数据仓库面向主题的理解
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
即让数据高效复用,减少重复开发2、增效是技术的价值,即降低数据使用门槛,让数据服务无处不在3、清晰明了是数据GPS,即清晰的管理、追踪、定位数据把为什么想清楚了,接下来就是探讨数据仓库是什么,是否能满足以上的诉求# 二、是什么,数据仓库定义数据仓库广泛定义:数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管...
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ByteHouse的技术业务场景及实践经验。第一版块将核心介绍ByteHouse于字节内部的业务应用场景,以及使用ClickHouse打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于ByteHouse对金融行业实时数仓的现状的理解与思考。...
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... 在理解了事实表和维度表之后,接下来的问题就是如何组合它 在维度建模中,存在两种组合维度表和事实表的基本架构:星形架构和雪花架构。当所有维度表直接连接到事实表时,整个组合的形状类似于星星,所以被称为星形架...
特惠活动
数据仓库面向主题的理解-优选内容
数据仓库面向主题的理解-相关内容
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
 扫码进入官方交流群 群内定期进行干货分享 技术交流、福利放送 字节跳动数据平台
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
面向列开源数据库,不同于一般的关系型数据库,HBase基于列的而不是基于行的模式。... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,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... 火山引擎湖仓一体分析服务 LAS 是面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供一站式的海量数据存储计算和交互分析能力,完全兼容 Spark、Presto、Flink 生态,在字节跳动内部有着广泛的应用。本次演讲将介...
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
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 ByteHouse 的技术业务场景及实践经验。**> 第一版块将核心介绍 ByteHouse 于字节内部的业务应用场景,以及使用 ClickHouse 打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于 ByteHouse 对金融行业实时数仓的现状的理解与...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
**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... 通常工作在企业的DM层直接面向业务,处理业务需求。* Hive、Spark:更注重任务的稳定性,对网络,IO要求比较高,有着完善的中间临时文件落盘,节点任务失败的重试恢复,更加合适小时及以上的长时任务运行,工作在企业的的...
系统集成在一些特定行业的相关概念
指对联机数据库的日常操作,通常是对数据库中记录的查询和修改,主要为企业的特定应用服务,强调处理的响应时间、数据的安全性和完整性等;分析型处理则用于管理人员的决策分析,经常要访问大量的历史数据。数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。可从两个层面理解数据仓库:首先数据仓库用于决策支持,面向分析型数据处理,不同于企业现有的操作型数据库;其次...
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,数据强一致性等多种需求的同时,并提供优异的查询,写入性能。MetaApp 是国内领先的游戏开发与运营商,专注移动端信息高效分发,致力于构建面向全年龄段的虚拟世界。截至 2023 年,MetaApp 注册用户已超 2 亿,联运合作 20 万款游...
字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
巨大的数据量和快速准确的计算需求,给技术架构带来了巨大的挑战。本次分享的主题为“字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考和实践”,将围绕以下3点展开:* 字节跳动产品架构的业务困境* 流式数仓和实时... 可满足所有面向实时分析服务的 User Case。其次,Flink Table Store 存储易用,可直接像 DFS 分布式文件系统或对象存储一样使用,这对整个效率的提升、存储成本和性能的平衡都有很大作用。2. **存储结构**...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
**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... 通常工作在企业的DM层直接面向业务,处理业务需求。- Hive、Spark:更注重任务的稳定性,对网络,IO要求比较高,有着完善的中间临时文件落盘,节点任务失败的重试恢复,更加合适小时及以上的长时任务运行,工作在企业的...
