hadoop中构建数据仓库的特点
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
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... 不能将不同粒度的事实建立在同一张事实表中。### 维度表> **维度表是维度建模的灵魂,通常来说,维度表设计得好坏直接决定了维度建模的好坏**维度表包含了 实表所记录的业务过程度量的上下文和环境,它们除了记...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
以Flink为代表的实时计算引擎解决了数据统计场景的时效性问题。随着业务的发展和技术的进步,业务部门不再满足于T+1的分析需求和固化的实时统计,更期望业务发生后秒级/分钟级延迟即可看到统计结果;同时,功能上期望实现交互性探查分析数据,毫秒/秒级返回结果保持良好的用户体验。在新的企业级数据架构中,有些已经构建了大数据平台的企业,会使用云原生数据仓库构建实时数仓来满足有高时效性要求的业务,以此作为Hadoop平台...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
Codegen 和向量化都是从数据仓库,而不是 Hadoop 体系的产品中衍生出来。Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但现在,向量化是一个更好的选择,因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
今天给大家一起分享下有着悠久历史的数据仓库的一些思考由三部分组成为什么,搭建数据仓库是什么,数据仓库定义怎么做,如何搭建数仓# 一:为什么,搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效... 以上特点也是数据仓库的特点,所以好的数据仓库一定是耗散结构的**多层次,开放,一直被构建ing**# 三、怎么做,如何搭建数仓## 建设思路如何搭建数仓,在业界一直存在着两种思路### 从顶到下从顶到下,即从...
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hadoop中构建数据仓库的特点-优选内容
hadoop中构建数据仓库的特点-相关内容
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方面都有巨大的提升。 截至 2022 年 2 月,ByteHouse 在字节跳动内部部署规模超过 1 万 8000 台,单集群超过 2400 台。经过内部数百个应用场景和数万用户锤炼,并在多个外部企业客户中得到推广应用。## 产品特性**ByteHouse 以提供高性能、...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
Hadoop、Spark、Flink 等引擎,并做到100%开源兼容。Doris 作为 OLAP 领域中一款极具代表性的开源组件,也被集成到了火山引擎 EMR 产品生态中。 > 本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和... 发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,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...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
以及元数据中心,这一系列组合让Hive完整的具备了构建一个企业级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... 适合用来构建数据仓库的,目前只有Hive和Spark SQL相对更加合适,在这两个组件中,Spark SQL相对Hive的优势又更加明显。 EMR SparkSQL如何支撑企业级数仓Spark引擎因为自身强大的生态和方便...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但是现在人们发现可能向量化是一个更好的选择,向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。### *...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级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... 适合用来构建数据仓库的,目前只有Hive和Spark SQL相对更加合适,在这两个组件中,Spark SQL相对Hive的优势又更加明显。 # SparkSQL 如何支撑企业级数仓Spark引擎因为自身强大的生态和方便的编程接口被广泛应用...
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
# 背景## **HDFS** **简介**HDFS 全名 Hadoop Distributed File System,是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它的特点主要有以下几项:- 和本地文件系统一样的目录... 单集群规模很快在元数据服务器 Name Node 侧遇到瓶颈。引入联邦机制(Federation)实现集群的横向扩展。联邦又带来统一命名空间问题,因此,需要统一视图空间帮助业务构建统一接入。这里我们引入了 Name Node Proxy ...
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... 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求。TPC-DS 的这个特点与大数据的分析挖掘应用非常类似。Hadoop 等大数据...
字节跳动10万节点 HDFS 集群多机房架构演进之路
# **背景**## **现状**HDFS 全称是 Hadoop Distributed File System,其本身是 Apache Hadoop 项目的一个模块,作为大数据存储的基石提供高吞吐的海量数据存储能力。自从 2006 年 4 月份发布以来,HDFS 目前依然有... 这个特性确保了 HDFS NameNode 提供跨机房容灾能力,后面我们将继续深入讨论。![]()# **演进**## **双机房**前面提到当前 HDFS 的大集群是横跨 A/B/C 的多机房模式,具体的演进顺序是 A -> A,B -> A,B,C ,现...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级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... 适合用来构建数据仓库的,目前只有 Hive 和 Spark SQL 相对更加合适,在这两个组件中,Spark SQL 相对 Hive 的优势又更加明显。# SparkSQL 如何支撑企业级数仓Spark 引擎因为自身强大的生态和方便的编程接口被广泛...
