数据仓库框架github
社区干货
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
作者|程伟,MetaAPP 大数据研发工程师【项目地址】GitHub |https://github.com/ByConity/ByConity> ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,并提供优异的查询,写入性能。MetaApp 是国内领先的游戏开发与运营商,专注移动端信息高效分发,致力于构建面向全年龄段的虚拟世界。截至 2023 年,MetaApp 注册用户已超 2 亿,联运合作 20 万款游...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,提供优异的查询,写入性能。文章来源|ByConity 开源社区GitHub |https://github.com/ByConity/ByConity作者|程伟,MetaAPP 大数据研发工程师 MetaApp 是国内领先的游戏开发与运营商,专注移动端信息高效分发,致力于构建面向全年龄段的虚拟世界。截至 2023 年,MetaAp...
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 ... **ByConity 项目 GitHub 地址:**https://github.com/ByConity**用户手册:**https://byconity.github.io/zh-cn/docs/introduction/background-and-technical-architecture扫码添加小助手
特惠活动
数据仓库框架github-优选内容
数据仓库框架github-相关内容
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
> 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。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 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...
DevOps基于k8s发布系统CI/CD的实现|社区征文
发布过程中需要的工具和环境至少包括:代码仓库(Gitlab、GitHub等)、打包环境(Maven、Gradle等)、镜像制作(Docker等)、镜像仓库(Harbor、DockerHub等)、k8s集群等;此外,还包括发布系统自身的数据存储等。可以看出,整个流程里依赖的环境很多,如果发布系统不能与这些环境解耦,那么要想实现一个安装简单、功能快速的系统没有那么容易。那么有没有合理的解决方案来实现与这些环境的解耦呢?答案是有的,下面就分别介绍。## 代码仓库...
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... 分层是以解决当前业务快速的数据支撑为目的,为未来抽象出共性的框架并能够赋能给其他业务线,同时为业务发展提供稳定、准确的数据支撑,并能够按照已有的模型为新业务发展提供方向,也就是数据驱动和赋能。### 3. 如...
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... target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FByConity%2FByConity))。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d90b5a3419104a5aaf41c1e6fc4f49b8~tplv-tlddhu82om-image.ima...
GitHub Copilot:让开发编程变得像说话一样简单 |社区征文
GitHub 代码仓库跟 SonarQube 这类代码扫描工具都有 ES 的影子,协助研发做代码的管理、版本diff,以及潜在问题扫描检查有着极其重大的意义!![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn... 比如耳熟能详的数据结构算法,快速排序、冒泡排序、二分查找…![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/330bf2c201f14c5f930d9c48b3c6bf47~tplv-tlddhu82om-image.imag...
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... ClickHouse凭借其数倍于其他顶尖交互式分析数据库的极致性能,发展速度非常迅猛。目前,ClickHouse已在Github上获得24.2K Star,1000+的Contributors。**ClickHouse的缺点**没有任何一个数据引擎是完美...
ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程
可扩展可靠的数据流程:Apache Airflow 提供了一个强大的平台,用于设计和编排数据流程,让您轻松处理复杂的工作流程。搭配 ByteHouse,一款云原生的数据仓库解决方案,您可以高效地存储和处理大量数据,确保可扩展性和... CONSTRAINT_URL="https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-${AIRFLOW_VERSION}/constraints-${PYTHON_VERSION}.txt"pip install "apache-airflow==${AIRFLOW_VERSION}" --constraint "${CO...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
> 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 **随着数据的应用场景越来越丰富,企业对数据价值反馈到业务中的时效性要求也越来越高,很早就有人提出过一个概念:**... ** 基于 Cascade 搜索框架,实现了高效的 Join 枚举算法,以及基于 Histogram 的代价估算,对 10 表全连接级别规模的 Join Reorder 问题,能够全量枚举并寻求最优解,同时针对大于 10 表规模的 Join Reorder 支持启发式...
版本发布记录
下载地址 镜像名称 镜像仓库 DockerImage apmplus-cn-beijing.cr.volces.com/server/java-agent:1.1.14 feat:支持agentless模式,用户可以直接绕过Agent完成数据上报,当对链路数据采样时会损失部分RED Metrics。 Go SDK v1.3.18(2023-02-01)GitHub地址 feat: 支持gin框架插桩自定义资源。
