数据仓库分层的优缺点
社区干货
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。2. 通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一...
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 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 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHous...
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...
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 技术白皮书整体架构设计版块摘录。** [点...
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数据仓库分层的优缺点-优选内容
数据仓库分层的优缺点-相关内容
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
今天给大家一起分享下有着悠久历史的数据仓库的一些思考由三部分组成为什么,搭建数据仓库是什么,数据仓库定义怎么做,如何搭建数仓# 一:为什么,搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效... 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...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
轻度聚合最近三天的数据)* APP (基于DWD或DWM,输出具体报表信息)在“数据地图”中创建数据仓库中要使用到的表:本案例中库信息为:demo_tpc_ds_2022_11_07_59(请结合具体情况修改)## **步骤4:** **数据仓库分层建表**### ODS(数据聚合宽表)```sqlCREATE TABLE demo_tpc_ds_2022_11_07_59.ods_demo_cus...
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)
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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 是火山引擎自主研发的云原生数据仓库产品,它全面继承了开源 ClickHouse 的高性能和强大的分析能力,并在架构上遵循新一代云原生理念进行全面重构,实现了容器化、存储计算分离、多租户管理和读写分离等功能。在可扩展性、稳定性、可运维...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)
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干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 YARN 上。标准的 JDBC 接口,标准的 SQL 服务器,分布式任务执行,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...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fli... 营销大促场景的特点是数据本身变更频率不高(小时级),但是需要支持一段周期(5-15天) 至今的累积值统计 。之前的纯离线方案,是每小时对 T – 1的数据进行全量计算,下游使用Presto 分析。这种方案的缺点是数据的时效性...
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... 各种各样的数据源都可以通过Kafka或者Flink写入到ByteHouse里面,然后来对接上层的应用。按照数仓分层角度,Kafka、Flink可以理解为ODS层,那ByteHouse就可以理解为DWD和DWS层。如果说有聚合或者预计算的场景,也可以...
