可以用的技术有：1、Hadoop；2、Apache Cassandra；3、Amazon Redshift；4、Apache Spark；5、Oracle Database；6、Microsoft SQL Server。Hadoop是一种大数据技术，它适用于存储和处理海量数据。Hadoop还提供了MapReduce框架，它可以处理大规模数据集。
一、Hadoop
Hadoop是一种大数据技术，它适用于存储和处理海量数据。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，它可以存储和管理大型数据集。Hadoop还提供了MapReduce框架，它可以处理大规模数据集。Hadoop的优点是可扩展性强，可以存储和处理大量的数据。Hadoop还提供了许多工具和技术，如Hive和Pig，使得数据仓库的建立更加容易。
二、Apache Cassandra
Apache Cassandra是一种分布式数据库，它适用于处理海量数据。它具有高可扩展性、高性能和高可用性等特点。Cassandra使用分布式架构，数据被分布在多个节点上，因此可以有效地处理大量的数据。Cassandra还支持自动数据分片和负载均衡，因此可以提供快速的查询响应时间。
三、Amazon Redshift
Amazon Redshift是一种云数据仓库解决方案，它适用于存储和分析大型数据集。它使用列存储技术，可以快速地扫描大型数据集。Redshift还支持高可用性和自动缩放功能，因此可以满足不同规模的数据仓库需求。它还提供了许多工具和技术，如Amazon QuickSight和Amazon S3，使得数据仓库的建立更加容易。
四、Apache Spark
Apache Spark是一种大数据处理引擎，它适用于处理大量的数据和实时数据。Spark支持多种语言，如Java、Scala和Python等。Spark可以处理大规模数据集，并且可以快速地进行计算和分析。Spark还支持流式处理和批处理，因此可以处理实时数据和离线数据。
五、Oracle Database
Oracle Database是一种关系型数据库，它适用于处理结构化数据。它具有高可用性、高性能和高安全性等特点。Oracle Database支持多种数据类型和数据结构，可以存储和管理大型数据集。它还提供了许多工具和技术，如Oracle Data Integrator和Oracle Business Intelligence，使得数据仓库的建立更加容易。
六、Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server是一种关系型数据库，它适用于处理结构化数据。它具有高可用性、高性能和高安全性等特点。SQL Server支持多种数据类型和数据结构，可以存储和管理大型数据集。它还提供了许多工具和技术，如SQL Server Integration Services和SQL Server Analysis Services，使得数据仓库的建立更加容易。
延伸阅读：
什么是数据库？
数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。
数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。
文章标题：什么大数据技术比较适合做数据仓库，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/53181
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