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数据集市与数据仓库有何联系

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

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

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理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业...

OLAP进阶之“性能提升”

> 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】进入官方交流群在数据处理和分析的领域,提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说,性能的关键需求在于能支持实时分析,应对复杂查询,提供快速响应,并具备良好的可扩展性。这些方面,对于满足高效、准确的数据分析需求至关重要。 火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》,白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数...

揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

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。 ### 1.2 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中...

观点 | 数仓领域的未来趋势解读

字节跳动数据平台> > > 数据仓库发展历程很久,随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发... 各行业都先后进行了业务数据的大集中、用户行为数据和IOT数据的广泛采集存储,企业和政府单位的数据量更是以每年呈现30%以上的增长速度。在过去集中式架构的数据仓库方案中,建设成本与数据总量正相关,导致成本...

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数据集市与数据仓库有何联系-优选内容

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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理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业...
揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
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。 ### 1.2 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中...
DataWind 产品使用问题排查方法
模型的每个节点里所保留的数据源字段,即约等于存储在CK底表的模型字段;数据集字段来自于数据源字段,在第一次生成数据集时,会按照模型自动生成,名字=源字段名,但同时允许用户在【字段配置】里,自定义地新增或修改字段的名字以及字段的表达式(即取xx源字段做YY转换);数据集字段的目的是为了从业务层使用灵活封装及加载必要的字段到图表分析过程,是让用户从下游业务BI的数据仓库/数据集市角度重新定义数据的字段意义或统一整合更...
ELT in ByteHouse 实践与展望
点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e9f246b14ef94200b84f757f453ce50f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049269&x-signature=so00Dz63aq%2BQ1iaXiScoJ%2Fme44M%3D)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...

数据集市与数据仓库有何联系-相关内容

活动预告|火山引擎 VeDI 数据中台架构剖析与方案分享

本次内容主要探讨新的数据治理解决方案,具体包括:* 字节数据治理的背景与机遇* 分布式的理解与落地* 分布式数据自治的架构体系分享**《解读火山引擎 EMR Stateless 创新理念和业务价值》*** 火山引擎 EMR 资深产品经理 林飞数据湖的出现是为了解决传统数据仓库和数据集市所面临的问题:避免原始数据丢失从而选择了保存原始数据本身,并且对建设的数据集市与数据存储的元数据有一致性。随着云上对象存储的普及,Hudi...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。![星形模型](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/210316_4.png)典型的代表是我们比较熟知的星形模型(Star-schema),以及在一些特殊场景下适用的雪花模型(Snow-schema)。维度建模中比较重要的概念就是 事实表(Fact table)和维度表(Dimension table)。其最简单的描述就是,按照事实表、维度表来构建数据仓库数据集市。目前在互联...

干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ffb8373d6eff40a390187f911542703c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049254&x-signature=b%2Fkc%2FeQ%2FHdi%2BTUqdOswBgwOSt6c%3D) 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...

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LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘

> 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的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三类优化策略,实现了超越社区版本的巨大性能提升,且已在内部生产环境得到验证。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来...

观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fe19cec5685d4da98efb4679d76275f1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049255&x-signature=otmRpCNbabS1yTf%2B0s%2FbMZRdBrk%3D)> > > 数据仓库发展历程很久,随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓...

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

## 前言我们不管是基于 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... 定义粒度意味着对事实表行实际代表的内容和含义给出明确的说明,粒度传递了事实表度量值相联系的细节所达到的程度的信息。其实质就是如何描述事实表的单个行。典型的粒度定义包括:- 超市顾客小票的每一个子项;...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)

> 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 ClickHous... 先后进行了业务数据的大集中、用户行为数据和 IOT 数据的广泛采集存储,企业和政府单位的数据量每年呈现 30%以上的增长速度。 在过去集中式架构的数据仓库方案中,建设成本与数据总量正相关,成本居高不下;采用...

火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文

数据是社会数字化的产物,随着业务成熟度的逐渐向上发展,面对的需求逐渐多样化和个性化,对于创新的要求也越来越高,因此可以说智能数据是大数据发展的高级阶段,是大数据在应用创新落地方向的核心要求。## []()01... 经过特征工程后的数据是可以作为模型的输入进行建模了,为了保证在生产环境中的模型运行效率,需要确定数据的存取模型,还需要进行宽表、数据仓库的设计和构造,否则会导致资源的浪费。● 模型架构的确定。采用流失处...

观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f99ea66b850240f5ac6e2d3610fe3904~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049248&x-signature=kda6e6XaZVpMNE14tOyXYCQ2NAQ%3D)> > > 数据仓库发展历程很久,随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展...

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