企业数据仓库面临的问题
社区干货
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务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。2. 通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一...
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...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
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... 如果企业考虑在 K8S 上构建自己的计算引擎,Hive 面临的局限会更加明显。- 性能:整体架构是否拥有更好的性能。- 安全:是否支持不同级别,不同力度的用户访问和数据安全鉴权体系。对于企业数仓架构来说,最重要...
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... **企业构建数据湖仓的挑战**企业在构建数据湖仓时面临的挑战分为以下 5 个方面:* **整体数据链路复杂** :即使是开发一个小的 APP,要搭建整个数据链路也很复杂,比如数据回流需要写数据库;日志要回流,...
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观点|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... 如果企业考虑在K8S上构建自己的计算引擎,Hive面临的局限会更加明显。* 性能:整体架构是否拥有更好的性能。* 安全:是否支持不同级别,不同力度的用户访问和数据安全鉴权体系。对于企业数仓架构来说,最重要...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
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... 解耦程度:分布式任务必然需要多个组件的协调,例如分布式存储,资源管理,调度等,像Hive就重度依赖于YARN体系,计算引擎也与MR强绑定,在解耦方面较弱,如果企业考虑在K8S上构建自己的计算引擎,Hive面临的局限会更加...
如何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... 企业在构建数据湖仓时面临的挑战分为以下 5 个方面:- **整体数据链路复杂**:即使是开发一个小的 APP,要搭建整个数据链路也很复杂,比如数据回流需要写数据库;日志要回流,要基于回流数据做指标计算,回流数据还需...
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...
治理效率提升77%!揭秘基于DataLeap实时健康分的最佳实践
某企业实时数仓团队通过数据收集、整合、计算和存储构建实时数据仓库,为企业提供快速、准确、可靠的实时数据分析和决策支持。目前该实时数仓团队已运行了上万的实时任务,依赖的组件繁多(例如:Flink、Yarn、Abase、Doris等)、开发人员众多 、开发习惯和经验程度参差不齐等各类主客观因素,导致任务稳定性、资源浪费等问题频出。因此,任务治理已是势在必行,但纵观整个治理过程,仍存在以下矛盾:## 1. 业务阶段与数据治理的矛盾业务...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。作者:辛现银,火山引擎开源大数据平台 E-MapReduce 技术架构师 数据湖仓开源趋势... 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(上)
《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... 有效避免了传统 MPP 架构中的 Re-sharding 问题,同时保留了 MPP 并行处理能力。- 数据一致性与事务支持。- 计算资源隔离,读写分离:通过计算组(VW)概念,对宿主机硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有...
ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据湖
随着大数据处理需求的不断增加,更低成本的存储和更统一的分析视角变得愈发重要。数据仓库作为企业核心决策支持系统,如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑,ByConity 0.2.0 中发布了一系列对接外部存储的能力,初步实现对 Hive 外表及数据湖格式的接入。# 支持 Hive 外表随着企业数据决策的要求越来越高,Hive 数据仓库已成为了许多组织的首选工具之一。通过在查询场景中结合 Hive, ByConity...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
> 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...
