数据集市和数据仓库的不同
社区干货
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。## 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业...
揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。 ### 1.2 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中...
ByConity 技术详解之 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-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。ByConity 作为云原生数据仓库,从0.2.0版本开始逐步支持 Extract-Load-Transform (ELT),使用户免于维护多套异构数据系统。本文将介绍 ByConity 在ELT方面的能力规划,实现原理和使用方式等。## ETL场景和方...
OLAP进阶之“性能提升”
管理总数据量超过700PB,并逐步在外部金融、泛互等场景应用和推广。为了更好支持字节内外部大规模数据和复杂场景应用,性能一直以来是ByteHouse重点打磨的产品基本功。 SSB、TPC-H 和 TPC-DS 是常用于测试分析型数据库/数据仓库的数据集。在白皮书中,通过使用以上三种数据集进行性能测试,并以性能著称的某开源OLAP为基准测试产品,ByteHouse在不同查询项上都有显著的性能提升。以TPC-H 数据集举例,在相同硬件和软件环境下, By...
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数据集市和数据仓库的不同-优选内容
数据集市和数据仓库的不同-相关内容
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
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类优化策略,实现了超越社区版本的巨大性能提升,且已在内部生产环境得到验证。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- TPC-DS 简介- 性能表现- 自研优化策略- 总结 ## TPC-DS 简介针对数据库不同的使用场景 TPC 组织发布了多项测试标准。TPC-DS 采用星型、雪花型等多维数据模...
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... 不同的租户在同一个计算资源池里提交各种类型的分析任务,如何给上层应用提供稳定可靠的SLA保障,混合负载管理的难度被进一步放大。基于静态化的配额负载策略很难在Serverless的多租户模式下落地,需要逾越智能、动...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为:**源数据**、**数据仓库**、**数据应用**。数据仓库的数据来源于不同的源数据,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,是接口数据的临时存储...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753245&x-signature=8y6I9J25soavsP6P6kTagJ2%2BmVU%3D) 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...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fe19cec5685d4da98efb4679d76275f1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753248&x-signature=d2KNIx%2BplGit7IXOGn0oDpMnJ64%3D)> > > 数据仓库发展历程很久,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...
观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f99ea66b850240f5ac6e2d3610fe3904~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753242&x-signature=A6OrJUdDPuVAHAtKrb2veqYiOdo%3D)> > > 数据仓库发展历程很久,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...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
> 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 ClickHous... 在数据量低于 1PB,没有构建 hadoop 等大数据平台的企业,直接以云原生数据仓库构建轻量级数据仓库。 **2)成本可控**大数据应用逐步从互联网企业和政府部门,并深入到工业企业,先后进行了业务数据的大集中、用...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
大数据开发大大推动了新技术和新应用的不断涌现* 就业市场上,大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业* 人才培养上,很大程度上改变中国高校信息技术相关专业的现有教学和科研体制### 1.4 典型大数据的应用略### 1.5 大数据关键技术* 数据采集:将**分布的、异构数据源**中的数据如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行**清洗、转换、集成**,最后加载到**数据仓库或数据集市**中,成为联机分析处理、数据挖掘...
