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数据仓库异构数据集成

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

社区干货

ByConity 技术详解之 ELT

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场景和方案### ELT与...

数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文

数据仓库定义数据仓库广泛定义:数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。随着数字化浪潮到来仅仅支撑管理决策暴露出了局限性,**应在管理决策基础上扩展到产品决策、运营决策、服务决策等等** 1、面向主题【微服务、业务过程、数据域】 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而...

ELT in ByteHouse 实践与展望

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。现在,以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-Transform (ELT)的能力,从而使用户免于维护多套异构系统。具体而言,用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL...

干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓

用来做异构数据的存储以及数据的冷备份。但是也有很多企业,特别是几乎完全以结构化数据为主的企业在实施上会把数据湖和企业数仓库合并,基于某个数仓平台合二为一。企业在考虑构建自身数仓体系的时候,虽然需要参考现有的行业技术体系,以及可以选择的组件服务,但是不能太过于局限于组件本身,寻找 100%开箱即用的产品。太过于局限于寻找完全契合的组件服务必然受限于服务本身的实现,给未来扩展留下巨大的约束。企业数据仓库架构必...

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数据仓库异构数据集成-优选内容

数据同步方案
1. 概述 数据集成是稳定高效的数据同步平台,致力于提供丰富的异构数据源之间高速稳定的数据同步能力。 2. 功能介绍 数据集成概览请前往查看:数据集成概述 离线集成:提供的离线数据同步能力,将源端数据库中数据按调度周期同步至目标数据库中,实现目标库和源库的数据对应。详见:离线数据同步 流式集成:提供的流式数据同步能力,将源端数据库中数据实时同步至目标数据库中,实现目标库实时保持和源库的数据对应。详见:流式数据同步 ...
ELT 支持
ByteHouse 作为云原生数据仓库,逐渐引入了对 ELT(Extract-Load-Transform,提取-加载-转换)的支持。 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 已成为当今处理大数据的规范,它对数据仓库提出了许多新的要求。 查询队列在集群中,我们可能会遇到节点出现不健康状态,或者超载的情...
通过 DataLeap 进行数据集成
1. 概述 Dataleap 数据集成服务是稳定高效的数据同步平台,致力于提供丰富的异构数据源之间高速稳定的数据同步能力。 2. 支持的数据源 数据集成包括离线同步和流式同步,具体支持的数据源请参考 支持的数据源。 3. 数据集成资源组 使用 DataLeap 的数据集成功能进行数据同步时,数据同步任务会运行占用一定的资源组,详细参考步骤参考 数据集成资源组。 4. 离线数据集成 使用数据集成功能进行离线数据同步时,需要进行数据源配置以及离...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
数据仓库定义数据仓库广泛定义:数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。随着数字化浪潮到来仅仅支撑管理决策暴露出了局限性,**应在管理决策基础上扩展到产品决策、运营决策、服务决策等等** 1、面向主题【微服务、业务过程、数据域】 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而...

数据仓库异构数据集成-相关内容

认识 DataLeap

大数据研发治理套件(DataLeap)是火山引擎自研的一站式大数据中台解决方案,集实时&离线数据集成数据开发、智能运维、数据治理、资产管理能力于一身。DataLeap 致力于为企业解决多业务场景、多业务系统下的数据共享... 提升数据研发效率,降低运维管理成本,挖掘数据价值,为企业决策及数字化转型提供数据支撑。DataLeap 支持多种计算和存储引擎服务,包括火山引擎 E-MapReduce(EMR)、火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse、湖仓一体分析服...

干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓

用来做异构数据的存储以及数据的冷备份。但是也有很多企业,特别是几乎完全以结构化数据为主的企业在实施上会把数据湖和企业数仓库合并,基于某个数仓平台合二为一。企业在考虑构建自身数仓体系的时候,虽然需要参考现有的行业技术体系,以及可以选择的组件服务,但是不能太过于局限于组件本身,寻找 100%开箱即用的产品。太过于局限于寻找完全契合的组件服务必然受限于服务本身的实现,给未来扩展留下巨大的约束。企业数据仓库架构必...

干货|深度解析字节跳动开源数据集成引擎BitSail

> > > BitSail是字节跳动开源数据集成引擎,支持多种异构数据源间的数据同步,并提供离线、实时、全量、增量场景下全域数据集成解决方案,目前支撑了字节内部和火山引擎多个客户的数据集成需求。经过字节跳动各大业务线海量数据的考验,在性能、稳定性上得到较好验证。> **本篇将围绕> 字节跳动开源数据集成> 引擎BitSail的演进历程与能力解析展开分享。**> > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.bytei...

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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,并将原始数据集成冗余宽表) DWD(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理) DWM (基于DWD表与业务需求,轻度聚合最近三天的数据) APP (基于DWD或DWM,...

数据集成引擎BitSail正式宣布开源,现征集【种子用户】啦🎊🎊

BitSail数据集成引擎是字节跳动数据平台的首个开源项目(GitHub:https://github.com/bytedance/bitsail),支持多种异构数据源间的数据同步,并提供离线、实时、全量、增量场景下的全域数据集成解决方案,目前服务于字节内部几乎所有业务线,包括抖音、今日头条等,经过了大规模的企业级场景验证,每日数据集成任务20万+,传输数据100万亿行+。,同时也支撑了火山引擎多个客户的数据集成需求。【种子征集】享受字节工程师定向辅导、开源共...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

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个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管...

干货 | BitSail Connector 开发详解系列一:Source

BitSail 是字节跳动自研的数据集成产品,支持多种异构数据源间的数据同步,并提供离线、实时、全量、增量场景下全域数据集成解决方案。本系列聚焦 BitSail Connector 开发模块,为大家带来详细全面的开发方法与场景示例,本篇将主要介绍 Source 接口部分。持续关注,BitSail Connector 开发详解将分为四篇呈现。- **BitSail Connector 开发详解系列一:Source**- BitSail Connector 开发详解系列二:SourceSplitCoordinator- ...

【活动预告】数据集成引擎BitSail遇上CDC

BitSail是字节跳动开源数据集成引擎,于2022年10月26日宣布开源,可支持多种异构数据源间的数据同步,并提供离线、实时、全量、增量场景下全域数据集成解决方案。BitSail支撑了字节内部众多的业务线,支持多种数据源之间的批式/流式/增量同步,日均数据传输量达上百PB。在开源后,CDC相关的诉求非常多,BitSail到底该如何满足?BitSail关于此块的Roadmap是如何制定的?目前完成了哪些功能开发?5月27日,在RisingWave&BitSail联合举办的me...

DataLeap数据仓库流程最佳实践

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。![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_98ec7b40ada6825a898fd7157d6c3044.png)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,并将原始数据集成冗余宽表)* DWD...

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