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面,也为我...
即让数据高效复用,减少重复开发2、增效是技术的价值,即降低数据使用门槛,让数据服务无处不在3、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... 构建最细粒度的明细事实表。可以结合企业的数据使用特点,基于维度建模思想,将明细事实表的某些重要属性字段做适当冗余,也即宽表化处理,构建明细宽表。- DWS:数据仓库汇总层数据(Data Warehouse Summary),基于指...
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...
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![picture.image](https://p3-volc-community-sign.bytei... **数据预计算流派**:如Kylin等。如果Hadoop系统中出报表较慢或聚合能力较差,可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换,之后直接返回。...
> 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:**... 高可用企业级分析性数据库,支持用户交互式分析 PB 级别数据。其自研的表引擎,灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘,实现了热数据按生命周自动冷存,缓解存储空间压力;同时引擎内置了图形化运维界面,可轻松对...
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... 就表示本次查询交互完成。 在这种模式下,如果语句是SELECT,则后续结果无法传输给用户,此时我们建议用户使用异步查询+ SELECT ... INTO OUTFILE的组合来满足需求。
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... 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。下面表述上会有一些两个词语混用的场景,大家不必过分关注区别。![picture.ima...
其中数据报表用于展示/评估一线经纪人的工作是否达标等;考核系统则用于门店经理为一线经纪人设定考核任务量的工作系统,通过任务量标准自动反馈奖励等。因此在以上应用的实时数仓建模上,我们发现房产类业务有两个典... 会把数据可见性与 Checkpoint 解绑;其次,数据一致性管理。血缘关系管理和数据一致性管理这两个方面,在实际数据运维中是很有价值的;第三,状态复用。状态复用主要是解决 Join 状态复用的问题。另外,我们希望也可...
### 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... 如果报表分布出现异常波动变化则会产生预警。针对产生的异常波动预警,BI系统会抽取特征库中的特征构建智能算法,通过智能算法可进行特征贡献度筛选进行归因分析,同时还能生成相应的决策。 #### 3.2 建模算法#...
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,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDB... 一个企业在实施数据平台的时候,由多个不同组件各自工作在不同的架构层中,无法相互取代,相互协作配合,承载整个企业的数据平台业务。# 企业级数仓技术选择Google 发表的三篇论文从存储,计算,检索三个方向阐述了海...
其中数据报表用于展示/评估一线经纪人的工作是否达标等;考核系统则用于门店经理为一线经纪人设定考核任务量的工作系统,通过任务量标准自动反馈奖励等。因此在以上应用的实时数仓建模上,我们发现房产类业务有两个典... 会把数据可见性与 Checkpoint 解绑;其次,数据一致性管理。血缘关系管理和数据一致性管理这两个方面,在实际数据运维中是很有价值的;第三,状态复用。状态复用主要是解决 Join 状态复用的问题。另外,我们希...
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... 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。下面表述上会有一些两个词语混用的场景,大家不必过分关注区别。 ![pictu...
与传统数仓建模使用的schema on write 模式相比,数据湖采用了一种 schema on read 的模式,即不会事先对它的 schema 做过多的定义,而是在使用的时候才去决定 schema,从而支持上游更丰富、更灵活的应用。2. ## **字节**数据湖Apache Hudi有下面非常重要的特性:- Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数...