干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓但是也有很多企业,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然不等于一个组件,大部分企业在数仓架构实...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分...
火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考架构进一步升级。除此之外,ByteHouse也在Serverless方向探索,基于cloud-native 云原生的理念构建了全新一代的数据仓库,架构上进行了三层解耦,期望在Serverless的加持下,提供更稳定、可靠、可信的分析服务,让开发人... 但行业上目前当前尚未有商用的Serverless 数据仓库能够提供超过2000 vcore的算力规模,而2000vcore折算成通用的物理机或裸金属,也不过是20台服务器的算力规模,往往一些中型的分析型系统的算力需求就远远超过这个规模...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...
应用场景应用场景 1.云原生数据湖仓 数据湖仓是一种结合了数据湖和数据仓库的新型数据架构,实现了更加灵活、高效和可扩展的数据管理,能够协助企业更好的理解和使用数据资产,提升业务价值。以互联网行业为例,企业需要搭建数... 配合火山引擎大数据研发治理套件DataLeap和全域数据集成DataSail等产品,可实现一站式数据集成研发治理方案。 实时数仓 实时数仓对数据实时性,data serving,并发等都有较高的要求,离线分析系统无法满足该类需求。实...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)> 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【核心技术解析——元数据】版块摘录...