字节跳动数据平台> > > 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... 数仓领域的未来趋势解读* **技术选型篇:**数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖...
用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL语句,在ByteHouse内部进行数据转换,而无需依赖独立的ETL系统及资源。 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在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteH...
## 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... 分层是以解决当前业务快速的数据支撑为目的,为未来抽象出共性的框架并能够赋能给其他业务线,同时为业务发展提供稳定、准确的数据支撑,并能够按照已有的模型为新业务发展提供方向,也就是数据驱动和赋能。### 3. 如...
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... 2020 年,ByteHouse正式在字节跳动内部立项,2021年通过火山引擎对外服务。截止 2022 年 3 月,ByteHouse 在字节内部总节点数达到 18000 个,而单一集群的最大规模是 2400 个节点。**ByteHouse 产品**在火山...
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数据系统。本文将介绍 ByConity 在ELT方面的能力规划,实现原理和使用方式等。## ETL场景和方...
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项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的... 于 2020 年在内部启动了 ByConity 项目,并于 2023 年 1 月发布 Beta 版本,5月底正式对外开源。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/686dc828285b4f1994b85684d...
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前言 本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。 关于实验 预计部署时间:50分钟 级别:初级 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS 受众: 通用 环境说明已购买DataLe... 都有分析近三天数据的需求,因此在DWM层。基于DWD层,筛选出近三天的数据用于构建DWM层,如果未来有基于近三天的需求(例如:查看最近3天地区购买排行榜),可以基于此分层进一步输出APP层数据报表。 sql INSERT INTO dem...
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{数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称... 借助于缓存的能力可以实现数据湖的加速。这块的架构也在我们未来的一个规划和建设中。![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/220116_27.png)> 文章来源:https://xie.infoq.cn/article/e0fd46495cd26014...