数据仓库开发过程分为几个阶段
社区干货
ByConity 技术详解之 ELT
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-Load ... 存储系统又可分为域内的HDFS 和云上的 OSS& S3 这种远程储存系统,然后进行一系列的数仓的ETL操作,提供给 OLAP系统完成分析查询。但有些业务需要从上述的存储中做一个分支,因此会在数据分析的某一阶段,从整体链路...
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-Transfor... ByteHouse产品可以分为两个形态:1. **企业版**:PaaS模式、全托管、租户专属资源。1. **数仓版**:SaaS模式,在这个模式中,使用者可以免运维。用户通过控制台建表、导数据以及使用查询功能。在数据量较小、使用...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
# 前言本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。# 关于实验* 预计部署时间:50分钟* 级别:初级* 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS* 受众: 通用## 环境说明1. 已购买DataLeap产品2. 已创建湖仓一体LAS队列3. 子账户具备DataLeap相关权限(参考:https://www.volcengine.com/docs/6260/65408)# 实验说明## **步骤1:创建项目**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... ByteHouse 产品可以分为两个形态:1. 企业版:PaaS 模式、全托管、租户专属资源。2. 数仓版:SaaS 模式,在这个模式中,使用者可以免运维。用户通过控制台建表、导数据以及使用查询功能。在数据量较小、使用较为...
特惠活动
数据仓库开发过程分为几个阶段-优选内容
数据仓库开发过程分为几个阶段-相关内容
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,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...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
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... (Java UDF/UDAF 已在开发中)- 自研优化器:自研 Cost-Based Optimizer,优化多表 JOIN 等复杂查询性能,性能提升若干倍。 **产品能力上,在引擎外提供更加丰富的企业级功能和可视化管理界面:**- 库表资产...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
> 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【核心技术解析——元数据】版块摘录...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
> 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... 可以将计算资源按需划分为多个虚拟集群。每个虚拟集群里包含 0 到多台计算节点,可按照实际资源需求量动态的扩缩容。 一个租户内可以创建 1 个或多个计算组,计算资源扩缩容的方式有两种,一种是调整计算组的 C...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)
> 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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hi... 数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几,但是并不等于 Hive 在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方... 店铺访问的熟客占比多少?**这里的销售额、库存、访问量、熟客量就是度量。**但是,单单谈论度量,是没有意义的。度量和环境这两个概念构成了维度建模的基础。而所有维度建模也正是通过对度量和及其上下文和...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)
> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的... 数据规模变得越来越巨大。由于 ClickHouse 是 Shared-Nothing 的架构,每个节点是独立的,不会共享存储资源等,因而计算资源和存储资源是紧耦合的,这使得 ClickHouse 在使用过程中会遇到以下情况:* 首先,这导致扩缩...
