数据仓库历史拉链模型
社区干货
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... 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...
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... 指结构与源系统基本保持一致的增量或者全量数据。作为DW数据的一个数据准备区,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...
ByConity 技术详解之 ELT
谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、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。ByConity 作为云原生数据仓库,从0.2.0版本开始逐步支持 Extract-Load-Transform (ELT),使用户免于维护多套异构...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,数据仓库... 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,使用时就可避免上述问题了。5. **屏蔽原始数据的影响**:数据的逐层加工原则,上层的数据都由下一层的数据加工获取,不允许跳级...
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数据仓库历史拉链模型-优选内容
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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
> 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。 在数字化浪潮下,伴随着公有云的广泛普... 深度剖析 ByteHouse 在企业级数据仓库场景下的业务需求和挑战;在整体架构及核心技术层面,完整呈现 ByteHouse 引擎不同层级及执行流程,详细解析元数据管理、自研表引擎、复杂查询执行模型等 ByteHouse 自研核心技术...
面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文
### 1、BI的起源与发展 BI又称商业智慧或商务智能,是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘以及数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团提出,加特纳... 已经有丰富的BI分析模型供分析师或业务人员使用。在进行数据分析时通常需要使用各种模型来验证自己的分析观点,一是为了使自己的结论更具备说服力,二是让自己的论证过程更具备逻辑性和条理性。常见的分析方法如RFM模...
观点|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EMR 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... 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,从数据源的ETL到数据模型的构建通常需要长...
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... 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,从数据源的ETL到数据模型的构建通常需要长时任...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务... 需要提前定义数据模型和无法进行交互式分析等问题,随着数据量变大反而会导致返回结果慢。随后团队又希望用Spark来解决问题。但Spark同样存在不少问题困扰着团队,比如查询速度不够快、资源使用率高、稳定性不够好,以...
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... 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,从数据源的 ETL 到数据模型的构建通...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据模型。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更... 可以看到数据库表管理、数据加载、SQL 工作表、计算组、查询历史和角色管理等几大模块。分别具有如下作用:- 数据库表管理:用于创建和管理数据库、数据表以及视图等数据对象- 数据加载:用于从不同的离线和实...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:* **支持 ACID 和历史快照** ,保证数据并发访问安全,... 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|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术
历史答案相关联的内容,协助 LLM 返回更准确的答案。 不仅仅是LLM,向量检索也早已在OLAP引擎中应用,用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库,近期推出高性能... 音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相同的一个模型把查询项...
