数据仓库与数据挖掘计算题
社区干货
面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文
### 1、BI的起源与发展 BI又称商业智慧或商务智能,是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘以及数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团提出,加特纳... 降低了业务和分析之间的巨大沟通成本,业务创建的分析报告就更有针对性与业务价值。对于分析师而言,节省出来的时间,可以将更多的精力放在一些“高精尖”的项目上,集中精力攻克更难的问题。 商业智能发展至今,已...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术... ByteHouse 作为云原生的数据平台,从架构层面入手,通过存储和计算分离的云原生架构完美适配云上基础设施。在字节跳动内部,ByteHouse 已经支持 80% 的分析应用场景,包括用户增长业务、广告、A/B 测试等。除了极致的分...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
数据分布真实而不均匀。因此 TPC-DS 成为客观衡量多个不同 Hadoop 版本以及 SQL on Hadoop 技术的最佳测试集。这个基准测试有以下几个主要特点:- 一共 99 个测试案例,遵循 SQL 99 和 SQL 2003 的语法标准,SQL 案例比较复杂;- 分析的数据量大,并且测试案例是在回答真实的商业问题;- 测试案例中包含各种业务模型(如分析报告型,迭代式的联机分析型,数据挖掘型等);- 几乎所有的测试案例都有很高的 IO 负载和 CPU 计算需...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
最后加载到**数据仓库或数据集市**中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础;或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析。* 数据存储和管理:利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。* 数据处理与分析:利用分布式并行编程模型和计算框架,结合**机器学习和数据挖掘**算法,实现对海量数据的处理和分析;对分析结果进行可视...
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数据仓库与数据挖掘计算题-优选内容
数据仓库与数据挖掘计算题-相关内容
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
**惊帆** 来自 字节跳动数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有... 并且和Ranger结合可以做到更细粒度的行列权限级别,拥有较好的数据安全。- 集成成本低:MapReduce只支持编程态的接口,并且不支持迭代计算,Hive封装了MapReduce提供SQL的接口,可以很低成本的和上层数据挖掘,数据分...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDB... 拥有较好的数据安全。- 集成成本低:MapReduce 只支持编程态的接口,并且不支持迭代计算,Hive 封装了 MapReduce 提供 SQL 的接口,可以很低成本的和上层数据挖掘,数据分析工具进行集成。所以虽然 Hive 出现已经非...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品季刊 VOL.10
火山引擎数据中台产品双月刊涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新... 同步进行分词处理和数据挖掘,之后用EMR-HSQL任务进行逻辑加工并归档到Hive,最终用EMR-报表任务将数据以邮件方式发给各渠道负责人。 - **广告投放效果跟踪-准实时分析查询**:广告主基于EMR StarRocks构建分钟...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
数据分布真实而不均匀。因此 TPC-DS 成为客观衡量多个不同 Hadoop 版本以及 SQL on Hadoop 技术的最佳测试集。这个基准测试有以下几个主要特点:- 一共 99 个测试案例,遵循 SQL 99 和 SQL 2003 的语法标准,SQL 案例比较复杂- 分析的数据量大,并且测试案例是在回答真实的商业问题- 测试案例中包含各种业务模型(如分析报告型,迭代式的联机分析型,数据挖掘型等)- 几乎所有的测试案例都有很高的 IO 负载和 CPU 计算需求...
大数据学习架构实践|社区征文
数据仓库工具,可以用来做ETL与数据分析。可以用SQL语句操作。Hive会把SQL语句转换成MapReduce作业。2)Pig:处理非结构化数据的Hive;3)Spark SQL:类似Hive SQL;### **4.3.2 实时计算**1)Spark Streaming:微批处理计算框架,通过小微批处理实现实时计算。2)Storm:流式计算框架,有了Flink,基本不用Storm了。3)Flink:高吞吐、低延迟、高性能的流式计算框架。## **4.4 数据分析**### **4.4.1 数据挖掘**1)Spark MLilb...
干货|火山引擎DataLeap:3个关键步骤,复制字节跳动一站式数据治理经验
数据及时性和质量等。**第二,健康分。**主要根据治理的垂直方向划分为存储健康分、计算健康分、质量健康分三个层级。在第一层的维度下,第二层细化问题大类,如存储方面,包括:无效存储、异常存储等;质量方面,包括:及时性、报警、元信息配置规范等。第三层则将具体问题通过标签定义,如无效存储涉及TTL不合理、热度方面信息(xx天无查询)等。综上,主要通过健康度和治理全景将资产清晰地表述出来,再通过元数据仓库进行底层数据建...
认识 DataLeap
多业务系统下的数据共享、数据治理、资产管理等难题,同时也将字节内部分布式数据治理方法和实践,围绕企业数据全生命周期管理最终融入到产品工具中,帮助企业加速数据中台及湖仓一体平台建设,提升数据研发效率,降低运维管理成本,挖掘数据价值,为企业决策及数字化转型提供数据支撑。DataLeap 支持多种计算和存储引擎服务,包括火山引擎 E-MapReduce(EMR)、火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse、湖仓一体分析服务(LakeHouse Analytics S...
产品简介
多引擎元数据管理,跨源查询分析能力,直接查询 MySQL、HBase、Kafka、对象存储等,支持元数据自动发现与采集,实时感知变化。 湖仓一体架构 融合了数据湖的开放性及数据仓库的规范性,开放的存储&计算引擎,规范的存储格... 实现一站式数据挖掘-洞察-应用,驱动业务增长。 4. 应用场景 4.1 云数据仓库企业构建云上数据仓库,解决多源异构、海量数据、批流场景下低性能、高成本问题,打破数据孤岛,减少数据移动,提供一站全域数据分析与挖掘服...
字节跳动十余演讲齐聚 CommunityOverCode Asia 2023 分享开源实践
分享他在贡献开源社区过程中的一些小故事和思考,如何克服这些困难,最终在开源社区取得突破,并且在工作和开源贡献之间取得平衡。 **李本超** ,字节跳动 Flink SQL 技术负责人Apache Calcite PMC Member,Apache Flink Committer,毕业于北京大学,目前就职于字节跳动流式计算团队,Flink SQL 技术负责人。 **专题:数据湖与数据仓库**...
