ByteHouse 定位为一款数据仓库产品,主要用于 OLAP 查询和计算场景。在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。主要的的应用场景如下:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1016e0f478ec4023925ebb783ecf8575~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790101&x-signature=gXz88aPNq8xA0FjNoi3h%2FFaRxSg%...
字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中,探索实践出的一种基于 Hudi Payload 的合并机制提出的全新解决方案。该方案在存储层提供对多流数据的关联能力,旨在解决实时场景下多流 JOIN 遇到的一系列问题。接下来,本文会详细介绍多流拼接方案的背景以及实践经验。# 1. **业务面临的挑战**字节跳动存在较多业务场景需要基于具有相同主键的多个数据源实时构建一个大宽表,数据源一般包括 Kafka 中的指标数据,以及 KV ...
方案在存储层提供对多流数据的关联能力,旨在解决实时场景下多流 JOIN 遇到的一系列问题。接下来,本文会详细介绍多流拼接方案的背景以及实践经验。LAS **业务面临的挑战**=============字节跳动存在较多业务场景需要基于具有相同主键的多个数据源实时构建一个大宽表,数据源一般包括 Kafka 中的指标数据,以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 ...
字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中,探索实践出的一种基于 Hudi Payload 的合并机制提出的全新解决方案。该方案在存储层提供对多流数据的关联能力,旨在解决实时场景下多流 JOIN 遇到的一系列问题。接下来,本文会详细介绍多流拼接方案的背景以及实践经验。# **1. 业务面临的挑战**字节跳动存在较多业务场景需要基于具有相同主键的多个数据源实时构建一个大宽表,数据源一般包括 Kafka 中的指标数据,以及 K...
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... 把大宽表的引擎扩展到通用引擎。在这个阶段,研发团队增加了非常多的底层优化,添加了数据更新的能力以及自研了优化器,使ClickHouse可以支持更多的分析场景,变成一个更丰富的场景化解决方案。第四个阶段,ClickHous...
> 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... 分别体现在传统大数据方案在及时性上达不到要求以及传统数仓ETL对人员要求高、定位难和链路复杂。但是ByteHouse可以轻松的解决上述问题:将hive数据直接导入到ByteHouse,形成大宽表,后续所有处理都在ByteHouse进行...
# 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... 本Demo中以湖仓一体LAS的样例数据为实验数据(TPC-DS中的样例表:https://www.volcengine.com/docs/6492/81953)## 步骤3:导入样例数据![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/uploa...
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... 分别体现在传统大数据方案在及时性上达不到要求以及传统数仓 ETL 对人员要求高、定位难和链路复杂。但是ByteHouse可以轻松地解决上述问题:将hive数据直接导入到ByteHouse,形成大宽表,后续所有处理都在 ByteHous...
> 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**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离线数据分析;便捷... 考虑这样一个场景:业务有一个大宽表,可能有上百列的字段 或者上千的 Map-Key。由于 ClickHouse 每一个列都会对应落盘为一个具体的文件,列越多,每次导入写的文件也就越多。那么,相同消费时间内,就会频繁地写很多的碎...
> 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... **元数据服务**元数据服务(Catalog Service)提供对查询相关元数据信息的读写。Metadata 主要包括 2 部分:Table 的元数据和 Part 的元数据。表的元数据信息主要包括表的 Schema,partitioning schema,primary ...
> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...
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... 也是数据仓库的**价值所在**,那如何判断有序是关键,我们可以反过来想,有序的反面是无序,那我们判断无序程度,来反向证明有序度。那如何判断无序程序,不能绕过去的一个概念“熵”,它代表一个系统的混乱程度,熵增越...
> 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【核心技术解析——元数据】版块摘录...