数据仓库数据集成加工
社区干货
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...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 2、集成的【大一统、全链路】 数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库[数据抽取](https://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%BD%E5%8F%96 "数据抽取")、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息...
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 (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。ByConity 作为云原生数据仓库,从0.2.0版本开始逐步支持 Extract-Load-Transform (ELT),使用户免于维护多套异构...
ELT in ByteHouse 实践与展望
> 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 (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。现在,以火山引...
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数据仓库数据集成加工-优选内容
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ELT in ByteHouse 实践与展望
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「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、平台最新活动、技术干货文章等多个有趣、有料的模块内容。# **产品迭代一览**## 火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap- 【**增强数据集成能力**】数据源支持 Doris、ByteHouse(云数仓版)、BMQ、CloudFS。离线集成通...
干货|火山引擎DataTester:A/B实验平台数据集成技术分享
也会带来诸多数据差异的隐患。 **为解决企业开启A/B实验成本过高的问题,火山引擎A/B测试平台(DataTester)专门研发了数据集成能力。**本文将对DataTester的数据集成平台做技术解读。 DataTester是由火山... 配置数据字段映射逻辑,** 将客户端和服务端所有事件数据进行自动捕捉和同步,从而使实验无需成本地进行重复埋点;另一方面,通过数据集成的插件能力, **企业可以完成简单的数据清洗和字段加工,** 从而可以解决已有的...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。本样例中,我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成冗余宽表)* DWD...
「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.06
数据集成:Hive->Doris、LAS->ES、PostgreSQL->Hive、Mongo->Hive、MySQL->EMR StarRocks、PostgreSQL->Doris - 数据地图:支持接入 EMR StarRocks、支持 LAS 引擎创建普通 Hive 表、新增查询优化功能的协议配置功能### **云原生** **数据仓库** **ByteHouse**- **【** **ByteHouse** **云** **数仓** **版 新增功能** **】** - 云数仓版支持离线加工任务(灰度),通过资源隔离,事务保障,助力复杂 ELT ...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
数据的价值在于数据的在线化。实时计算起源于对数据加工时效性的严苛需求:数据的业务价值随着时间的流逝会迅速降低,因此在数据产生后必须尽快对其进行计算和处理,从而最大效率实现数据价值转化,对实时数仓的建设需求自然而然的诞生了。而建设好实时数仓需要解决如下几个问题: 一、稳定性:实时数仓对数据的实时处理必须是可靠的、稳定的;二、高效数据集成:流式数据的集成必须方便高效,要求能进行高并发、大数据量的写入;...
使用Serveless Flink实现MySQL到StarRocks数据集成
推荐使用该账户/密码来配置 StarRocks 数据源。 其余用户创建方式详见StarRocks官网 CREATE USER。 EMR StarRocks 集群和独享集成资源组中的 VPC 必须一致。 Mysql数据源和Serverless Flink资源池 建议在同一个... scan.connect.timeout-ms 否 1000 String 连接 StarRocks 数据仓库的超时时长,单位毫秒。 scan.params.keep-alive-min 否 10 String 读取任务的保活时长,单位分钟。 scan.params.query-timeout-s 否 600 String ...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.06
数据集成:Hive->Doris、LAS->ES、PostgreSQL->Hive、Mongo->Hive、MySQL->EMR StarRocks、PostgreSQL->Doris - 数据地图:支持接入 EMR StarRocks、支持 LAS 引擎创建普通 Hive 表、新增查询优化功能的协议配置功能 ### **云原生** **数据仓库** **ByteHouse**- **【** **ByteHouse** **云** **数仓** **版 新增功能** **】** - 云数仓版支持离线加工任务(灰度),通过资源隔离,事务保障,助力复杂 E...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.07
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... 流式计算 Flink 引擎下的数据集成、数据研发、数据安全、数据质量、数据地图、数据服务模块 - 数据开发支持 EMR 引擎任务类型、通用任务、流式计算 Flink 版任务类型 - 数据集成新增支持离线集成、流式...
