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数据仓库与数据挖掘星型表

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

社区干货

LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘

TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三类优化策略,实现了超越社区版本的巨大性能提升,且已在内部生产环境得到验证。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- TPC-DS 简介- 性能现- 自研优化策略- 总结## 1. TPC-DS 简介针对数据库不同的使用场景 TPC 组织发布了多项测试标准。TPC-DS 采用星型、雪花型等多维数...

LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘

TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三类优化策略,实现了超越社区版本的巨大性能提升,且已在内部生产环境得到验证。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- TPC-DS 简介- 性能现- 自研优化策略- 总结 ## TPC-DS 简介针对数据库不同的使用场景 TPC 组织发布了多项测试标准。TPC-DS 采用星型、雪花型等多维数据模...

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... 本文尝试引入智能化的BI系统如图4所示,会基于报的异常进行主动分析,通过构建智能算法能主动分析与决策,并直接反馈给业务人员。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/036438536d7b48...

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

是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据模型。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更加固定的 OLAP 查询,从而主要用于模拟测试 OLAP 引擎和轻量数仓场景下的查询性能。由于 SSB 基准测试较为中立,并贴近现实的商业场景,因此在学界及工业界有广泛的应用。SSB 基准测试中对应的结构如下所示,可以看...

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数据仓库与数据挖掘星型表-优选内容

LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三类优化策略,实现了超越社区版本的巨大性能提升,且已在内部生产环境得到验证。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- TPC-DS 简介- 性能现- 自研优化策略- 总结## 1. TPC-DS 简介针对数据库不同的使用场景 TPC 组织发布了多项测试标准。TPC-DS 采用星型、雪花型等多维数...
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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... 本文尝试引入智能化的BI系统如图4所示,会基于报的异常进行主动分析,通过构建智能算法能主动分析与决策,并直接反馈给业务人员。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/036438536d7b48...
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
是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据模型。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更加固定的 OLAP 查询,从而主要用于模拟测试 OLAP 引擎和轻量数仓场景下的查询性能。由于 SSB 基准测试较为中立,并贴近现实的商业场景,因此在学界及工业界有广泛的应用。SSB 基准测试中对应的结构如下所示,可以看...

数据仓库与数据挖掘星型表-相关内容

观点|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...

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度设计和事实表设计等各个方... 数据字段到底应该作为事实还是维度属性看待 ,通常可以这样来做出决定,即看字段是一个含有许多取值并参与运算的度量值(当事实看待),还是一个变化不多并作为约束条件的离散取值的描述(当维度属性看待)。### 星形架...

基于 ByteHouse 构建实时数仓实践

(尤其是多关联查询)。 用户使用 ByteHouse 可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型在内的各类模型。 ByteHouse 可以满足企业级用户的多种分析需求,包括 OLAP 多维分析、定制报表、实时数据分析... 由 ByteHouse 提供统一的数据服务,是基于 DWD 和 DWS 层对外提供一些定制化实时流。 点击跳转 [ByteHouse云原生数据仓库]( ) 了解更多

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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|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

Doris 作为 OLAP 领域中一款极具代性的开源组件,也被集成到了火山引擎 EMR 产品生态中。 > 本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,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...

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...

干货|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

是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据模型。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更加固定的 OLAP 查询,从而主要用于模拟测试 OLAP 引擎和轻量数仓场景下的查询性能。由于 SSB 基准测试较为中立,并贴近现实的商业场景,因此在学界及工业界有广泛的应用。 SSB 基准测试中对应的结构如下所示...

揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,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,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。 ### 1.1 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪...

工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文

交互数据、传感数据。 - 大数据组织与管理 - 如开展分布式文件系统、分布式计算系统、数据库、数据仓储、MOLAP、HOLAP、数据转换工具、数据安全等。 - 大数据分析与发现 - 如数据挖掘、数据统计、基于... 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...

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