数据仓库建设基本思路
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
以上特点也是数据仓库的特点,所以好的数据仓库一定是耗散结构的**多层次,开放,一直被构建ing**# 三、怎么做,如何搭建数仓## 建设思路如何搭建数仓,在业界一直存在着两种思路### 从顶到下从顶到下,即从点到面,到面面俱到### 从低到上从低到上,即面面俱到,到各个击破### 数仓分层不管是哪一种,都逃脱不了以下的常用分层架构- ODS:操作型数据(Operational Data Store),指结构与源系统基本保持一致的增量或者...
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... ETL是数据仓库的流水线,也可以认为是数据仓库的血液,它维系着数据仓库中数据的新陈代谢,而数据仓库日常的管理和维护工作的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...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。本样例中,我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:dim_trip_dri_base---#### 4. DWM 汇总层建设在建设顺风车实时数仓的汇总层的时候,跟顺风车离线... 抽样核心店铺的数据进行指标准确性验证,确保测试用例全部通过。- 全量验证方案该方案主要应用在数据完整性和一致性验证上,在实时维度表验证的场景使用最多。大体思路:将存储实时维度表的在线 HBase 集群中的数...
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数据仓库建设基本思路-优选内容
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干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
而是等于 Table Format 加上一些上层建筑。这些上层建筑由商业公司提供,但除此之外也期望能来来自社区。**趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展**数据湖的本质是起 task ,然后做计算。当引... 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...
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:- 怎么组织数据仓库中的数据?- 怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷?- 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** **近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。** 白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHous... 先后进行了业务数据的大集中、用户行为数据和 IOT 数据的广泛采集存储,企业和政府单位的数据量每年呈现 30%以上的增长速度。 在过去集中式架构的数据仓库方案中,建设成本与数据总量正相关,成本居高不下;采用...
ELT in ByteHouse 实践与展望
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数... 数据量逐渐增多,提高性能的同时,需要进行一些数仓转换操作在ByteHouse上去做复杂查询或ELT任务,可以扩展ClickHouse的能力,增强它的可用性、稳定性以及性能,同时还支持不同类型的混合负载。## 业界解决思路在...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
> > > 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。本系列分两次连载, **第一部分(本文)分享我们在企业级数仓建设上的技术选型观点** ,第二个部分则重点介... **惊帆** 来自 字节跳动数据平台EMR团队EMR 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...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
建设的实践。文 | **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...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
> 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。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 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce...
ByConity 技术详解之 ELT
谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load ... 会出现两份数据存储。其次在这过程中也会出现两套不同的ETL逻辑。当数据量变大,计算冗余以及存储冗余所带来的成本压力也会愈发变大,同时,存储空间的膨胀也会让弹性扩容变得不便利。### 业界解决思路在业界中...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群**近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHouse 引擎的发展历程,首次详细展现 ByteHouse 的整体架构设计及自研核心技术,为云原生数据仓库发展,及企业数字化转型实战运用提供最新的参考和启迪。以下为 ByteHouse 技术白皮书【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...
