数据仓库和数据挖掘的例子
社区干货
面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文
### 1、BI的起源与发展 BI又称商业智慧或商务智能,是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘以及数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团提出,加特纳集团在商业智能的定义中指出,商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,并将这些数据转化为有...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
> 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**## I. 传统数仓的演进:云数仓近年来,随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS Spark(下文以 LAS Spark 指代)在 TPC-DS 上的性能突破与优化策略。TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三... 这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用,测试用的数据和值有倾斜,与真实数据一致。可以说 TPC-DS 是一个与真实场景非常接近的测试集,难度较大,覆盖场景广,能有效反应不同业务的需...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS Spark(下文以 LAS Spark 指代)在 TPC-DS 上的性能突破与优化策略。TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境... 这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用,测试用的数据和值有倾斜,与真实数据一致。可以说 TPC-DS 是一个与真实场景非常接近的测试集,难度较大,覆盖场景广,能有效反应不同业务的需...
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数据仓库和数据挖掘的例子-优选内容
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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... 可以把各个地方仓库的库存加起来,或者把一个仓库不同的商品加起来,但是很明显不能把一个仓库同一商品在不同时期的库存加起来。银行的账户余额也是半可加事实的例子,可以把不同分行的账户余额加起来或者不同账户人...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
并提供多样的数据应用,数据自下而上流入数据仓库后向上层开放应用,而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。**源数据**:此层数据无任何更改,直接沿用外围系统数据结构和数据,不对外开放;为临时存储层,是接口... 我们选择业务过程就选择用户端的数据,商家及平台端暂不考虑。业务选择非常重要,因为后面所有的步骤都是基于此业务数据展开的。**2、声明粒度** - 先举个例子:对于用户来说,一个用户有一个身份证号,一个户籍地...
火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开源ClickHouse构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。除此之外,ByteHouse也在Serverless方向探索,基于cloud-nat... 举个例子,现在我们每天都在用水、用电,但是很少有人会再去关注怎么发电、如何配送,饮用水的处理环节等等,因为我们得到的用水、用电的服务标准是稳定的、可信的和可靠的,所以不再关注过程细节。与此类似,Serverle...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
## 1●数据系统建设为了把这个事情说明白,特别是对里面的要点、难点等有一个清晰的呈现,下面采用一个现实中的基础建设的例子来说明。假设我们目前需要在一个靠近大海的地方建设一个新型设备的工厂,这个设备可以... 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...
我的大数据学习总结 |社区征文
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... 这里举一个我学习Spark时遇到的难点例子, alongside 相关代码。学习难点:Spark中RDD的转换和行动操作在开始学习Spark时,理解RDD的转换和行动操作是一个难点。RDD本身是一个不可变的分布式数据集,它支持两类基础操...
认识 DataLeap
多业务系统下的数据共享、数据治理、资产管理等难题,同时也将字节内部分布式数据治理方法和实践,围绕企业数据全生命周期管理最终融入到产品工具中,帮助企业加速数据中台及湖仓一体平台建设,提升数据研发效率,降低运维管理成本,挖掘数据价值,为企业决策及数字化转型提供数据支撑。DataLeap 支持多种计算和存储引擎服务,包括火山引擎 E-MapReduce(EMR)、火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse、湖仓一体分析服务(LakeHouse Analytics S...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
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...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理...
火山引擎 DataLeap:揭秘字节跳动数据血缘架构演进之路
DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑... **血缘创建:** 数据加工逻辑上线或开始生效,将被抽象为图数据库的操作,即创建一个任务节点和对应的数据节点,并创建两者之间的边。上图例子为表 1、表 2 和任务的边,以及任务和表 3 之间的边。- **血缘删除:...
