gp数据仓库数据不更新怎么处理
社区干货
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业... 不过看事情不能只看表面,还要看到内在的规律,不能为了分层而分层,没有最好的,只有最适合的。分层是以解决当前业务快速的数据支撑为目的,为未来抽象出共性的框架并能够赋能给其他业务线,同时为业务发展提供稳定、...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
在技术方面进行了微服务架构向云原生架构的演进升级,打造更稳定、安全、实用的平台,支持业务更好的发展。### 1.2 平台简介[SmartOps](https://smartops.anchnet.com/)多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难... 并保存到集群数据仓库;4. 在集群范围内传播 Service 配置;5. 集群 DNS 服务得知该 Service 的创建,据此创建必要的 DNS A 记录。总体来说,Kubernetes的服务注册与发现总结主要通过Etcd+CordDNS来实现,其中又包含...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049248&x-signature=62e1h99Qoa6rIGTi1Rj%2BApLGPb4%3D)本文将分为四篇呈现,为你解答以下问题:* **行业趋势篇:**数仓领域的未来趋势解读* **技术选型篇:**数据库引擎...
2023年 - 我的程序员之旅和成长故事
gPtZY%3D)## 🔄 3.职场转换 - 探索更远的地平线🔥入职之后一切都还挺顺利,同事跟项目老大对我也很好,带我熟悉业务流程,给我配置电脑等,项目所用技术栈为当前流行的Ruoyi-Vue进行二次开发,在此之前正好我也对此框架有所了解,所以上手没有特别困难,给我配置git账号,然后把项目拉到本地,就开始了一周的熟悉工作。🔥第二周项目经理就开始给我分配一些需求以及Bug进行处理,那是我第一次接触真正的企业开发,还别说,挺忐忑的,怕...
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字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fli... 可以利用批式计算的结果解决历史累积结果、数据冷启动、数据回溯等问题。 - 对于批计算来说,通过将次日凌晨大数据量的批式计算,转换为复用用流计算当日更新增量的结果, 从而提高离线数据的产出时效性 。降低...
字节跳动数据湖索引演进
传统数据仓库的数据更新方法主要是将增量数据与历史的全量数据进行关联,生成最新的全量数据,再重新写入对应的分区。对整个过程进行拆解可以分成 **三个主要耗时的操作**,分别是:① 读历史的全量数据② 将全量历史数... 必须按照顺序拆分数据桶,在最坏的情况下需要等待前面全部的桶都拆分之后才能分割当前桶。**③ Extensible Hash 解决的是单个分桶写满之后的拓展问题**,核心思路是对单个桶的拆分和合并,只改变部分分桶的物理分布,但...
ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化
实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。 这样不依赖其他数据同步工具,就能将 MySQL 整库数据实时同步到 ClickHouse,从而能基于 ClickHouse 构建实时数据仓库。 ByteHouse 是基于 ClickHouse 增强自研的云原生数据仓库,在社区版 ClickHouse 的 MaterializedMySQL 之上进行了功能增强,让数据同步更稳定,支持便捷地处理同步异常问题。# 社区版 MaterializedMySQL 简介ClickHouse 社区版通过 DDL 语...
干货|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术
不仅仅是LLM,向量检索也早已在OLAP引擎中应用,用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库,近期推出高性能向量检索能力, **本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049240&x-signature=oE%2Fo%2FGKA0GpfI94vuwBe2TODfC4%3D) **/ 向量检索定义****/**对于诸如图片、视频、音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但是现在人们发现可能向量化是一个更好的选择,向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。### *...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
Codegen 和向量化都是从数据仓库,而不是 Hadoop 体系的产品中衍生出来。Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但现在,向量化是一个更好的选择,因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库... 需要提前定义数据模型和无法进行交互式分析等问题,随着数据量变大反而会导致返回结果慢。随后团队又希望用Spark来解决问题。但Spark同样存在不少问题困扰着团队,比如查询速度不够快、资源使用率高、稳定性不够好,以...
搞流式计算,大厂也没有什么神话
Twitter 开发的第一代流处理系统,只支持一些 low level 的 API。“所有的 Storm 任务都是在开发机上用脚本提交,运维平台处于非常原始的状态。如果 Storm 集群故障,作业都无法自动恢复,甚至无法找到所有存量作... 数据不丢失,并在字节得到了大面积的推广和落地。在这个过程中,李本超也发现,Flink 可能没有想象得那么强大、易用,比如随便改一改 SQL 状态就没法兼容。针对这类尚未被社区解决的问题,字节内部也进行了大量的优...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
大数据是社会数字化的产物,随着业务成熟度的逐渐向上发展,面对的需求逐渐多样化和个性化,对于创新的要求也越来越高,因此可以说智能数据是大数据发展的高级阶段,是大数据在应用创新落地方向的核心要求。## []()01... 需要确定数据的存取模型,还需要进行宽表、数据仓库的设计和构造,否则会导致资源的浪费。● 模型架构的确定。采用流失处理还是批量处理,采用何种调度方式,需要多少运算资源,输出结果如何存放等,也是一个难点和要点...
