数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模型类似。在业务系统中,企业数据模型决定了数据的来源,而企业数据模型也分为两个层次,即主题域模型和逻辑模型。同样,主题域模型可以看成是业务模型的概念模型,而逻辑模型则是域模型在关系型数据库上的实例化。#### 2) 实体建模法实体建模法并不是数据仓库建模中常见的一个方法,它来源于哲学的一个流派。从哲学的意义上说,客观世界应该是可以细分的,客观世界应该可以分成由一个个实...
分享我们在企业级数仓建设上的技术选型观点** ,第二个部分则重点介绍了字节跳动数据平台在通过SparkSQL进行企业级数仓建设的实践。> > > > ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.c... **惊帆** 来自 字节跳动数据平台EMR团队EMR 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive已经不单单是一个技...
分享我们在企业级数仓建设上的技术选型观点**,第二个部分则重点介绍了字节跳动数据平台在通过 SparkSQL 进行企业级数仓建设的实践。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tld... **惊帆** 来自 字节跳动数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有...
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Extract-Load-Transform (ELT)的能力,从而使用户免于维护多套异构系统。具体而言,用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL语句,在ByteHouse内部进行数据转换,而无需依赖独立的ETL系统及资源。 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,...
> 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... **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搭建了大数据平台和分析应用,以隔天和小时...
> 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... 保障数据整体规范性、稳定性,逐步成为公司内评价团队实时数据治理水平和资源分配的风向标,让治理成为一件简单高效的事。实时健康分方案大致可以分为四个模块:元数仓建设、治理项沉淀、分数计算、平台治理。## ...
## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),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... 是没有意义的。度量和环境这两个概念构成了维度建模的基础。而所有维度建模也正是通过对度量和及其上下文和环境的详细设计来实现的。### 事实和维度在 Kimball 的维度建模理论中,**度量称为事实,上下文和环境...
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**两个方面详细介绍 **如何构建企业级数据湖仓**,剖析火山引擎大数据平台的架构与实践。...
> 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce...
前言 本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。 关于实验 预计部署时间:50分钟 级别:初级 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS 受众: 通用 环境说明已购买DataLe... 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,我们的数据仓库建设思路是: ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成冗余宽表) DWD(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理) DWM (基于DWD表与业务...
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... 数据类型** 和**与其他数据管理工具的集成** 是我们重点关注领域。具体包含以下几个方向:* **性能提升** :使用索引进行加速,包含 Skip-index 优化、新的 Zorder-index 和倒排索引等支持、外表索引的构建和加速、...
> 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...
> 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... 数据写入、用户查询,也可以是一些后台任务。用户查询和后台任务,可以共享相同的计算节点以提高利用率,也可以使用独立的计算节点以保证严格的资源隔离。用户可以根据计算任务的特性、优先级和业务类别不同,构建多个...