数据仓库常用的数据模型
社区干货
ELT in ByteHouse 实践与展望
> 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-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。现在,以火山引...
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-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。现在,以火山引擎 ByteHouse 为例的云原生数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extrac...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
由于一个企业的业务过程数据构成了其所有数据的绝大部分,因此事实表也通常占用了数据仓库存储的绝大部分。比如对于某个超市来说,其 **销售的明细数据** 通常占其拥有数据的绝大部分且每天还在不断地累计和增长,而商品、门店、员工、设备等其他数据相对来说固定且变化不大。> **事实表的一行对应一个度量事件**事实上,每行对应的度量事件可粗可细,比如对某个超市来说,在设计其维度模型时,表示顾客购买事件的事实表的一行即可...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
就必须进行合适的数据建模,数据仓库的强壮还是孱弱,健美还是丑陋,就取决于建模的结果。### 2. 数仓建模方法数据仓库的建模方法有很多种,*每一种建模方法代表了哲学上的一个观点*,代表了一种归纳、概括世界的一种方法。常见的有 **范式建模法、维度建模法、实体建模法**等,*每种方法从本质上将是从不同的角度看待业务中的问题*。#### 1) 范式建模法范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法,该方法的主要由 Inmon ...
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数据仓库常用的数据模型-优选内容
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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... 基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种 ETL 处理成为 DWD 层,再基于 DWD 层设计上层的数据模型层,形成 DM,中间会有 DWB/DWS 作为部分中间过程数据。从技术选型来说,从数据源的 ETL 到数据模型的构建通...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
都逃脱不了以下的常用分层架构- ODS:操作型数据(Operational Data Store),指结构与源系统基本保持一致的增量或者全量数据。作为DW数据的一个数据准备区,同时又承担基础数据记录历史变化,之所以保留原始数据和线上原始数据保持一致,方便后期数据核对需要。- CDM:通用数据模型,又称为数据中间层(Common Data Model),包含DWD、DWS、DIM层。- DWD:数据仓库明细层数据(Data Warehouse Detail)。对ODS层数据进行清洗转化,以业...
解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术
由于大模型的训练数据有限,在针对一些最近的消息或者特定领域信息的查询来说,通常结果不准确。为了提升检索的准确性,一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 Embedding 模型将向量写入到向量数据库里后,把问题通过相同的 Embedding 模型转化为向量进行近似度搜索,得到问题的相似知识作为 prompt,连同问题一起提交给大模型处理,最终得到更准确的答案。后存储,而要提升压缩率,列存的相同列的数据存储在一起使其具备先天优势;再加上能不再读取无效的列带来的带宽节省,使其更势不可挡,随之而来的列式存储相关的研究和工业系统如雨后春笋般出现。2005年,是列式存储的重生之年,首个完整的列式存储系统C-St...
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...
干货 |揭秘字节跳动基于 Doris 的实时数仓探索
数据湖的这些表。于是通过 Catalog 直接查询 Hive、Iceberg、Hudi 表。经过了两个月的开发,目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等... 因为扩缩容的时候也不需要做数据搬迁。只要进程起来可以执行任务,资源过多时也可以在一两分钟之内将资源回收。因此计算节点可以实现非常好的弹性,可以支持分时弹性,这也是最常用的弹性策略。![picture.image](h...
CreateDataModel - 创建数据模型
NameString是my_entity 数据模型文件名 HeadersArray of String是["my_entity_id","aaa","bbb"] 表头列表 RowsArray of ListString否[["your-sample-3-id","AAA","BBB"]] 对象列表,是字符串数组的数组 WorkspaceIDString是wcxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 工作空间ID RepositorySchemaRepositorySchema否null 中心化仓库schema信息 AAIPassportString是xxxx 中心化仓库签名 SchemaIDString是jcxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 中心化仓库异步任务ID ...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
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... 需要提前定义数据模型和无法进行交互式分析等问题,随着数据量变大反而会导致返回结果慢。随后团队又希望用Spark来解决问题。但Spark同样存在不少问题困扰着团队,比如查询速度不够快、资源使用率高、稳定性不够好,以...
