数据仓库建模简单理解
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
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目前在数据仓库... 在理解了事实表和维度表之后,接下来的问题就是如何组合它 在维度建模中,存在两种组合维度表和事实表的基本架构:星形架构和雪花架构。当所有维度表直接连接到事实表时,整个组合的形状类似于星星,所以被称为星形架...
ByConity 技术详解之 ELT
它不需要过多的数据建模,而给分析者提供更灵活的选项。ELT已经成为当今大数据的处理常态,它对数据仓库也提出了很多新的要求。 ### 资源重复的挑战,包含DWD、DWS、DIM层。- DWD:数据仓库明细层数据(Data Warehouse Detail)。对ODS层数据进行清洗转化,以业务过程作为建模驱动...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
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个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了...
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数据仓库建模简单理解-相关内容
ELT 支持
ByteHouse 作为云原生数据仓库,逐渐引入了对 ELT(Extract-Load-Transform,提取-加载-转换)的支持。 这使得用户可以避免维护多个异构数据系统。 概述ELT 专注于将经过最少处理的数据加载到数据仓库中,并将大部分转换操作留在分析阶段。 它不需要大量的数据建模,并为分析师提供了更灵活的选择。 ELT 已成为当今处理大数据的规范,它对数据仓库提出了许多新的要求。 查询队列在集群中,我们可能会遇到节点出现不健康状态,或者超载的情...
选择维表字段
1. 概述 维度表是一种数据建模技术,用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息,通常于构建数据仓库、数据集等决策支持系统,以便进行多维数据分析和报告。 在客户数据平台中,行为属性表、属性表以及明细属性表的各个字段均有可能存在自己的维度表。在此基础上,客户数据平台支持用户在创建图表时将维度表作为额外的筛选条件进行圈选。 2. 操作说明 在创建图表时,当维度(X轴)选择行为属性、属性或明细属性时,若其中的字段有关...
外部输出
1. 功能概述 可视化建模拥有外部输出能力,支持将CDP系统产生的离线库表回流到自己的原生系统中用于二次数据生产挖掘。目前支持的外部存储:maxcompute、OceanBase Oracle / Mysql/BytehouseCE 说明 该功能为 付费 功... 在数据连接目录左上角- 新建数据连接 按钮,以MaxCompute为例,选择 数据仓库-MaxCompute 数据连接。 在编辑页面,填写对应服务器及密钥等信息,权限模式开启 写 权限,测试连接成功后,点击 保存 即可。 点击 可视化建...
ELT in ByteHouse 实践与展望
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... 导数据以及使用查询功能。在数据量较小、使用较为简单的情况下,用户可以先试用企业版本,如果之后集群规模变大、运维压力较大,亦或是扩展能力要求变高,那么就可以转用到纯算分离、运维能力更强的 CDW 上来,也就...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
高效数据集成:流式数据的集成必须方便高效,要求能进行高并发、大数据量的写入;三、极致性能要求:实时数仓不能仅限于简单查询,需要支持复杂计算能力,且计算结果可秒级返回;四、灵活查询:需要具备自助分析的能力... 把生产系统的数据导入消息队列,原则上不做任何清洗操作,字段信息跟数据源保持一致。目的是为了对数据源做收敛管理,数据排查上也好做溯源回查。**DWD 层(Data Warehouse Detail)**DWD 层采用维度建模理论,针对业...
外部输出
建模-新建任务 权限,客户侧需要允许数据建表及数据写入。 3. 操作步骤 3.1 操作流程 3.2 目前支持的外部存储数据源 支持版本 环境 MaxCompute 2.56.1 私部 OceanBase Oracle / Mysql 2.56.1 私部 LAS(公有云) 2.56.1 私部 星环 Inceptor 2.56.1 私部 Oracle 2.56.1 私部 BytehouseCE 2.62.0 私部 3.3 操作步骤(1)点击 数据准备 > 数据连接 。(2)在数据连接目录左上角- 新建数据连接 按钮,以MaxCompute为例,选择 数据仓库-MaxComp...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
与传统数仓建模使用的schema on write 模式相比,数据湖采用了一种 schema on read 的模式,即不会事先对它的 schema 做过多的定义,而是在使用的时候才去决定 schema,从而支持上游更丰富、更灵活的应用。2. ## **字节**数据湖Apache Hudi有下面非常重要的特性:- 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...
应用场景
应用场景1 云原生数据湖仓数据湖仓是一种结合了数据湖和数据仓库的新型数据架构,实现了更加灵活、高效和可扩展的数据管理,能够协助企业更好的理解和使用数据资产,提升业务价值。以互联网行业为例,企业需要搭建数据分析平台,聚合APP和日志数据分析客户行为支持精准营销,辅助分析决策。但自建开源大数据平台时,往往面临管理维护人力投入大,资源成本高且不灵活等问题。 火山引擎EMR提供丰富的主流开源大数据组件,100%开源兼容,支持平...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
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,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM 层- 公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整... 松耦合可以简单理解为当数据源 A 的逻辑和数据源 B 的逻辑需要修改时,可以单独修改。第二是任务可扩容,因为我们把所有逻辑拆分得非常细粒度,当一些地方出现了如流量问题,不会影响后面的部分,所以它扩容比较简单,除...
