构建数据仓库的好处
社区干货
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策,而这些关键词的实现就体现在分层架构内。一个好的分层架构,有以下好处:1. **清... 维度表来构建数据仓库、数据集市。目前在互联网公司最常用的建模方法就是维度建模。**维度建模怎么建:**在实际业务中,给了我们一堆数据,我们怎么拿这些数据进行数仓建设呢,数仓工具箱作者根据自身60多年的实...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 YARN上。标准的 JDBC 接口,标准的 SQL 服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几,但是并不等于Hive在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很多时候选...
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... UDF:支持 Python UDF/UDAF 创建与管理,补足函数的可扩展性。(Java UDF/UDAF 已在开发中)- 自研优化器:自研 Cost-Based Optimizer,优化多表 JOIN 等复杂查询性能,性能提升若干倍。 **产品能力上,在引擎...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,提供优异的查询,写入性能。文章来源|ByConity 开源社区GitHub |https://github.com/ByConity/ByConity作者|程伟,MetaAPP 大数据研发工程师 MetaApp 是国内领先的游戏开发与运营商,专注移动端信息高效分发,致力于构建面向全年龄段的虚拟世界。截至 2023 年,MetaAp...
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构建数据仓库的好处-优选内容
构建数据仓库的好处-相关内容
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... 一个租户内可以创建 1 个或多个计算组,计算资源扩缩容的方式有两种,一种是调整计算组的 CPU 核数和内存大小实现快速的纵向扩缩容,另一种方式是增减计算组的数量实现水平扩容,在存储计算分离的架构下,计算资源与存储...
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... 外表索引的构建和加速、以及索引的自动推荐和转换;查询优化器的持续优化;分布式缓存机制等。* **稳定性提升** :支持更多维度的资源隔离,提供更好多租户能力;丰富 Metrics,提升可观察性和问题诊断能力。* **企业级...
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...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
处理明细数据外一般还会包含轻度汇总层的概念,另外离线数仓中应用层数据在数仓内部,但实时数仓中,app 应用层数据已经落入应用系统的存储介质中,可以把该层与数仓的表分离;- 应用层少建设的好处:实时处理数据的时候... {数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}: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...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
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 体系均走了 Codegen 的道路,因为 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但现在,向量化是一个更好的选择,因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等...
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...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
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... 企业在构建数据湖仓时面临的挑战我们总结了一下,主要分为以下 5 个方面:- 整体数据链路复杂:即使是开发一个小的 APP,要搭建起整个数据链路也是很复杂的,比如数据回流需要写数据库;日志要回流,要基于回流数据做...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
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**两个方面详细介绍 **如何构建企业级数据湖仓**,剖析火山引擎大数据平台的架构与实践。...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
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 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但是现在人们发现可能向量化是一个更好的选择,向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。**趋...
