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数据仓库具有可复用的知识源

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

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数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文

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:**数据驱动资优化配置,即科学、高效和精准的决策**第一个视角是从业务视角出发,我们可以提炼为三个字为**管*... 即让数据高效复用,减少重复开发2、增效是技术的价值,即降低数据使用门槛,让数据服务无处不在3、清晰明了是数据GPS,即清晰的管理、追踪、定位数据把为什么想清楚了,接下来就是探讨数据仓库是什么,是否能满足以...

ByConity 技术详解之 ELT

谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来不同、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 ... 数据传输层 - 进程内通过内存队列,无序列化,zero copy - 进程间使用brpc stream rpc,保序、连接复用、状态码传输、压缩等- 算子层 - 批量发送 - 线程复用,减少线程数量**带来...

ELT in ByteHouse 实践与展望

> 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】进入官方交流群谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来不同、格式各异的数... 数据传输层 - 进程内通过内存队列,无序列化,zero copy - 进程间使用brpc stream rpc,保序、连接复用、状态码传输、压缩等- 算子层 - 批量发送 - 线程复用,减少线程数量### 带...

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,如果业务系统的业... 业务线变的庞大之后的数据治理**,包括资产治理、数据质量监控、数据指标体系的建设等。其实数据治理的范围很⼴,包含数据本⾝的管理、数据安全、数据质量、数据成本等。在*DAMA 数据管理知识体系指南*中,数据治理...

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浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
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数据仓库具有可复用的知识源-相关内容

干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望

火山引擎ByteHouse 是一款基于开 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... 连接复用、状态码传输、压缩等* **算子层*** 批量发送* 线程复用,减少线程数量* 带来的收益* 1. Cooridnator 更稳定、更高效* 聚合等**算子**拆分到 worker 节点执行* Cooridnator 节点只需要...

数据迁移

1 迁移和部署 Apache Hive 到火山引擎 EMRApache Hive 是一个开源的数据仓库和分析包,它运行在 Apache Hadoop 集群之上。Hive 元存储库包含对表的描述和构成其基础的基础数据,包括分区名称和数据类型。Hive 是可以... 数据库实例。 创建集群时,可以选择外置数据库作为 Hive 元数据。外置数据库可以是客户购买的火山引擎 RDS 实例。 使用火山引擎 EMR Metastore 服务 Metastore 服务允许多 EMR 集群复用,减少运维工作,具备更高的可...

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... 业界目前有多套开源的数据湖的实现方案,字节数据湖是字节跳动基于 Apache Hudi 深度定制,适用于商用生产的数据湖存储方案,其特性如下:- 字节数据湖为打通实时计算与离线计算 ,及实时数据、离线数据共通复用提供...

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配置 ByteHouse 云数仓版 数据源

ByteHouse 是一款火山引擎云原生数据仓库,为您提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析等场景。DataSail 中的 ByteHouse 云数仓版数据源配置,为您提供读取和写入 ByteHouse 的双向通道数据集成能力,实现不同数据源与 ByteHouse 之间进行数据传输。本文为您介绍 DataSail 的 ByteHouse 数据同步的能力支持情况。 1 支持的 ByteHouse 版本支持火山引擎 ByteHouse 云数仓版(ByteHouse_CDW)标品。开通服务详见快速开...

治理效率提升77%!揭秘基于DataLeap实时健康分的最佳实践

> 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# 背景某企业实时数仓团队通过数据收集、整合、计算和存储构建实时数据仓库,为企业提供快速、准确、可靠的实时数据分析和决策支持。目前该实时数仓团队已运行了上万的实时任务,依赖的组件繁多(例如:Flink、Yarn、Abase、Doris等)、开发人员众多 、开发习惯和经验程度参差不齐等各类主客观因素,导致任务稳定性、资浪费等问题频出。因此...

观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?

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中,各类业务... 需要分析处理的数据也随之指数级的快速增长,这对分析的实时性有极高的要求。在选择OLAP引擎时,字节也尝试过Kylin、Druid、Spark等,并且其他产品也做了广泛的调研。经过不断尝试和思考,字节从性能、稳定、可复用等角...

火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考

可以说时至今日,Serverless已迈入了向成熟稳定方向发展的高速轨道。作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开ClickHouse构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进... 独立IO线程池等技术提升数据的存取性能。2. 在网络通信上, 连接复用、RDMA、传输压缩等技术,大幅缓解了网络放大问题。3. 在中间的计算层,ByteHouse是通过virtual warehouse为用户提供弹性的计算服务,提供pay ...

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,企业需要搭建数据分析平台,聚合APP和日志数据分析客户行为支持精准营销,辅助分析决策。但自建开大数据平台时,往往面临管理维护人力投入大,资源成本高且不灵活等问题。 火山引擎EMR提供丰富的主流开源大数据组件,100%开源兼容,支持平...

「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.06

火山引擎数据中台产品双月刊涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新... **### 【干货】火山引擎 DataLeap 联合 DataFun 发布《数据治理知识地图》![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/214db95698fa48b9af3eb13d2669a2ab~tplv-tlddhu8...

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