数据仓库基本特性
社区干货
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方面都有巨大的提升。 截至 2022 年 2 月,ByteHouse 在字节跳动内部部署规模超过 1 万 8000 台,单集群超过 2400 台。经过内部数百个应用场景和数万用户锤炼,并在多个外部企业客户中得到推广应用。## 产品特性**ByteHouse 以提供高性能、...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
以上特点也是数据仓库的特点,所以好的数据仓库一定是耗散结构的**多层次,开放,一直被构建ing**# 三、怎么做,如何搭建数仓## 建设思路如何搭建数仓,在业界一直存在着两种思路### 从顶到下从顶到下,即从点到面,到面面俱到### 从低到上从低到上,即面面俱到,到各个击破### 数仓分层不管是哪一种,都逃脱不了以下的常用分层架构- ODS:操作型数据(Operational Data Store),指结构与源系统基本保持一致的增量或者...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的... 字节在 ClickHouse 架构基础上进行了升级,于 2020 年在内部启动了 ByConity 项目,并于 2023 年 1 月发布 Beta 版本,5月底正式对外开源。
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数据仓库基本特性-优选内容
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浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方... 也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通过...
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...
云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)|火山引擎
白皮书下载 下载《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)》 白皮书简介 在选择OLAP引擎时,性能是一个重要的因素。高性能,意味着:更短响应时间、更快处理能力、更好用户体验...... ByteHouse 是火山引擎自主研发的云原生数据仓库产品,它全面继承了开源 ClickHouse 的高性能和强大的分析能力,并在架构上遵循新一代云原生理念进行全面重构,实现了容器化、存储计算分离、多租户管理和读写分离等功能。在可扩展性、稳定性、可运维...
ELT in ByteHouse 实践与展望
在ByteHouse内部进行数据转换,而无需依赖独立的ETL系统及资源。 火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上,构建并优化ELT能力,... 同时又开发了非常多的特性。2020年, ByteHouse正式在字节跳动内部立项,2021年通过火山引擎对外服务。截止2022年3月,ByteHouse在字节内部总节点数达到18000个,而单一集群的最大规模是2400个节点。### ByteHou...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
字节跳动数据平台> > > 数据仓库发展历程很久,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... 从而实现数据上云。政务云和金融云是两大主要的行业云,平台建设水平较高,同时制造业、医疗卫生、交通等领域的行业云也在加速变革和加快建设行业云平台大规模建设和升级,实现数字化管理和运营。制造业设备...
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... 已经上升到对实时数据分析能力的增强,以及对离线数仓的实时性的增强……在这么多的需求之下,中台团队应该怎么去评估和量化这个需求,进行数仓的优化?需求的评估和量化主要分为两个层面,怎么样通过实时数仓来衡量...
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... 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 所提倡,主要解决关系型数据库的数据存储,利用的一种技术层面上的方法。目前,我们在关系型数据库中的建模方法,大部分采用的是三范式建模法...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)
> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...
