数据仓库数据集市按什么划分
社区干货
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、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。 **服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。## 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业...
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... **事实表根据粒度的角色划分不同,可分为事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表。**- 事务事实表用于承载事务数据,通常粒度比较低,例如产品交易事务事实、 ATM交易事务事实。- 周期快照事实表用于记录有规...
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... 按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。目前在互联网公司最常用的建模方法就是维度建模。**维度建模怎么建:**在实际业务中,给了我们一堆数据,我们怎么拿这些数据进行数仓建设呢,数仓工具箱作者根据自...
特惠活动
数据仓库数据集市按什么划分-优选内容
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活动预告|火山引擎 VeDI 数据中台架构剖析与方案分享
本次内容主要探讨新的数据治理解决方案,具体包括:* 字节数据治理的背景与机遇* 分布式的理解与落地* 分布式数据自治的架构体系分享**《解读火山引擎 EMR Stateless 创新理念和业务价值》*** 火山引擎 EMR 资深产品经理 林飞数据湖的出现是为了解决传统数据仓库和数据集市所面临的问题:避免原始数据丢失从而选择了保存原始数据本身,并且对建设的数据集市与数据存储的元数据有一致性。随着云上对象存储的普及,Hudi...
由浅入深,揭秘企业级 OLAP 数据引擎 ByteHouse
> 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**在字节跳动各产品线飞速成长的过程中,对数据分析能力也提出了更高的要求,现有的主流数据分析产品都没办法完全满足业务要求。因此,字节跳动在 ClickHouse 引擎基础上重构了技术架构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等能力,推出了云原生数据仓库 ByteHouse。我们可以从下面几个方面认识 ByteHouse:**极...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),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... 字节数据湖拥有良好的元数据管理能力,并在此之上实现了索引。使用行、列存储并用的存储格式,为高性能读写提供坚实的基础。 - 字节数据湖新增了多源拼接功能,对于需要融合多种数据源或者构建集市型数据集的场...
观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f99ea66b850240f5ac6e2d3610fe3904~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716654053&x-signature=AzBRV7D21tln0ZTFDn2r79FMO6M%3D)> > > 数据仓库发展历程很久,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...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
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... 从技术角度分析:云计算的服务层次是根据服务类型来划分的,从技术角度而言,它们有一定的继承关系,即**SaaS基于PaaS,PaaS基于IaaS**,但并不是简单的继承关系。#### 2.1.2 云计算的概念模型云计算的实质是**网络...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
> 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 **随着数据的应用场景越来越丰富,企业对数据价值反馈到业务中的时效性要求也越来越高,很早就有人提出过一个概念:**... 提高数据稳定性;ByteHouse 作为流式数据持久化存储层,使用 ByteHouse HaKafka 、HaUniqueMergeTree 表引擎可将 Kafka 临时数据高效稳定接入储存到 ByteHouse ,为后端应用提供极速统一的数据集市查询服务。具体的...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
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... **案例 1:多元化分析平台**多元化分析指兼具离线分析场景与交互式分析的场景,以及高性能场景,以便支持应用层直接使用数据集市中的数据。以某互联网企业平台部门距离,用户期望基于业务数据构建分析平台,支持...
干货|从MySQL到ByteHouse,抖音精准推荐存储架构重构解读
**点击阅读原文可下载《云原生数据仓库ByteHouse技术白皮书》。** 等。综上,主要通过健康度和治理全景将资产清晰地表述出来,再通过元数据仓库进行底层数据建...
