数据仓库模型培训
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...
ByConity 技术详解之 ELT
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。ByCon... 它不需要过多的数据建模,而给分析者提供更灵活的选项。ELT已经成为当今大数据的处理常态,它对数据仓库也提出了很多新的要求。 ### 资源重复的挑战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。... 加载至目的端(数据仓库)的过程。Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。- ELT专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起ETL,它不需要过多的数据建模,而给分...
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... 多租户管理:支持多租户模型,租户间互相隔离,独立计费。- RBAC 权限管理:支持库、表、列级,读、写、资源管理等权限。通过角色进行管理。- VW 自动启停,弹性扩展:计算资源按需分配,闲时关闭。降低总成本,提...
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浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
在数据仓库的模型设计中,一般采用第三范式。一个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件 :- 每个属性值唯一,不具有多义性 ;- 每个非主属性必须完全依赖于整个主键,而非主键的一部分 ;- 每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性应该归到其他关系中去。根据 Inmon 的观点,数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模型类似...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
数仓多维数据模型详细设计,欢迎一起加入交流探讨,希望能给读者在实际业务场景-OLAP分析演进过程中有些不一样的IDea。 ## 场景目前数据存储的业务类型-**OLTP**,**OLAP......****1、** 其中一种是企业知识库... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
ByteHouse技术白皮书正式发布,云数仓核心技术能力首次全面解读
> 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。 在数字化浪潮下,伴随着公有云的广泛普... 深度剖析 ByteHouse 在企业级数据仓库场景下的业务需求和挑战;在整体架构及核心技术层面,完整呈现 ByteHouse 引擎不同层级及执行流程,详细解析元数据管理、自研表引擎、复杂查询执行模型等 ByteHouse 自研核心技术...
ELT 支持
ByteHouse 作为云原生数据仓库,逐渐引入了对 ELT(Extract-Load-Transform,提取-加载-转换)的支持。 这使得用户可以避免维护多个异构数据系统。 概述ELT 专注于将经过最少处理的数据加载到数据仓库中,并将大部分转换操作留在分析阶段。 它不需要大量的数据建模,并为分析师提供了更灵活的选择。 ELT 已成为当今处理大数据的规范,它对数据仓库提出了许多新的要求。 查询队列在集群中,我们可能会遇到节点出现不健康状态,或者超载的情...
应用场景
应用场景1 云原生数据湖仓数据湖仓是一种结合了数据湖和数据仓库的新型数据架构,实现了更加灵活、高效和可扩展的数据管理,能够协助企业更好的理解和使用数据资产,提升业务价值。以互联网行业为例,企业需要搭建数据... 3 离线/批量数据分析海量数据离线处理分析是大数据分析系统中的通用场景,企业将多种类型业务系统数据源的数据进行采集、导入、清洗转换,加工形成满足业务分析模型需要的数据组织,支撑企业各业务部门基于统一集中...
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... 离线数据可以通过 Spark 进行特征抽取及特征工程,并把提取出来的特征返存到湖仓或者 HBase 等键值存储。基于离线的数据可以进行离线训练,如通过 Spark MLlib 搭建传统的机型学习模型,或者通过 TensorFlow 进行...
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... 已经有丰富的BI分析模型供分析师或业务人员使用。在进行数据分析时通常需要使用各种模型来验证自己的分析观点,一是为了使自己的结论更具备说服力,二是让自己的论证过程更具备逻辑性和条理性。常见的分析方法如RFM模...
如何快速从 ETL 到 ELT?火山引擎 ByteHouse 做了这三件事
这些数据系统大多采用以行为主的存储结构,比如支付交易记录、用户购买行为、传感器报警等。在数仓及分析领域,海量数据则主要采按列的方式储存。因此,将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。 传统方式是采用 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。但随着云计算时代的到来,云数据仓库具备更强扩展性和计算能力,也要求改...
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...
