数据仓库建模九大主题
社区干货
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...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
清晰明了是数据GPS,即清晰的管理、追踪、定位数据把为什么想清楚了,接下来就是探讨数据仓库是什么,是否能满足以上的诉求# 二、是什么,数据仓库定义数据仓库广泛定义:数据仓库是一个面向主题的(Subject Orien... 方便后期数据核对需要。- CDM:通用数据模型,又称为数据中间层(Common Data Model),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
血缘管理也是元数据管理重要的一部分。3. **减少重复开发**:数据的逐层加工原则,下层包含了上层数据加工所需要的全量数据,这样的加工方式避免了每个数据开发人员都重新从源系统抽取数据进行加工。4. **数据关系条理化**:源系统间存在复杂的数据关系,比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统,取数时该如何决策呢?数据仓库会对相同主题的数据进行统一建模,把复杂的数据关系梳理成条理清晰的数据模型,使用...
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。 ### 资源重复的挑战典型的数据链路如下:我们将行为...
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数据仓库建模九大主题-优选内容
数据仓库建模九大主题-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...
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... 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前置数据加工过程。* ELT 专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起 ETL,它不需要过多的数据建模,而给分...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
> 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 **随着数据的应用场景越来越丰富,企业对数据价值反馈到业务中的时效性要求也越来越高,很早就有人提出过一个概念:**... 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...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
火山引擎ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍 ByteHouse 团队如何在 ClickHouse 的基础上,构建并优化 ELT 能力,具体包括四部分: **●** ByteHouse 在字节的应... (数据仓库的过程。Transform 通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。****●** ELT**专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起 ETL,它不需要过多的数据建模,而给...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
这些数据部分已采集写入 kafka 或 ddmq 等数据通道中,部分数据需要借助内部自研同步工具完成采集,最终基于顺风车数仓 ods 层建设规范分主题统一写入 kafka 存储介质中。命名规范:ODS 层实时数据源主要包括两种。... 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...
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...
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... #### 3.2 建模算法##### 1. 决策树 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通...
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...
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...
