数据仓库dws模型设计
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
今天给大家一起分享下有着悠久历史的数据仓库的一些思考由三部分组成为什么,搭建数据仓库是什么,数据仓库定义怎么做,如何搭建数仓# 一:为什么,搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效... 同时又承担基础数据记录历史变化,之所以保留原始数据和线上原始数据保持一致,方便后期数据核对需要。- CDM:通用数据模型,又称为数据中间层(Common Data Model),包含DWD、DWS、DIM层。- DWD:数据仓库明细层数...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
怎么组织数据仓库中的数据?- 怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷?- 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,也为我...
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... 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...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive有JDBC客户端,支持标准JDBC接口访问的HiveServer2服务器,管理元数据服务的Hive Metastore,以及任务以MapReduce分布式... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来...
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数据仓库dws模型设计-优选内容
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浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
主要解决关系型数据库的数据存储,利用的一种技术层面上的方法。目前,我们在关系型数据库中的建模方法,大部分采用的是三范式建模法。范式 是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则,而在关系型数据库中这种规则就是范式,这一过程也被称为规范化。目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、Boyce-Codd范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。在数据仓库的模型设计中...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
**惊帆** 来自 字节跳动数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来说,...
ByteHouse:基于ClickHouse的实时数仓能力升级解读
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数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。全篇将从两个版块讲解... 各种各样的数据源都可以通过Kafka或者Flink写入到ByteHouse里面,然后来对接上层的应用。按照数仓分层角度,Kafka、Flink可以理解为ODS层,那ByteHouse就可以理解为DWD和DWS层。如果说有聚合或者预计算的场景,也可以...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
* 使用体验离预期有差距:由于 Table Format 设计上的原因,流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重;* 有一定维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担;* 与现有生态之间存... 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...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDB... 数仓在构建的时候通常需要 ETL 处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种 ETL 处理成为 DWD 层,再基于 DWD 层设计上层的数据模型层,形成 DM,中间会有 DWB/DWS 作为部分中间过程数据。从技...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
数仓多维数据模型详细设计,欢迎一起加入交流探讨,希望能给读者在实际业务场景-OLAP分析演进过程中有些不一样的IDea。 ## 场景目前数据存储的业务类型-**OLTP**,**OLAP......****1、** 其中一种是企业知识库... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
ByteHouse技术白皮书正式发布,云数仓核心技术能力首次全面解读
基于云原生架构的数据仓库百花齐放,快速迭代。相比起传统数仓,云原生数据仓库凭借更灵活、更具弹性化的特性,以及有效降低资源、人力成本的能力,在云市场上受到越来越多的关注,逐渐成为企业数字化基础设施中的关键“底座”。 《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》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...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘,实现了热数据按生命周自动冷存,缓解存储空间压力;同时引擎内置了图形化运维界面,可轻松对集群服务状态进行运维;整体架构采用多主对等架构设计,架构安全可靠稳定,可确保单点无故障瓶颈。 ByteHouse 的架构简洁,采用了全面向量化引擎,并配备全新设计的优化器,查询速度有数量级提升(尤其是多表关联查询)。 用户使用 ByteHouse 可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型在...
一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
所以DWS层的存储最好是能支持SQL,即系查询分析等,以方便其他人员使用,同时还要支持字段频繁变更的需求。所以可以使用Kudu,与impala进行整合,就可以使用SQL对数据进行实时OLAP分析。上面的架构中间层的数据落到Kafka虽然有很多优势,但是Kafka本身不是一个数据库,不支持SQL查询,也不支持数据的索引和聚合,因此在数据分析方面的能力有限。另外Kafka是一个基于事件的系统,不同于传统的基于事实表和维度表的数据仓库建模方式,因此需...
