发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。## 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、...
主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。 ### 1.2 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据...
向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元,通过提供与问题及历史答案相关联的内容,协助 LLM 返回更准确的答案。 向量检索现状分析 **向量检索定义**对于诸如图片、视频、音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相同的一...
数据湖仓开源趋势 **趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展**什么是 LakeHouse?LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特...
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、... Part 的元数据信息记录表所对应的所有 data file 的元数据,主要包括文件名,文件路径,partition, schema,statistics,数据的索引等信息。元数据信息会持久化保存在状态存储池里面,为了降低对元数据库的访问压力,对...
> 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...
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已经成为存放非结构化数据的首选,并在大数据、数据湖、数据仓库领域逐步成为事实上的数据底座。在大部分业务场景中做云存储大类的选型是相对容易的,比如要为云服务器配置系统盘或数据盘会使用块存储,存放视频、图片、游戏安装包等文件优选对象存储,但在某些业务场景(AI、HPC、大数据等)用户往往面临多样化的选择,需要综合考虑协议兼容性、功能、性能、易用性、扩展性等因素。本文将为您提供一个选型指南,如果您有计划将业务应...
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...
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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 OLAP 引擎优化,如列存储、向量化执... 我们对此表示非常感谢。同时也很荣幸收到社区伙伴一起共建的意愿和想法,例如,我们与华为终端云的交流中达成了共建合作,未来会在 Kerberos 鉴权、ORC 的支持、以及支持 S3 存储上一起共建。如果您有意向参与,请扫描...
已经成为存放非结构化数据的首选,并在大数据、数据湖、数据仓库领域逐步成为事实上的数据底座。在大部分业务场景中做云存储大类的选型是相对容易的,比如要为云服务器配置系统盘或数据盘会使用块存储,存放视频、图片、游戏安装包等文件优选对象存储,但在某些业务场景(AI、HPC、大数据等)用户往往面临多样化的选择,需要综合考虑协议兼容性、功能、性能、易用性、扩展性等因素。本文将为您提供一个选型指南,如果您有计划将业务...