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数据仓库的工作内容

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

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

数据仓库的建模过程中完全可以引入这个抽象的方法,将整个业务也可以划分成一个个的实体,而每个实体之间的关系,以及针对这些关系的说明就是我们数据建模需要做的工作。虽然实体法粗看起来好像有一些抽象,其实理解起来很容易。即我们可以将任何一个业务过程划分成 3 个部分,**实体,事件,说明**,如下图所示:![实体建模](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/210316_5.png)上图表述的是一个抽象的含义,如果我们描述一个简...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)

> 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...

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、... 扩容时无需做数据均衡## 作业执行流程ByteHouse 中的作业按照响应优先级分为 3 大类:Read query、Write query 和 Background 的作业。不同类型的作业,按照前面所述,可以运行同一个工作节点上,也可以分离开...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)

> 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 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHous...

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数据仓库的工作内容-优选内容

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
数据仓库的建模过程中完全可以引入这个抽象的方法,将整个业务也可以划分成一个个的实体,而每个实体之间的关系,以及针对这些关系的说明就是我们数据建模需要做的工作。虽然实体法粗看起来好像有一些抽象,其实理解起来很容易。即我们可以将任何一个业务过程划分成 3 个部分,**实体,事件,说明**,如下图所示:![实体建模](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/210316_5.png)上图表述的是一个抽象的含义,如果我们描述一个简...
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DataLe... s_market_desc string comment '市场描述', s_market_manager string comment '市场经理', s_division_id int, s_division_name string, s_company_id int comment '公司id', s_company_name s...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)
> 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...
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、... 扩容时无需做数据均衡## 作业执行流程ByteHouse 中的作业按照响应优先级分为 3 大类:Read query、Write query 和 Background 的作业。不同类型的作业,按照前面所述,可以运行同一个工作节点上,也可以分离开...

数据仓库的工作内容-相关内容

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... s_market_desc string comment '市场描述', s_market_manager string comment '市场经理', s_division_id int, s_division_name string, s_company_id int comment '公司id', s_company_n...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)

> 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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)

> 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...

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火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)

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字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity

‍ ‍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... ### 工作原理图4 是 ByConity 组件交互图,图中虚线部分表示一个 SQL 的流入,实线部分的双向箭头表示组件内的交互,单向箭头表示数据的处理并输出给客户端。我们将通过一个 SQL 的完整生命周期来具体分析它在 ByC...

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...

云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)|火山引擎

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...

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

## 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... 这些文本形式的上下文描述了事实的“ 5个W ”( When 、 Where 、 What 、 Who 、 Why )信息,通常可被直观地分割为独立的逻辑块,每一个独立的逻辑块即为一个维度,比如一个订单可以非常直观地分为商品 、买家、卖家等...

使用 Hive 访问 CloudFS 中的数据

Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载。本文介绍如何配置 Hive 服务来访问 CloudFS 中的数据。 前提条件在使用 Hive 服务访问大数据文件存储服务 CloudFS 前,确保您已经完成以下准备工作: 开通大数据文件存储服务 CloudFS 并创建文件存储,获取挂载信息。详细操作请参考创建文件存储系统。 开通 E-MapReduce 服务并创建集群。详细操作请参考E-MapReduce 集群创建。 在配置 Hive 服务之前,请确认/u...

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