数据仓库的ods层
社区干货
DataLeap数据仓库流程最佳实践
基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。本样例中,我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成...
一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
从源系统同步过来的数据落到ODS层,但是要注意采集数据时需要能捕获到源系统表结构的变更,可以采用Flink CDC等。ODS层的数据落到Kakfa中,设置一个较长的保存周期。kafka直接作为数仓的存储层,优点是不关心数据的格... 但是Kafka本身不是一个数据库,不支持SQL查询,也不支持数据的索引和聚合,因此在数据分析方面的能力有限。另外Kafka是一个基于事件的系统,不同于传统的基于事实表和维度表的数据仓库建模方式,因此需要对数据的建模和...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效和精准的决策**第一个视角是从业务视角出发,我们可以提炼为三个字为**管**,**产**,**运**1、管是管理,即让管理层进行科学决策【不再是屁股决定脑... 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...
ByteHouse:基于ClickHouse的实时数仓能力升级解读
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。全篇将从两个版块讲解... 就可以应用到实时数仓的存储层面。从上图来看,各种各样的数据源都可以通过Kafka或者Flink写入到ByteHouse里面,然后来对接上层的应用。按照数仓分层角度,Kafka、Flink可以理解为ODS层,那ByteHouse就可以理解为DWD...
特惠活动
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数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
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使用说明
数据校验等功能,既解决了数据湖数据混乱难于治理的问题,也解决了数据仓库数据封闭、信息损失以及时效性不强的问题。 Lakehouse 定位(图片来源于 Spark-Submit 2022) 基于 Delta Lake 可以构建所谓的 Lakehouse 解决方案,原始数据以流式或者批式的方式写入 Delta Lake,在 Delta Lake 内部完成 Bronze Table 到 Gold Table 的 transform 过程(类比数据仓库的 ODS 到 ADS 的过程)。不论是原始表、中间表和结果表,都支持上层多种查询...
场景样例 SQL
下方案例使用 LAS 的样例数据 TPC-DS 数据集作为基础数据源,构造出基本的离线数仓场景。设定业务需求: 根据客户表、商店表、日期表以及销售表数据,进行相关的业务计算: 计算分城市每个城市总销售额 设定每个城市/每个商店顾客消费总额的 Top N 1. 数据准备 进入【数据管理-表管理-导入样例数据】,将 Schema 命名为: tpc_ds_demo。该操作会创建对应的元数据及导入数据,即直接构建本样例中的 ODS 层数据。相关的数据字典可参考:...
创建专题设置
“数据专题”以业务视角出发,将服务于同一业务场景的表归纳整理,形成数据仓库,方便使用者查询及管理。以营销场景为例,可以按照商品中心、会员中心等方向,形成对应数仓。PS:专题中,涉及到产品线、业务域、主题、层级... 层级 添加库:单击“添加库”按钮,以此数据las schema库,添加 ods、dim、dwd、dwm 库。 点击确认选择,再点击确认后保存成功 可按需编辑专题调整等操作,同时支持目录刷新
新建数据表
1 数据表介绍库级 库Owner 表名 表Owner 表中文 调度频率 数据来源 专题管理 ods demo02 ods.exam_event_df demo02 考试过程表 小时 数据集成 描述:考试过程表 数据研发项目:Demo_Workshop 数据安全等级:L3 表权限负责人:demo02 产品线:ARK 业务域:教育-ARK(EK) 主题:行为主题 专题:ARK演示 层级:ODS dim demo02 dim.student_info_df demo02 学生信息表 天 数据集成 描述:学生信息表 数据研发项目:Demo...
实战分享(直播&PPT)
欢迎关注【字节跳动数据平台】视频号,第一时间获取更多技术分享。以下是关于大数据、湖仓一体、数据湖、数据仓库、开源、数据中台等主题的直播与演讲 PPT 等一手材料,欢迎自取与观看: 【Apache Hudi 中文社区技术交... 《数据湖化的新思考》《基于数据湖的样本存储与样本生成》 Hudi 中文社区技术交流会-第九期 2023.03.30《社区最新进展同步》《字节跳动基于 Hudi 的湖仓一体及应用实践》《电商流量基于 Hudi 的 ODS 落湖实践》 Hu...
ByteHouse:基于ClickHouse的实时数仓能力升级解读
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。全篇将从两个版块讲解... 就可以应用到实时数仓的存储层面。从上图来看,各种各样的数据源都可以通过Kafka或者Flink写入到ByteHouse里面,然后来对接上层的应用。按照数仓分层角度,Kafka、Flink可以理解为ODS层,那ByteHouse就可以理解为DWD...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。 **服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的...
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... 一般采用如下分层结构:### 1. 数据层具体实现>使用四张图说明每层的具体实现- **数据源层ODS** 