhouse，當然還要上對應的大數據計算引擎。還有一些分散式資料庫如 TiDB，也可以用於數據倉庫，它搭配了分析引擎。

根據你的描述，可以考慮tidb或者hive

數據倉庫不適合做較多的事務操作,你這我推薦你用tidb或者中間件做分庫分表,你這屬於在線業務吧,升級SSD可支撐你較多的事務

推薦hive。架設在hadoop集羣上的。滿足隨時擴容需求。學習成本也不很高。

Hive吧目前大多數數據倉庫底層都是hive

現在使用資料庫的話，可以考慮使用分散式資料庫，推薦Greenplum，應用廣泛而且開源。

完全滿足你的需求

1，SQL介面，可以平滑過渡

2，普通PC伺服器都可以部署，不需要專有硬體

3，目前阿里雲、騰訊雲都推出了分散式資料庫的服務，從這些信息可以看出技術趨勢

數倉需要改嗎？對查詢的響應時間是多少？我們現在的方案時hive加hbase和es

如果需要改查的話可能pg合適一些

如果主要面向oltp服務，推薦用pg，