> 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 在数据处理和分析的领域,提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说,性能的关键需求在于能支持实时分析,应对复杂查询,提供快速响应,并具备良好的可扩展性。这些方面,对于满足高效、准��
![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c2ac35a60e854a309e9eb64811190253~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321227&x-signature=W7k2IpCBQjQh%2F3IUBvtuIQh4yuQ%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
## 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
> 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��
他们会根据用户增长的模型以及销售方法论,收集用户在端内的操作行为,进行后台的查询分析。而这种查询分析底层对接了ByteHouse的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。### ETL场景#### ELT与ETL的区别- ETL是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库)的过程。Transform通常描述在数据仓库中的...
数据量超过 700PB,并逐步在外部金融、泛互等场景应用和推广。通过智能的优化算法和先进的执行技术,ByteHouse 能够更好地应对各种复杂的查询场景,并将性能提升到新的高度。3 月 26 日 14:00,《云原生数据仓库 Byt... 希望本次活动能为数据领域从业者带来 OLAP 性能优化及数据库选型思考,更为业务场景应该如何使用分析型数据库开拓思路。此外,伴随白皮书发布,ByteHouse 性能挑战赛也将同步启动,开发者可以动手复现性能测试结果,更...
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.ByteHouse 简介ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 Cli... 企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录...
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... 面向运维型的需求,主要用户是数据研发人员和数据运维人员。这类场景需要成本低廉、操作便捷的存储来提高研发和运维的效率。总结以上两类场景的共同点为:均需以“较高人效、较低存储成本“的解决方案进行支持...
数据的存储与查询。从技术角度出发,数据库可以分为关系型数据库与 NoSQL 数据库。**从场景角度出发,数据库又可以分为 OLTP 数据库与 OLAP 数据库**。OLTP(Online trancaction processing),是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重分析决策支持,并且提供直观易懂的查询结果,主要跟大数据系统关系...
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路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库选型、数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > > ![picture.image](https://p6-volc-communit...
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...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c920cf14da69409f906a3ec908908ed3~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321216&x-signature=%2FCOxAp4%2FyzSgsIGVK1Mf06tJ33Y%3D) 底层存储架构从MySQL到ByteHouse的重构,将抖音精准推荐的查询效率平均提升了近百倍。**点击阅读原文可下载《云原生数据仓库ByteHouse技术白皮书》。** ![picture.im...
如数据运营、大数据交易、分析与预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。- 大数据IT基础设施:存储设备、运算设备、一体机、操作系统、基础软件、IT支撑等。#### 1.1.4 大数据的发展历程... 数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。* 数据处理与分析:利用分布式并行编程模型和计算框架,结合**机器学习和数据挖掘**算法,实现对海量数据的...