数据仓库的需求
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通过和业务方、需求方交谈,或者阅读报表、图表等,可以很容易地识别度量。考虑如下业务需求:- 店铺上个月的销售额如何?- 店铺库存趋势如何?- 店铺的访问情况如何( pv,uv) ? - 店铺访问的熟客占比多少?**这里的销...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。主要的的应用场景如下:# 2.技术趋势和挑战## 业务需求企业级数据仓库场景中,需要...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。**源数据**:此层数据无任何更改,直接沿用外围系统数据结构和数据,不对外开放;为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。**数据仓库**:也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。**数据应用**:前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。数据仓库从各数据源...
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展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库选型、数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > ...
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数据仓库的需求-优选内容
数据仓库的需求-相关内容
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...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”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...
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...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,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**...
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...
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... 可按照实际资源需求量动态的扩缩容。 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...
ByteHouse:基于ClickHouse的实时数仓能力升级解读
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。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,助力客户数字化转型。全篇将从两个版块讲解... 本质上都是跟数据流转有很大的相关性,也就是数据中台的能力,进一步就涉及到对实时数据的需求,通过对实时数据的收集处理和分析,运营就能更快的去迭代内容、收集和分析内容投放的效果,从而能更精准地触达到用户。 ...
观点|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,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,很多时候选择Hive出发点并不是因为Hive很好的支持了企业需求,单单是因为暂时找不到一个能支撑企业诉求的替代服务。 EMR 企业级数仓构建需求...
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,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,很多时候选择 Hive 出发点并不是因为Hive很好的支持了企业需求,单单是因为暂时找不到一个能支撑企业诉求的替代服务。 # 企业级数仓构建需求数仓...
