数据仓库建模划分图
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,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:-...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、... 能够收集各个计算组的性能数据,为查询、写入和后台任务动态分配资源。同时支持计算资源隔离和共享,资源池化和弹性扩缩等功能。资源管理器是提高集群整体利用率的核心组件。- **服务节点**服务节点(CNCH Serv...
ByConity 技术详解之 ELT
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。 ### 资源重复的挑战或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数... 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...
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数据仓库建模划分图-优选内容
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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... 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,以业务过程作为建模驱动...
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...
幸福里基于 Flink & Paimon 的流式数仓实践
如下图所示,我们可以看下数据是如何通过工单系统产生和流转的。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-L... 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...
幸福里基于 Flink & Paimon 的流式数仓实践
建模特点**在实际业务的实时数仓 Pipeline 中,进入实时数仓前有多个数据源,每个数据源的特点也都不同,所以实时增量部分会存在 MQ 中,全量数据则是存在 Hive 中。上图实时...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
> 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 **随着数据的应用场景越来越丰富,企业对数据价值反馈到业务中的时效性要求也越来越高,很早就有人提出过一个概念:**... 高可用企业级分析性数据库,支持用户交互式分析 PB 级别数据。其自研的表引擎,灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘,实现了热数据按生命周自动冷存,缓解存储空间压力;同时引擎内置了图形化运维界面,可轻松对...
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... #### 3.2 建模算法##### 1. 决策树 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
火山引擎ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍 ByteHouse 团队如何在 ClickHouse 的基础上,构建并优化 ELT 能力,具体包括四部分: **●** ByteHouse 在字节的应... (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...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
{数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM 层- 公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整个业务过程的一致性维度,降低数据计算口径和算法不统一风险;...
