数据仓库维表和明细层更新
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效和精准的决策**第一个视角是从业务视角出发,我们可以提炼为三个字为**管**,**产**,**运**1、管是管理,即让管理层进行科学决策【不再是屁股决定脑... 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
## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数... 事实表通常和一个 **企业的业务过程** 紧密相关,由于一个企业的业务过程数据构成了其所有数据的绝大部分,因此事实表也通常占用了数据仓库存储的绝大部分。比如对于某个超市来说,其 **销售的明细数据** 通常占其拥...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业... 而且原子数据可以以各种可能的方式进行上卷,而一旦选择了高粒度,则无法满足用户下钻细节的需求。**事实是整个维度建模的核心**,其中雪花模型或者星型模型都是基于一张事实表通过外健关联维表进行扩展,生成一份能...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Flink、Spark、Presto、Hive),底层存储兼容各类文件系统 (HDFS、Amazon S3、GCS、OSS) - H... 字节数据湖支持 read optimize 和 real time两种 query 模式。同时提供 upsert(主键更新)、append(非主键更新)两种数据更新能力,应用扩展性强,对用户使用友好。# ▌**近实时技术架构**3. ## **近实时场景...
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数据仓库维表和明细层更新-优选内容
数据仓库维表和明细层更新-相关内容
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Flink、Spark、Presto、Hive),底层存储兼容各类文件系统 (HDFS、Amazon S3、GCS、OSS) - H... 字节数据湖支持 read optimize 和 real time两种 query 模式。同时提供 upsert(主键更新)、append(非主键更新)两种数据更新能力,应用扩展性强,对用户使用友好。# ▌**近实时技术架构**3. ## **近实时场景...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
大数据量的写入;三、极致性能要求:实时数仓不能仅限于简单查询,需要支持复杂计算能力,且计算结果可秒级返回;四、灵活查询:需要具备自助分析的能力,为业务分析提供灵活的、自助式的汇总和明细查询服务;五、弹... 随着实时数据分析场景的发展,对实时数据更新的分析需求也越来越多,比如在如下的业务场景就需要实时更新数据能力:- 第一类是业务需要对它的交易类数据进行实时分析,需要把数据流同步到 ByteHouse 这类 OLAP 数据...
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,企业需要搭建数据... 数据入仓后,经过流式计算,明细数据进入Doris/StarRocks集群ODS层,数据聚合计算后进入DWS层,数据指标经计算后存入ADS层。数据支撑在线更新。由Doris/StarRocks对数据应用层提供服务,支持在线、离线查询分析,支持几十...
如何快速从 ETL 到 ELT?火山引擎 ByteHouse 做了这三件事
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。但随着云计算时代的到来,云数据仓库具备更强扩展性和计算能力,也要求改变传统的 ELT 流程。 火山引擎 ByteH... 我们发现大部分的查询都涉及到事实表和维表的 join,因此可以通过 Transform 的步骤,将事实表“打平”。 打平所用到的 SQL 如下:````insert into ssb_flat select * fromlineorder ljoin customer c on l.lo...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
近几年热门的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的表现。### **第二,向量化。**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 Mone... 实时引擎和流引擎。 * **(近)实时引擎**+ ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异+ Doris:近实时全场景 OLAP 引擎+ Druid:牺牲明细查询,将 OLAP 实时化,毫秒级返回* **流引擎**+ Flink:流计算逐...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
近几年火起来的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的一个表现。另外一个趋势是向量化。说到这里要提一句,Codegen 跟向量化,都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而... 实时引擎和流引擎。- (近)实时引擎 - ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异 - Doris:近实时全场景 OLAP 引擎 - Druid:牺牲明细查询,将 OLAP 实时化,毫秒级返回 - 流引擎 -...
干货|从ETL到ELT,揭秘火山引擎ByteHouse的技术实现
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。 作为云原生数据仓库, **火山引擎ByteHouse已支持ELT能力,让... 我们发现大部分的查询都涉及到事实表和维表的join,因此可以通过Transform的步骤,将事实表“打平”。打平所用到的SQL如下:``` `insert into ssb_flat` `select * from` `lineorder l` `...
治理效率提升77%!揭秘基于DataLeap实时健康分的最佳实践
> 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# 背景某企业实时数仓团队通过数据收集、整合、计算和存储构建实时数据仓库,为企业提供快速、准确、可靠的实时数据分析... 治理工作台:提供治理项明细、推荐参数、一键治理、事后监控等工具,提高治理效率。3. 治理辅助:提供治理播报卡片、自定义场景治理辅助工具,完善治理场景。**一级项** | **二级项** ...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
对于数据量比较大,对维表数据变化不是特别敏感的场景,可以使用 HBase 存储。命名规范:DIM 层的表命名使用英文小写字母,单词之间用下划线分开,总长度不能超过 30 个字符,并且应遵循下述规则:`dim_{业务/pub}_{维度定义}[_{自定义命名标签}]`:- {业务/pub}:参考业务命名- {维度定义}:参考维度命名- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义...
