相比起传统数仓,云原生数据仓库凭借更灵活、更具弹性化的特性,以及有效降低资源、人力成本的能力,在云市场上受到越来越多的关注,逐渐成为企业数字化基础设施中的关键“底座”。 《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》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。# 三“高”一...
> 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... 进行了优化设计和工程实现,产品特性和优势如下:**- 存储计算分离:解决了全局元数据管理,过多小文件存储性能差等等技术难题。在最小化性能损耗的情况下,实现存储层与计算层的分离,独立扩缩容。- 新一代 MPP ...
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,也要求改变传统的 ELT 流程。 火山引擎 ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析,同时还具备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。凭借其强大的计算能力,可...
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 ... 新增了以下特性和优化改进。 ### 分阶段执行(Stage-level Scheduling)![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a97c8a906c10495aaa3c01d65eba8117~tplv-tlddhu8...
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**...
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...
> 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...
Codegen 跟向量化,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 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但是现在人们发现可能向量化是一个更好的选择,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 的一些特性,比如 SIMD,Pipelin...
思考如何由传统的民主集中式治理升级为分布式用户自治模式,进而充分提高治理效率,发挥每个人的能动性。本次内容主要探讨新的数据治理解决方案,具体包括:* 字节数据治理的背景与机遇* 分布式的理解与落地* 分布式数据自治的架构体系分享**《解读火山引擎 EMR Stateless 创新理念和业务价值》*** 火山引擎 EMR 资深产品经理 林飞数据湖的出现是为了解决传统数据仓库和数据集市所面临的问题:避免原始数据丢失从而选...
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...
针对自身实际的业务场景和数据规模,字节也提出了新的索引实现方式并且贡献到了社区。本次分享主要介绍字节跳动数据湖索引演进。**全文包括以下四部分:**- Hudi 索引介绍- 问题与挑战- 字节数据湖索引演进- 未来规划分享嘉宾|耿筱喻 字节跳动 火山引擎LAS研发工程师编辑整理|吕宴全 浙江大学出品平台|DataFunTalk* * * # **1. Hudi 索引介绍**## **1.1 传统数仓数据更新**传统数据仓库的数据更...
和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,从而达到 Pay as you go 按实际用量付费的模式。 ByteHouse 作为云原生的数据平台,从架构层面入手,通过存储和计算分离的云原生架构完美适配云上基础设施。在字节跳动内部,ByteHouse 已经支持 80% 的分析应用场景,包括用户增长业务、广告、A/B 测试等。除了极致的分析性能之外,ByteHouse 开箱即用,按实际使用付费的特性也...
数据的存储与查询。从技术角度出发,数据库可以分为关系型数据库与 NoSQL 数据库。**从场景角度出发,数据库又可以分为 OLTP 数据库与 OLAP 数据库**。OLTP(Online trancaction processing),是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重分析决策支持,并且提供直观易懂的查询结果,主要跟大数据系统关系...