数据仓库事实模式
社区干货
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ByteHouse的技术业务场景及实践经验。第一版块将核心介绍ByteHouse于字节内部的业务应用场景,以及使用ClickHouse打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于ByteHouse对金融行业实时数仓的现状的理解与思考。...
干货 |揭秘字节跳动基于 Doris 的实时数仓探索
JDBC等数据源,当然最典型的还是 Hive 、数据湖的这些表。于是通过 Catalog 直接查询 Hive、Iceberg、Hudi 表。经过了两个月的开发,目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等。**基于这些能力,我们在性能上也做了持续的优化。**例如,我们做了 table scan 里面最常见的几类优化,包括并发读取、RunTimeFilter、列裁剪、分区裁剪、Parquet 和 ORC ...
字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
本文整理自火山引擎云原生实时数仓技术专家汪建锋在 DataFun 现代数据栈在线峰会上的演讲,主要介绍字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践。作者|火山引擎云原生实时数仓技术专家-汪建锋字节跳... 数据有不同的入口和不同的处理方式,这种模式下做数据的端到端一致性挑战很大,成本非常高。 **实现流批一体后,通过自动调度资源,自动调度流式链路的数据处理流程,把链路中的数据流程通过中间表的事务写入,保证...
干货 |揭秘字节跳动基于 Doris 的实时数仓探索
JDBC等数据源,当然最典型的还是 Hive 、数据湖的这些表。于是通过 Catalog 直接查询 Hive、Iceberg、Hudi 表。经过了两个月的开发,目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等。**基于这些能力,我们在性能上也做了持续的优化。** 例如,我们做了 table scan 里面最常见的几类优化,包括并发读取、RunTimeFilter、列裁剪、分区裁剪、Parquet 和 ORC 中的谓...
特惠活动
数据仓库事实模式-优选内容
数据仓库事实模式-相关内容
字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
> 本文整理自火山引擎云原生实时数仓技术专家汪建锋在 DataFun 现代数据栈在线峰会上的演讲,主要介绍字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践。作者|火山引擎云原生实时数仓技术专家-汪建锋![]()字节跳动... 数据有不同的入口和不同的处理方式,这种模式下做数据的端到端一致性挑战很大,成本非常高。 **实现流批一体后,通过自动调度资源,自动调度流式链路的数据处理流程,把链路中的数据流程通过中间表的事务写入,保证中...
揭秘字节跳动基于 Doris 的实时数仓探索
JDBC等数据源,当然最典型的还是 Hive 、数据湖的这些表。于是通过 Catalog 直接查询 Hive、Iceberg、Hudi 表。经过了两个月的开发,目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等。**基于这些能力,我们在性能上也做了持续的优化。** 例如,我们做了 table scan 里面最常见的几类优化,包括并发读取、RunTimeFilter、列裁剪、分区裁剪、Parquet 和 ORC 中的谓...
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... 构建最细粒度的明细事实表。可以结合企业的数据使用特点,基于维度建模思想,将明细事实表的某些重要属性字段做适当冗余,也即宽表化处理,构建明细宽表。- DWS:数据仓库汇总层数据(Data Warehouse Summary),基于指...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
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面,也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打...
MySQL_to_ByteHouse 云数仓版实时整库同步
进行方案的数据来源配置。 3.2.2 数据来源配置 在数据来源配置界面中,完成数据来源设置与库表映射规则匹配策略:其中名称前带 * 的参数为必填参数,名称前未带 * 的参数为可选参数。 配置项 说明 数据源设置 *数据源 下拉选择数据源管理中创建的 MySQL 数据源。若此前仍未创建相应数据源,您可单击右侧数据源管理按钮,前往数据源管理界面,进行数据源的创建。 *表选择模式 支持通过指定表或正则方式进行表的选择,本文通过指定表...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
[事实表] Store_Sales: 销售记录表。 [维度表] Customers: 客户信息表。 [维度表] Stores: 商店信息表。 [维度表] Date_Dim: 时间信息表。 基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况” 经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。 本样例中,我们的数据仓库建设思路是: ODS(从生产系统采集原始数据,并...
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...
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... 以及实现对业务和设备的数字化管理等制造业发展新模式,引领制造业数字化转型。 业务上云从而数据上云,也在推动数据处理平台的云原生升级。## 技术趋势近年来,以 Snowflake 为代表的云原生数据仓库得到了...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
> 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 技术白皮书整体架构设计版块摘录。** [点...
