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数据仓库中数据表示的模式

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

社区干货

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)

ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方面都有巨大的提升。 截至 2022 年 2 月,ByteHouse 在字节跳动内部部署规模超过 1 万 8000 台,单集群超过 2400 台。经过内部数百个应用场景和数万用户锤炼,并在多个外部企业客户得到推广应用。##...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)

> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)

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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上)()精彩回顾: ## ByteHou...

观点 | 数仓领域的未来趋势解读

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,各类业务... 数据量通常是业务数据的数百倍。 **随着大数据应用的深入发展,最核心的业务需求如下:****1)提高分析的实时性**最近10年,以hadoop技术体系为代表的大数据平台大规模部署,大大小小的企业和政府部门都...

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数据仓库中数据表示的模式-优选内容

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方面都有巨大的提升。 截至 2022 年 2 月,ByteHouse 在字节跳动内部部署规模超过 1 万 8000 台,单集群超过 2400 台。经过内部数百个应用场景和数万用户锤炼,并在多个外部企业客户得到推广应用。##...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)
> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)
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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上)()精彩回顾: ## ByteHou...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
数据四张样例表:样例中的四张表分别代表: [事实表] Store_Sales: 销售记录表。 [维度表] Customers: 客户信息表。 [维度表] Stores: 商店信息表。 [维度表] Date_Dim: 时间信息表。 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...

数据仓库中数据表示的模式-相关内容

DataLeap数据仓库流程最佳实践

样例中的四张表分别代表:* **[事实表] Store_Sales**: 销售记录表。* **[维度表] Customers**: 客户信息表。* **[维度表] Stores**: 商店信息表。* **[维度表] Date_Dim**: 时间信息表。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。![图片](http...

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...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

ETL是数据仓库的流水线,也可以认为是数据仓库的血液,它维系着数据仓库中数据的新陈代谢,而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。建设数据仓库犹如创造一条新的生命,分层架构只是这条生命的逻辑骨架而已。想要在骨架上长出血肉,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...

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火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)

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浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

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... 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以记录一张顾客的...

字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity

‍ ‍项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的... 图虚线部分表示一个 SQL 的流入,实线部分的双向箭头表示组件内的交互,单向箭头表示数据的处理并输出给客户端。我们将通过一个 SQL 的完整生命周期来具体分析它在 ByConity 各个组件的交互过程。 ![p...

以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路

数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类问题,云数仓的概念应运而生。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...

云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)|火山引擎

白皮书下载 下载《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)》 白皮书简介 在选择OLAP引擎时,性能是一个重要的因素。高性能,意味着:更短响应时间、更快处理能力、更好用户体验...... ByteHouse 是火山引擎自主研... 提供更流畅的数据分析体验。通过智能优化算法和先进的执行技术,ByteHouse 能够更好地应对各种复杂的查询场景。 点击这,即刻获取完整白皮书。

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

Doris 作为 OLAP 领域一款极具代表性的开源组件,也被集成到了火山引擎 EMR 产品生态中。 > 本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第...

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