数据仓库的理论发展前景
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。 4、反映历史变化【洞察秋毫】 数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出[定量分析](https://wiki.mbalib.com/wik...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通过和业务方、需求方交谈,或者阅读报表、图表等,可以很容易地识别度量。考虑如下业务需求:- 店铺上个月的销售额如何?- 店铺库存趋势如何?- 店铺的访...
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... 数仓领域的未来趋势解读 [点击查看](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247494977&idx=1&sn=571e0a1fb09446777f69abad116c4175&chksm=c09a9c74f7ed156203652b394d4762ff23b52246a9d56fb2d39...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,提供优异的查询,写入性能。文章来源|ByConity 开源社区GitHub |h... 未来我们会在线下进行查询和合并数据,而 Kafka 消耗的资源放到线上使用。在资源扩容时,可以将 vw\_default 和 vw\_write 的资源扩到线上,合理使用公有云的资源应对资源不足的问题。同时在业务低峰时进行缩容,降低...
特惠活动
数据仓库的理论发展前景-优选内容
数据仓库的理论发展前景-相关内容
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
随着实时数据分析场景的发展,对实时数据更新的分析需求也越来越多,比如在如下的业务场景就需要实时更新数据能力:- 第一类是业务需要对它的交易类数据进行实时分析,需要把数据流同步到 ByteHouse 这类 OLAP 数据... 把生产系统的数据导入消息队列,原则上不做任何清洗操作,字段信息跟数据源保持一致。目的是为了对数据源做收敛管理,数据排查上也好做溯源回查。**DWD 层(Data Warehouse Detail)**DWD 层采用维度建模理论,针对业...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
作者|程伟,MetaAPP 大数据研发工程师【项目地址】GitHub |https://github.com/ByConity/ByConity> ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致... 未来我们会在线下进行查询和合并数据,而 Kafka 消耗的资源放到线上使用。在资源扩容时,可以将 vw_default 和 vw_write 的资源扩到线上,合理使用公有云的资源应对资源不足的问题。同时在业务低峰时进行缩容,降低公有...
风很大的“云数仓”到底怎么用?三家企业交出答卷
潜力的目标受众;同时,从成本层面看,还需要稳定高效的实时计费控制能力,以便能够精准地调整广告投放策略。 这些需求无疑对提供基础引擎支持的数据仓库能力,提出了极大的技术挑战。 第一个挑战是数据量。... 还可以结合极客邦科技自有的数据去做一些自定义的分析。 行为分析,不仅仅是一种工具,更是一种独特的洞察力。火山引擎ByteHouse以其卓越的能力,帮助极客邦科技深入洞察市场中的商机和业务发展潜力,与更多火山...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.02
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... 帮助业务从源头规范化数据建设,达到指标“统一口径、高质量、无重复”的目标。在统一数据标准同时,以维度建模为理论基础,定义业务线、指标、数据模型, 支持多种数据源快速构建模型,提供多样指标构建方式,消除指标二...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
对数据库的需求和使用场景差异很大,可选择的数据库系统也是几十上百种,如此一组合下来,对于非数据库专业人士,选择复杂度非常高。本文的目的就是要尝试回答这个重要且复杂的问题。如果您计划将 IT 业务系统部署在火山引擎之上,可以参考本文的思路,选择合适的火山引擎云数据库服务,为业务应用打造坚实的数据库底座。### 数据库发展与类型简介数据库系统在上世纪 70 年代初出现,至今已经发展了半个多世纪,其理论、技术与产品已...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
其次是数据业务建模。有了系统,就可以基于这个系统来观察数据,可以由建模人员利用其专业知识进行基于机器学习方法理论的建模,在得到一个合适的模型之后,需要把此模型放置到大数据系统中进行运行。一般来说,这个大数据系统需要有大数据工程师一起参与,将模型转换成适合在平台上运行的代码,当然逐渐地会出现很多高效率的工具来帮助这种代码化的转换。最后是数据业务开展,需要把数据价值体现到业务上去,也就是数据业务的发展,通过分...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
如数据运营、大数据交易、分析与预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。- 大数据IT基础设施:存储设备、运算设备、一体机、操作系统、基础软件、IT支撑等。#### 1.1.4 大数据的发展历程... 异构数据源**中的数据如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行**清洗、转换、集成**,最后加载到**数据仓库或数据集市**中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础;或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统...
我的大数据学习总结 |社区征文
Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意...
字节跳动数据湖索引演进
未来规划分享嘉宾|耿筱喻 字节跳动 火山引擎LAS研发工程师编辑整理|吕宴全 浙江大学出品平台|DataFunTalk* * * # **1. Hudi 索引介绍**## **1.1 传统数仓数据更新**传统数据仓库的数据更新方... **Q11:字节的 TimeLine 最长会维护多久呢?** A11:字节的 TimeLine 是维护在 MySQL 中,理论上是没有限制的。我们会根据用户的需求返回对应 TimeLine 长度,但是如果用户指定的 TimeLine 过长,查询效率也会降低。 *...
