业务库导入数据仓库
社区干货
PostgreSQL 中逻辑复制的使用场景
会使得业务架构更加灵活。## 场景一:数据汇总与拆分当多个独立的业务库需要将数据汇总到数据仓库,以便于进行后续分析的场景,逻辑复制是非常适合的。一是不需要额外的组件来支撑,二是可以做到实时同步。对于数据... 数据量小的一次性迁移,最大的缺点就是业务停机时间长,性能较差。反观逻辑复制,可以实现实时的增量迁移,业务上停机时间更短。## 场景三:数据库升级在数据库版本升级升级过程中,除了就地升级和逻辑的导入导出,由于...
火山引擎 ByteHouse:两个关键技术,揭秘 OLAP 引擎中的数据导入技术
数据导入是衡量 OLAP 引擎性能及易用性的重要标准之一,高效的数据导入能力能够加速数据实时处理和分析的效率。作为一款 OLAP 引擎,火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 源于开源 ClickHouse,在字节跳动多年打磨下... 社区版 ClickHouse 推出了 MaterializedMySQL 数据库引擎,用于将 MySQL 中的表映射到 ClickHouse 中。ClickHouse 服务作为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据...
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...
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...
特惠活动
业务库导入数据仓库-优选内容
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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... 企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录...
ByteHouse 实时导入技术演进
> 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**ByteHouse 是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量离线数据分析;便捷... ByteHouse 实时导入技术的演进动机,起初于字节跳动内部业务的需求。在字节内部,ByteHouse 主要还是以 Kafka 为实时导入的主要数据源(*本文都以 Kafka 导入为例展开描述,下文不再赘述*)。对于大部分内部用户而言,...
单日30PB量级!火山引擎ByteHouse云原生的数据导入这么做
导入技术实现。 随着企业降本增效、智能化数据决策需求的增强,传统的商业数据库已经难以满足和响应快速增长的业务诉求。在此背景下,云原生数据库成为大势所趋。云原生数据库基于云平台构建、部署和分发,具有高可用性、高性能、高可靠等特点,可以帮助企业更好地实现数据智能化决策。 火山引擎ByteHouse是基于开源ClickHouse进行技术优化和升级的一款云原生数据仓库。ClickHouse原有的分布式架构具有无中心多主节点以及...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
> 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... 这些任务可以是数据写入、用户查询,也可以是一些后台任务。用户查询和后台任务,可以共享相同的计算节点以提高利用率,也可以使用独立的计算节点以保证严格的资源隔离。用户可以根据计算任务的特性、优先级和业务类别...
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...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的 OLAP 引擎优化,如列存储、向量化执行、MPP 执行、查询优化等,ByConity 可以提供优异的读写性能。项目背景----ByConity 的背景可以追溯到 2018 年,当时字节跳动开始在内部使用 ClickHouse,因为业务的发展,要...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
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... 而且非常符合业务分析直觉。业务是多变的,模型的设计必须能够经受住业务多变的需求。在实际设计中,可以通过添加新维度或者向维度表中加入维度属性来满足业务新视角的分析需求。大多数情况下,数据仓库模型设计中...
火山引擎ByteHouse:只需2个方法,增强 ClickHouse 数据导入能力
更好提升数据应用价值,夯实数字化建设基础。数据导入是衡量 OLAP 引擎性能及易用性的重要标准之一,高效的数据导入能力能够加速数据实时处理和分析的效率。作为一款 OLAP 引擎,火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse ... 字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水 ClickHouse。* 2018 年到 2019 年,字节内部的 ClickHouse 业务从单...
从 Kafka 导入数据
日志服务支持 Kafka 数据导入功能,本文档介绍从 Kafka 中导入数据到日志服务的操作步骤。 背景信息日志服务数据导入功能支持将 Kafka 集群的消息数据导入到指定日志主题。Kafka 数据导入功能通常用于业务上云数据迁... 日志服务导入功能支持导入火山引擎消息队列 Kafka 集群和自建 Kafka 集群的数据。创建导入任务后,您可以通过日志服务控制台或服务日志查看导入任务详情。此外,日志服务还会为导入的日志数据添加以下元数据字段。 字...
