常用数据仓库模型
社区干货
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... 常见的事就是将它们加起来,而且是从各个角度和维度加起来。> **但事实表中的度量并不都是可加的,有些是半可加性质的,另一些则是非可加性质的**半加性事实是指仅仅某些维度可加,例如库存,可以把各个地方仓库的库...
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... 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...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
就必须进行合适的数据建模,数据仓库的强壮还是孱弱,健美还是丑陋,就取决于建模的结果。### 2. 数仓建模方法数据仓库的建模方法有很多种,*每一种建模方法代表了哲学上的一个观点*,代表了一种归纳、概括世界的一种方法。常见的有 **范式建模法、维度建模法、实体建模法**等,*每种方法从本质上将是从不同的角度看待业务中的问题*。#### 1) 范式建模法范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法,该方法的主要由 Inmon ...
特惠活动
常用数据仓库模型-优选内容
常用数据仓库模型-相关内容
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...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
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... 基于转储数据还要做 ETL 分析。* **湖仓需求多样** :如果存在机器学习需求,即要完成特征工程等一系列步骤,这些步骤也催生了数据湖仓的多种需求,包括支持批式、流失计算和交互式数据科学等各种场景。* **湖仓数据...
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...
解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术
由于大模型的训练数据有限,在针对一些最近的消息或者特定领域信息的查询来说,通常结果不准确。为了提升检索的准确性,一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 Embedding 模型将向量写... 与完备数据管理和查询支持的数据库形态。这也是 ByteHouse 在设计向量检索相关功能时,主要考虑的一个目标。 ByteHouse 向量检索 ByteHouse 是火山引擎研发的云原生数据仓库产...
DBT
介绍dbt(Data Building Tool)是一个开源工具,数据分析师和工程师可以通过编写 SELECT 语句来转换其仓库中的数据。ByteHouse dbt 连接器可让用户使用 dbt 和 ByteHouse 构建自己的数据仓库生态系统。 先决条件已安装... dbt_project.yml 的一些常见配置是: YAML key Value name Your project’s name in snake case version Version of your project profile The profile dbt uses to connect to ByteHouse model-paths Di...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
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... 字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水 ClickHouse。 2018 年到 2019 年,字节内部的 ClickHouse 业...
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...
干货|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术
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,近期推出高性能向量检索能力, **本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察,详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向... 由于大模型的训练数据有限,在针对一些最近的消息或者特定领域信息的查询来说,通常结果不准确。为了提升检索的准确性,一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 Embedding 模型将向量写...
