传统数据仓库td是什么意思
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... 有效避免了传统 MPP 架构中的 Re-sharding 问题,同时保留了 MPP 并行处理能力。- 数据一致性与事务支持。- 计算资源隔离,读写分离:通过计算组(VW)概念,对宿主机硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
> 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 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,及企业数字化转型实战运用提供最新的参考和启迪。 **以下为 ByteHouse 技术白皮书【核心技术解析——元数据】版块摘录...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,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**...
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...
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2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
解决恐惧最好的方式就是直面恐惧,凡是过往,皆为终章,愿2023我们能拨雪寻春,烧灯续昼,和光同尘,与时舒卷。## 一 前言### 1.1 背景自2020年至今,众多传统行业都受到疫情的冲击,据IDC相关报告,疫情期间,终端消费... 并保存到集群数据仓库;4. 在集群范围内传播 Service 配置;5. 集群 DNS 服务得知该 Service 的创建,据此创建必要的 DNS A 记录。总体来说,Kubernetes的服务注册与发现总结主要通过Etcd+CordDNS来实现,其中又包含...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
与传统数仓建模使用的schema on write 模式相比,数据湖采用了一种 schema on read 的模式,即不会事先对它的 schema 做过多的定义,而是在使用的时候才去决定 schema,从而支持上游更丰富、更灵活的应用。2. ## **字节**数据湖Apache Hudi有下面非常重要的特性:- Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、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...
揭秘新一代云数仓技术架构与最佳实践
从传统数仓到湖仓一体,历经三十多年发展,技术的浪潮快速迭代,以云原生数仓为中心的现代数据栈时代已然到来。 背后的核心的原因在于,企业正在加速走向数字化、智能化,对数据的应用也提出了全新要求,特别是对数据的实时分析、实时部署需求更加的强烈, **而云数据仓库为用户实现云原生、智能运维、弹性资源等业务需求也带来了很好的支撑,** 成为今天企业数字化基础设施中的关键“底座”。 本期内容主要邀请来自...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
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... 基于离线的数据,可以通过 Spark 进行特征抽取及特征工程,然后把提取出来的特征再返存到湖仓或者 HBase 等键值存储。 基于这些离线的数据可以进行离线训练,比如通过 Spark MLlib 搭建传统的机型学习模型,或者通过 T...
字节跳动数据湖索引演进
传统数据仓库的数据更新方法主要是将增量数据与历史的全量数据进行关联,生成最新的全量数据,再重新写入对应的分区。对整个过程进行拆解可以分成 **三个主要耗时的操作**,分别是:① 读历史的全量数据② 将全量历史数... **Q8:在落地 Hudi 过程中遇到最大的问题是什么?** A8:实现起来比较困难的是数据湖的元数据管理,Hudi 通过 Hive Sync 的方式将元数据一致性暴露给计算引擎,但是 Hive Sync 可能失败,存在元数据一致性的问题,并且 ...
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... 这也是很多用户选择它的原因之一。其次,ClickHouse可以通过增加机器资源,去提升具体写入和查询的性能,基于已有架构,ClickHouse可以实现非常好的非侵入式部署,不管是前面是大数据平台数据湖,后面是什么样的BI应用,C...
ELT in ByteHouse 实践与展望
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-L... 带来如下几个问题:1. 复杂的 query 有多个子查询,转换复杂度高2. join 表较大时容易造成 worker 节点的 OOM3. 聚合阶段在 Cooridnator,压力大,容易成为瓶颈- 2015 年,Spring 社区围绕之前 Netflix 沉淀的一些组件以及 Martin 提出的微服务理念,推出了Spring Cloud v1.0.0,直到现在 Spring Cloud 还被广泛使用。Spring Cloud v1.0.0 包含的组件较少,只有服务发现、配置管理等几个核心组件。所以微服务架构的发展历程并不是从论文走...
