gp数据仓库的数据类型
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
即数据驱动业务运营策略【不再是盲人摸象式的策略】第二个视角从技术角度出发,我们可以提炼为八个字为**降本增效**,**清晰明了**1、降本是技术的使命,即让数据高效复用,减少重复开发2、增效是技术的价值,即降低数据使用门槛,让数据服务无处不在3、清晰明了是数据GPS,即清晰的管理、追踪、定位数据把为什么想清楚了,接下来就是探讨数据仓库是什么,是否能满足以上的诉求# 二、是什么,数据仓库定义数据仓库广泛定义:...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
字节跳动数据平台> > > 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... =&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...
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... 两种数据更新能力,应用扩展性强,对用户使用友好。# ▌**近实时技术架构**3. ## **近实时场景特点**近实时场景在一般分为为两种类型,第一类是面向分析型的需求,第二类是面向运维型的需求。- 面向分析型的...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
数仓多维数据模型详细设计,欢迎一起加入交流探讨,希望能给读者在实际业务场景-OLAP分析演进过程中有些不一样的IDea。 ## 场景目前数据存储的业务类型-**OLTP**,**OLAP......****1、** 其中一种是企业知识库... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
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gp数据仓库的数据类型-优选内容
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观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
企业数据仓库架构必然不等于一个组件,大部分企业在数仓架构实施的都是都是基于现有的部分方案,进行基于自己业务合适的方向进行部分开发与定制,从而达到一个半自研的稳态,既能跟上业务变化的速度,又不过于依赖和受限于组件自身的发展。企业级数仓架构设计与选型维度一般来说企业级数仓架构设计与选型的时候需要从以下几个纬度思考: * 开发的便利性:所选择的数仓架构是否具有很好的开发生态,可以提供不同类型的开...
达梦@记一次国产数据库适配思考过程|社区征文
若是通过**Mysql或Oracle或其他数据库,文件等方式迁移导入**。这里记录一下迁移过程中遇到的问题,**在迁移的时候,报某些字段超长**。于是,查看了MySql中那些字段的类型及长度,都是varchar(50) 。这里应该是迁移有些... ```说明:这里的groupId坐标参数,可由使用者自行在nexus中upload创建声明,然后在pom.xml中引入相关坐标即可。扩展:若是需要从本地deploy到nexus或是先获取本地仓库.m2的包->nexus仓库的包->aliyun maven仓库的包...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
企业数据仓库架构必然不等于一个组件,大部分企业在数仓架构实施的都是都是基于现有的部分方案,进行基于自己业务合适的方向进行部分开发与定制,从而达到一个半自研的稳态,既能跟上业务变化的速度,又不过于依赖和受限于组件自身的发展。## 企业级数仓架构设计与选型维度一般来说企业级数仓架构设计与选型的时候需要从以下几个纬度思考: - 开发的便利性:所选择的数仓架构是否具有很好的开发生态,可以提供不同类型的开发态...
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... 有时候往往不能确定该列数据是事实属性还是维度属性。记住**最实用的事实就是数值类型和可加类事实**。所以可以通过分析该列是否是一种包含多个值并作为计算的参与者的度量,这种情况下该列往往是事实。**其中粒度...
字节跳动数据湖索引演进
**导读:** 字节跳动数据湖架构是在 Apache Hudi 开源版本基础上的再次迭代,在 Hudi 落地的过程中,字节跳动也遇到了各种类型的问题,尤其是在索引使用的效率上。针对自身实际的业务场景和数据规模,字节也提出了新的索... 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...
ELT in ByteHouse 实践与展望
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-L... 同时还支持不同类型的混合负载。**业界解决思路**在业界中,为了解决以上问题,有以下几类流派:* **数据预计算流派**:如 Kylin 等。如果Hadoop 系统中出报表较慢或聚合能力较差,可以去做一个数据的预计算...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
车辆类型、可以运载什么货物、允许最大数量等)● 目前拥有的资源是什么?(预算、团队、时间等)● 阶段的规划是什么?(资源、目标、实施)这时候最主要的一点就是需要清晰造路的主要目的,也就是建设这个系统的近... 经过特征工程后的数据是可以作为模型的输入进行建模了,为了保证在生产环境中的模型运行效率,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...
干货 | 嵌入式数据分析最佳实践
即在企业现有业务系统中按需集成各类数据分析能力。随着越来越多企业重视BI的部署和应用,在内部实现嵌入式数据分析也展现出强烈需求。本文将具体介绍字节跳动内部嵌入式数据分析实践。> > > > 