数据仓库与大数据的本质区别
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数... 仓库同一商品在不同时期的库存加起来。银行的账户余额也是半可加事实的例子,可以把不同分行的账户余额加起来或者不同账户人的账户余额加起来,但是不能把不同月份的账户余额加起来。非可加性事实则根本就不能相...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
大数据开发大大推动了新技术和新应用的不断涌现* 就业市场上,大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业* 人才培养上,很大程度上改变中国高校信息技术相关专业的现有教学和科研体制### 1.4 典型大数据的应用略### 1.5 大数据关键技术* 数据采集:将**分布的、异构数据源**中的数据如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行**清洗、转换、集成**,最后加载到**数据仓库或数据集市**中,成为联机分析处理、数据挖掘...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。建设数据仓库犹如创造一条新的生命,分层架构只是这条生命的逻辑骨架而已。想要在骨架上长出血肉,就必须进行合适的数据建模,数据仓库的强壮还是孱弱,健美还是丑陋,就取决于建模的结果。### 2. 数仓建模方法数据仓库的建模方法有很多种,*每一种建模方法代表了哲学上的一个观点*,代表了一种归纳、概括世界的一种方法。常见的有 **范式建模法、维度建模法、实体建模法**等,*每种方法从本质上...
我的大数据学习总结 |社区征文
同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意,大数据领域的技术很多很广... 学习难点: SQL on RDD与SQL on Dataset/DataFrame的区别。在学习SparkSQL时,我发现它支持两种SQL查询方式:使用SQL对RDD进行查询,以及使用SQL对Dataset/DataFrame进行查询。区分两个概念变得很重要。为了理解区别...
特惠活动
数据仓库与大数据的本质区别-优选内容
数据仓库与大数据的本质区别-相关内容
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
近几年热门的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的表现。### **第二,向量化。**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 Mone... 差别比较大的场景,则在每个场景形成一两个寡头,寡头跨场景的能力则竞争力很弱。**趋势四:分析实时化**大数据最早是批式计算的形式,但理想状态是纯流式方式。分析实时化的表现有(近)实时引擎和流引擎。...
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... 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 。降低数据基线破线的风险。通过复用批流计算的...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
作者:辛现银,火山引擎开源大数据平台 E-MapReduce 技术架构师> 本文整理自火山引擎开发者社区[技术大讲堂第四期](https://developer.volcengine.com/activity/7127929233808031774)演讲,主要为大家介绍了数据湖仓... 近几年火起来的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的一个表现。另外一个趋势是向量化。说到这里要提一句,Codegen 跟向量化,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...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理...
助力春节精准营销,火山引擎ByteHouse加速数据分析效率
以OLAP为数据库架构不仅助力商家实时收集和分析数据,结合数据洞察等产品,还能让商家了解营销策略有效性,判断哪些产品或服务更受欢迎,帮助商家了解客户的需求和偏好。例如,在线上电商场景中,基于实时数据,在发现某个产品销量突然下降时,商家可以立即分析原因,并采取调整价格、增加库存或优化产品描述等相应措施,做到及时止损。 ByteHouse是火山引擎推出的一款基于开源ClickHouse构建的云原生数据仓库,能提供极速数据分析服务...
火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
基于cloud-native 云原生的理念构建了全新一代的数据仓库,架构上进行了三层解耦,期望在Serverless的加持下,提供更稳定、可靠、可信的分析服务,让开发人员时间精力从基础设施运维优化上解放,更聚焦在核心业务功能中。本文来自于火山引擎ByteHouse产品负责人李群的分享,从场景选择、应用门槛、落地应用等5个方面,介绍Serverless在OLAP领域应用思考。### 哪些应用场景适合选择Serverless架构?在OLAP数据分析领域,我们先看哪些...
ELT in ByteHouse 实践与展望
而这种查询分析底层对接了ByteHouse的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。### ETL场景#### ELT与ETL的区别- ETL是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库)的过程。Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。- ELT专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fe19cec5685d4da98efb4679d76275f1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839654&x-signature=%2Fj5qPXAQYiajIPDioGNMM4BNtbU%3D)> > > 数据仓库发展历程很久,随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、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...
