交通数据库和交通数据仓库
社区干货
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c2ac35a60e854a309e9eb64811190253~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098844&x-signature=Pk1GVU0pKDv2wkLLZI4UKcQ58V0%3D)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> > > 数据仓库发展历程很久,随着云计算等技术发展以及海量...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
> 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 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHous...
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:- 怎么组织数据仓库中的数据?- 怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷?- 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是...
我的大数据学习总结 |社区征文
开始学习Linux命令和系统基本概念。然后分别学习Java、Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习...
特惠活动
交通数据库和交通数据仓库-优选内容
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火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
车辆类型、可以运载什么货物、允许最大数量等)● 目前拥有的资源是什么?(预算、团队、时间等)● 阶段的规划是什么?(资源、目标、实施)这时候最主要的一点就是需要清晰造路的主要目的,也就是建设这个系统的近... 经过特征工程后的数据是可以作为模型的输入进行建模了,为了保证在生产环境中的模型运行效率,需要确定数据的存取模型,还需要进行宽表、数据仓库的设计和构造,否则会导致资源的浪费。● 模型架构的确定。采用流失处...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品季刊 VOL.10
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/0b384afa9eee44d18dcf654dbfe404a3~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098829&x-signature=%2BbgXGXKUltCJCVDLQNr9IgjTSW8%3D)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...
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务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。2. 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...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
近几年热门的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的表现。### **第二,向量化。**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 体系均走了 Codegen 的道路,因为 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但现在,向量化是一个更好的选择,因为向量化可以一次处理...
达梦@记一次国产数据库适配思考过程|社区征文
若是通过**Mysql或Oracle或其他数据库,文件等方式迁移导入**。这里记录一下迁移过程中遇到的问题,**在迁移的时候,报某些字段超长**。于是,查看了MySql中那些字段的类型及长度,都是varchar(50) 。这里应该是迁移有些... ```说明:这里的groupId坐标参数,可由使用者自行在nexus中upload创建声明,然后在pom.xml中引入相关坐标即可。扩展:若是需要从本地deploy到nexus或是先获取本地仓库.m2的包->nexus仓库的包->aliyun maven仓库的包...
ELT in ByteHouse 实践与展望
点击上方👆蓝字关注我们! 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...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fe19cec5685d4da98efb4679d76275f1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098851&x-signature=eU%2BthYhBHyqUTHUQ%2FyaDrKYAB0k%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...
火山引擎云存储选型指南 x 自动驾驶场景最佳实践
大数据文件存储等。而对象存储经过多年的发展和演进,已经成为存放非结构化数据的首选,并在大数据、数据湖、数据仓库领域逐步成为事实上的数据底座。在大部分业务场景中做云存储大类的选型是相对容易的,比如要为云服务器配置系统盘或数据盘会使用块存储,存放视频、图片、游戏安装包等文件优选对象存储,但在某些业务场景(AI、HPC、大数据等)用户往往面临多样化的选择,需要综合考虑协议兼容性、功能、性能、易用性、扩展性等因素...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
基于上述表数据,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(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理) DWM (基于DWD表与业务需求,轻度聚合最近三天的数据) APP (基于DWD或DWM,...
