# 前言本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。# 关于实验* 预计部署时间:50分钟* 级别:初级* 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS* 受众: 通用## 环境说明1. 已购买DataLeap产品2. 已创建湖仓一体LAS队列3. 子账户具备DataLeap相关权限(参考:https://www.volcengine.com/docs/6260/65408)# 实验说明## **步骤1:创建项目**![图片](https://portal.volccdn.com...
也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通过和业务方、需求方交谈,或者阅读报表、图表等,可以很容易地识别度量。考虑如下业务需求:- 店铺上个月的销售额如何?- 店铺库存趋势如何?- 店铺的访问情况如何( pv,uv) ? - 店铺访问的熟客占比多少?**这里的销...
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...
> 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 ClickHouse 引擎的发展历程,首次详细展现 ByteHouse 的整体架构设计及自研核心技术,为云原生数据仓库发展,及企业数字化转型实战运用提供最新的参考和启迪。以下为 ByteHouse 技术白皮书**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(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... 多租户管理:支持多租户模型,租户间互相隔离,独立计费。- RBAC 权限管理:支持库、表、列级,读、写、资源管理等权限。通过角色进行管理。- VW 自动启停,弹性扩展:计算资源按需分配,闲时关闭。降低总成本,提...
> 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 ClickHouse 引擎... 扩容时无需做数据均衡## 作业执行流程ByteHouse 中的作业按照响应优先级分为 3 大类:Read query、Write query 和 Background 的作业。不同类型的作业,按照前面所述,可以运行同一个工作节点上,也可以分离开...
可扩展可靠的数据流程:Apache Airflow 提供了一个强大的平台,用于设计和编排数据流程,让您轻松处理复杂的工作流程。搭配 ByteHouse,一款云原生的数据仓库解决方案,您可以高效地存储和处理大量数据,确保可扩展性和... 一旦数据从 AWS S3 中获取,Airflow 会协调数据的转换和加载到 ByteHouse 中。它利用 ByteHouse 的集成能力,根据预定义的模式和数据模型高效地存储和组织数据。 成功将数据加载到 ByteHouse 后,数据洞察有限公...
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... 离线数据可以通过 Spark 进行特征抽取及特征工程,并把提取出来的特征返存到湖仓或者 HBase 等键值存储。基于离线的数据可以进行离线训练,如通过 Spark MLlib 搭建传统的机型学习模型,或者通过 TensorFlow 进行...
**火山引擎云原生数据仓库**ByteHouse与** A****pache Airflow强强结合,为管理和执行数据流程提供了强大而高效的解决方案。**本文将带来ByteHouse与Apache Airflow结合使用的主要优势和特点,展示如何简化数据工作... 一旦数据从AWS S3中获取,Airflow会协调数据的转换和加载到ByteHouse中。它利用ByteHouse的集成能力,根据预定义的模式和数据模型高效地存储和组织数据。 成功将数据加载到ByteHouse后,可以利用ByteHouse...
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... 基于离线的数据,可以通过 Spark 进行特征抽取及特征工程,然后把提取出来的特征再返存到湖仓或者 HBase 等键值存储。基于这些离线的数据可以进行离线训练,比如通过 Spark MLlib 搭建传统的机型学习模型,或者通过 Te...
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... 基于离线的数据,可以通过 Spark 进行特征抽取及特征工程,然后把提取出来的特征再返存到湖仓或者 HBase 等键值存储。 基于这些离线的数据可以进行离线训练,比如通过 Spark MLlib 搭建传统的机型学习模型,或者通过 T...
数据仓库ByteHouse**- **【新增ByteHouse云数仓版功能】** - ByteHouse 云数仓开通 AWS us-east-1 美东地域,助力国内出海企业更好的发展业务。 - 支持 Lambda 和 Python UDF,允许用户自定义函数,精简 SQL 语句,提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁移和模型设计...
在数据分析场景中,企业使用的数据通常具备来源多样化的特点,如支付交易记录、用户行为等,且数据格式各异,有的为行式存储结构,有的为列式存储结构。这就要求企业数仓具备一定的数据转换能力。 传统方式是采用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,导致维护成本较高。但随着云计算时代的到来,云数据仓库具备更强扩展性和计算能力,也要求改变传统的ELT流程。...