数据仓库具有四个主要特性
社区干货
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方面都有巨大的提升。 截至 2022 年 2 月,ByteHouse 在字节跳动内部部署规模超过 1 万 8000 台,单集群超过 2400 台。经过内部数百个应用场景和数万用户锤炼,并在多个外部企业客户中得到推广应用。## 产品特性**ByteHouse 以提供高性能、...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的 OLAP 引擎优化,如列存储、向量化执行、MPP 执行、查询优化等,ByConity 可以提供优异的读写性能。项目背景----ByConity 的背景可以追溯到 2018 年,当时字节跳动开始在内部使用 ClickHouse,因为业务的发展,要...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 Table Format 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:- 支持 ACID 和历史... 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...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
> 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... 这些任务可以是数据写入、用户查询,也可以是一些后台任务。用户查询和后台任务,可以共享相同的计算节点以提高利用率,也可以使用独立的计算节点以保证严格的资源隔离。用户可以根据计算任务的特性、优先级和业务类别...
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数据仓库具有四个主要特性-优选内容
数据仓库具有四个主要特性-相关内容
如何快速从 ETL 到 ELT?火山引擎 ByteHouse 做了这三件事
火山引擎 ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析,同时还具备便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性。凭借其强... 4 个维度表:customer, part, supplier, dwdate 
> 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【核心技术解析——元数据】版块摘录...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)
> 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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)
> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
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,并将原始数据集成冗余宽表) DWD(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理) DWM (基于DWD表与业务需求,轻度聚合最近三天的数据) APP (基于DWD或DWM,输出具体报表信息) 在“数据地图”中创建数据仓库中要使用到的表:本案例中库信息为:demo_tpc_ds_2022_11_07_59(请结合具体情况修改) 步骤4: 数据仓库分层建表ODS(...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
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... 发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。## 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处...
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... 可加性对于数据分析来说至关重要,因为数据应用一般不仅检索事实表的单行数据,而往往一次性检索数百、数千乃至百万行的事实,并且处理这么多行的最有用的和最常见的事就是将它们加起来,而且是从各个角度和维度加起来...
云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)|火山引擎
白皮书下载 下载《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)》 白皮书简介 在选择OLAP引擎时,性能是一个重要的因素。高性能,意味着:更短响应时间、更快处理能力、更好用户体验...... ByteHouse 是火山引擎自主研发的云原生数据仓库产品,它全面继承了开源 ClickHouse 的高性能和强大的分析能力,并在架构上遵循新一代云原生理念进行全面重构,实现了容器化、存储计算分离、多租户管理和读写分离等功能。在可扩展性、稳定性、可运维...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
若出现目标数据异常时,清晰的血缘关系可以快速定位问题所在。而且,血缘管理也是元数据管理重要的一部分。3. **减少重复开发**:数据的逐层加工原则,下层包含了上层数据加工所需要的全量数据,这样的加工方式避免了每个数据开发人员都重新从源系统抽取数据进行加工。4. **数据关系条理化**:源系统间存在复杂的数据关系,比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统,取数时该如何决策呢?数据仓库会对相同主题的...
