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数据仓库案例选择题

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

社区干货

DataLeap数据仓库流程最佳实践

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表与业务需求,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:![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_8b22ebbb2507580c0cc1ffaced410541.png)本案例中库信息为:demo_tpc_ds_20...

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... 如果采用数据湖方案,可能需要投入更多的资源。这个时候,可以先选择使用ByteHouse的存储方案来作为实时数仓初步的构建,快速而敏捷的去构建起一套实时数仓的架构。## 案例一![picture.image](https://p6-volc-c...

数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文

数据存储。![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ee563ff53e8940f69946bb9ad05d7a82~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)基于es倒排索引+宽表模型,数据检索性能大幅度提升,上一组案例效果。... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/54d03572d84c4a95a31bf3979818d997~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)**Java接入:** ![image.png]...

干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓

案例或者商业公司,比如 Data Bricks、基于 Iceberg 的 Tabluar以及基于 Hudi 的 OneHouse 公司。通过这些公司的商业产品,底层组件、运维和优化都交由商业产品解决,有效减轻负担。而且商业公司还有能力提供上层的... Codegen 和向量化都是从数据仓库,而不是 Hadoop 体系的产品中衍生出来。Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走...

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数据仓库案例选择题-优选内容

DataLeap数据仓库流程最佳实践
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DataLeap产品 已创建湖仓一体LAS队列 子账户具备DataLeap相关权限(参考:https://www.volcengine.com/docs/6260/65408) 实验说明 步骤1:创建项目 步骤2:计算资源组设置本案例以湖仓一体Las为例,这里选择已创建的湖仓一体...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
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表与业务需求,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:![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_8b22ebbb2507580c0cc1ffaced410541.png)本案例中库信息为:demo_tpc_ds_20...
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... 如果采用数据湖方案,可能需要投入更多的资源。这个时候,可以先选择使用ByteHouse的存储方案来作为实时数仓初步的构建,快速而敏捷的去构建起一套实时数仓的架构。## 案例一![picture.image](https://p6-volc-c...
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揭秘新一代云数仓技术架构与最佳实践

数据的应用也提出了全新要求,特别是对数据的实时分析、实时部署需求更加的强烈, **而云数据仓库为用户实现云原生、智能运维、弹性资源等业务需求也带来了很好的支撑,** 成为今天企业数字化基础设施中的关键“底... **********●********** 云数仓典型案例和应用场景 **/****从「三个落地案例」剖析字节跳动云数仓最佳实践****/** **演讲人:** **火山引擎** **解决方案专家 师辰** **内容概要:**...

【活动推荐】揭秘新一代云数仓技术架构与最佳实践

以云原生数仓为中心的现代数据栈时代已然到来。背后的核心的原因在于,企业正在加速走向数字化、智能化,对数据的应用也提出了全新要求,特别是对数据的实时分析、实时部署需求更加的强烈,而云数据仓库为用户实现云... **演讲议题二:从「三个落地案例」剖析字节跳动云数仓最佳实践****演讲人:火山引擎解决方案专家 师辰****内容概要:**不同行业、企业的用户规模、分析需求不同,对云数仓的性能、稳定性、安全性要...

「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.03

> 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」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最... ### **云原生开源大数据平台E-MapReduce****【** **EMR** **Stateless】** 无状态的 EMR 实例,交付轻量级的瞬态集群。在存算分离的基础上进一步服务化 EMR 集群的状态元素,含状态 Server(如 HMS、History Server...

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干货|ByteHouse:百万级TPS!看字节跳动如何基于ClickHouse落地高性能实时数仓

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「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.03

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」「云原生开源大数据平台 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... ### **云原生开源大数据平台E-MapReduce****【** **EMR** **Stateless】** 无状态的 EMR 实例,交付轻量级的瞬态集群。在存算分离的基础上进一步服务化 EMR 集群的状态元素,含状态 Server(如 HMS、History Serv...

20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文

实时数据接口服务。## 三、实时数仓建设方案接下来我们分析下目前实时数仓建设比较好的几个案例,希望这些案例能够给大家带来一些启发。### 1. 滴滴顺风车实时数仓案例滴滴数据团队建设的实时数仓,基本满... {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...

LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘

文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS Spark(下文以 LAS Spark 指代)在 TPC-DS 上的性能突破与优化策略。TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三... 同时大数据的数据质量较低,数据分布真实而不均匀。因此 TPC-DS 成为客观衡量多个不同 Hadoop 版本以及 SQL on Hadoop 技术的最佳测试集。这个基准测试有以下几个主要特点:- 一共 99 个测试案例,遵循 SQL 99 和...

「火山引擎」数智平台 VeDI 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」「云原生开源大数据平台 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... DataLeap 支持 Doris 和 StarRocks 元数据管理、临时查询、数据开发 - 新增 ECS AMD 第二代 g2a 实例类型,北京、上海、广州 Region 上线 - 新增 ECS Intel 第三代 g3i 机型,目前仅在北京...

基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓

案例或者商业公司,比如 Data Bricks,基于 Iceberg 的 Tabluar,以及基于 Hudi 的 OneHouse 公司。通过这些公司的商业产品,用户无需直接接触底层组件,运维和底层优化都交由商业产品解决,负担就会减轻。而且商业公司还... 都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为...

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