数据仓库属性指标和子表
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
今天给大家一起分享下有着悠久历史的数据仓库的一些思考由三部分组成为什么,搭建数据仓库是什么,数据仓库定义怎么做,如何搭建数仓# 一:为什么,搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效... 可以结合企业的数据使用特点,基于维度建模思想,将明细事实表的某些重要属性字段做适当冗余,也即宽表化处理,构建明细宽表。- DWS:数据仓库汇总层数据(Data Warehouse Summary),基于指标需求,构建初步汇总事实表,...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
> 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... 存储资源使用量指标、技术组件健康度指标、计算任务状态指标、集群负载和性能指标进行监控,并通过短信、电话等方式通知值班员。 # 点击链接,立即下载完整版白皮书👇[https://www.wjx.cn/vm/Ot0YJFq.aspx#]...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)
> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...
ByConity 技术详解之 ELT
谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load ... **数据预计算流派**:如Kylin等。如果Hadoop系统中出报表较慢或聚合能力较差,可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换,之后直接返回。...
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数据仓库属性指标和子表-优选内容
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浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业... 和第五范式(5NF)。在数据仓库的模型设计中,一般采用第三范式。一个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件 :- 每个属性值唯一,不具有多义性 ;- 每个非主属性必须完全依赖于整个主键,而非主键的一部分 ;- ...
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... 团队希望是能快速的构建起一条数据的链路,但在实际项目推进的过程中,业务场景需求是在不断变化的,因为实行要求高,所以实时数仓迭代的速度也会比离线数仓快很多,所以更需要的是能更快速的去调整数据和指标口径。其...
ELT in ByteHouse 实践与展望
谈到数据仓库, 一定离不开使用 Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。传统的数据转换过程一般采用 Extract-Transform-L... **一站式指标分析平台**,而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fli... 下面这张图展示的是数仓研发人员较为熟悉的离线和实时数仓的架构:从业务系统中抽取数据,ODS 层到 App 层逐层加工。离线和实时数仓的数据交互主要发生在DIM维表,对于缓慢变化的属性信息,会加工离线的数据,导入到实时...
如何快速从 ETL 到 ELT?火山引擎 ByteHouse 做了这三件事
这些数据系统大多采用以行为主的存储结构,比如支付交易记录、用户购买行为、传感器报警等。在数仓及分析领域,海量数据则主要采按列的方式储存。因此,将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。 传统方式是采用 Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。但随着云计算时代的到来,云数据仓库具备更强扩展性和计算能力,也要求改...
面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文
### 1、BI的起源与发展 BI又称商业智慧或商务智能,是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘以及数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团提出,加特纳... 商业智能分析系统可以极大地降低数据分析的门槛,通过一系列交互化的方式,让业务自己进行各类的分析,不需要写SQL,直接拖曳式分析即可。对于一些常用的监控项目或者指标,可以在系统中搭建好,后续可自动化更新。门槛的...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
火山引擎ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍 ByteHouse 团队如何在 ClickHouse 的基础上,构建并优化 ELT 能力,具体包括四部分: **●** ByteHouse 在字节的应... 一站式指标分析平台**