企业数据仓库建设方案
社区干货
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
火山引擎 EMR 是开源大数据平台 E-MapReduce,提供企业级的 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等大数据生态组件,100% 开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,能帮助用户轻松完成企业大数据平台的建设,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力。火山引擎 EMR 有以下 4 个特点:* **开源兼容&开放环境** :100% 兼容社区主流版本,满足应用开发需求;同时提供半托管的白盒...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
在数据仓库的模型设计中,一般采用第三范式。一个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件 :- 每个属性值唯一,不具有多义性 ;- 每个非主属性必须完全依赖于整个主键,而非主键的一部分 ;- 每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性应该归到其他关系中去。根据 Inmon 的观点,数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模型类似...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
现阶段我们要建设实时数仓的主要原因是:- 公司业务对于数据的实时性越来越迫切,需要有实时数据来辅助完成决策;- 实时数据建设没有规范,数据可用性较差,无法形成数仓体系,资源大量浪费;- 数据平台工具对整体实时开发的支持也日渐趋于成熟,开发成本降低。### 2. 实时数仓的应用场景- 实时 OLAP 分析;- 实时数据看板;- 实时业务监控;- 实时数据接口服务。## 三、实时数仓建设方案接下来我们分析下目前实时数仓建设比...
如何快速构建企业级数据湖仓?
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 > 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期演讲,主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。# **数据湖** **仓开源趋势**## **趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展**LakeHouse是什么?简言之,LakeHouse是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 Dat...
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干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
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施的都是都是基于现有的部分方案,进行基于自己业务合适的方向进行部分开发与定制,从而达到一个半自研的稳态,既能跟上业务变...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。作者:辛现银,火山引擎开源大数据平台 E-MapReduce 技术架构师 数据湖仓开源趋势 **趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展**什么是 LakeHouse?LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
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施的都是都是基于现有的部分方案,进行基于自己业务合适的方向进行部分开发与定制,从而达到一个半自研的稳态,既能跟上业务变...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
主要为大家介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。## 数据湖仓开源趋势### 趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展什么是 LakeHouse? LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
《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... 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;采用基于分布式架构的大数据方案中...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
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 环境说明已购买DataLe... 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...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
# 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... 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:...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**两个方面详细介绍 **如何构建企业级数据湖仓**,剖析火山引擎大数据平台的架构与实践。...
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... 字节跳动数据平台团队也曾考虑将自研修改合并回 ClickHouse 社区,与 ClickHouse 核心研发团队、ClickHouse 创业公司负责人做了几次闭门沟通,得到的反馈是架构差异过大、合并难度和代价大、无法联合开发。于是,按照...
