数据仓库维度不包含层次结构
社区干货
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... 在设计其维度模型时,表示顾客购买事件的事实表的一行即可以记录一张顾客的小票,也可以记录顾客小票的一个子项。> **那么我们究竟应该到何种级别呢?**维度建模认为事实表应该包含最底层的、最原子性的细节,因为...
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... 读写之间没有不一致;* **高性能** :采用了主流的 OLAP 引擎优化,例如列存、向量化执行、MPP 执行、查询优化等提供优异的读写性能。技术架构----### 整体架构ByConity 的架构分为三层,包括**服务接入层,...
揭秘|字节跳动数据平台为什么不选“纯中台制”
我采访了字节跳动数据平台负责人罗旋,请他来讲讲字节跳动数据平台建设的历程和技术细节。罗旋在 2014 年加入字节跳动,从零开始组建大数据平台,带领团队搭建了包括数据采集、建设、治理、应用的全链路平台产品。倡导... 数据治理等维度上,碰到不少挑战。举个例子,目前我们日均的数据处理作业量在百万级。从任务调度的角度,依赖关系复杂、层次也比较深,为了满足时效性要求,需要在前置依赖就绪的情况下快速触发调度执行。我们通过自研...
首次揭秘,字节跳动数据平台为什么不选“纯中台制”
InfoQ 采访了字节跳动数据平台负责人罗旋,请他分享字节跳动数据平台建设的历程和技术细节。罗旋在 2014 年加入字节跳动,从零开始组建大数据平台,带领团队搭建了包括数据采集、建设、治理、应用的全链路平台产品。倡... 数据治理等维度上,碰到不少挑战。举个例子,目前我们日均的数据处理作业量在百万级。从任务调度的角度,依赖关系复杂、层次也比较深,为了满足时效性要求,需要在前置依赖就绪的情况下快速触发调度执行。我们通过自...
特惠活动
数据仓库维度不包含层次结构-优选内容
数据仓库维度不包含层次结构-相关内容
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
**趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展**LakeHouse是什么?简言之,LakeHouse是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持... 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...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
管理和分析的数据,通过大数据的**云存储技术**都能保存下来,形成浩翰的数据海洋,目前的数据规模已经从TB级升级至PB级。 * 大数据之"大”还表现在其**采集范围和内容的丰富多变**,能存入数据库的不仅包含各种具... 数据挖掘的基础;或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析。* 数据存储和管理:利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
**趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展**什么是 LakeHouse?LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支... 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路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为...
一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
目前大数据中数仓建设方案有很多,但一般都是常规的设计方案,如果在数据量比较大,字段频繁变更,数据频繁刷新,大数据架构方面如何设计呢。大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输... 但是Kafka本身不是一个数据库,不支持SQL查询,也不支持数据的索引和聚合,因此在数据分析方面的能力有限。另外Kafka是一个基于事件的系统,不同于传统的基于事实表和维度表的数据仓库建模方式,因此需要对数据的建模和...
数据驱动业务增长之体系化思考与建设|社区征文
#### 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全量数据。作为DW数据的一个数据准备区,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:数据仓库明细层数据(Data Warehouse Det...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
**丰富**:数据涵盖的业务足够广泛。4. **透明**:数据构成体系足够透明。## 二、数仓设计 数仓设计的3个维度:- **功能架构**:结构层次清晰。- **数据架构**:数据质量有保障。- **技术架构**:易扩展、易用。### 1. 数仓架构按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为:**源数据**、**数据仓库**、**数据应用**。数据仓库的数据来源于不同...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。三种格式提出的出发点略有不同,但是它们的场景需求里都不约而同地包含了... 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路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为...
字节跳动罗旋:数据驱动让增长从玄学变为科学
也有说网状组织结构先进的……这些可能都对,但也比较局部。今天我想从数据驱动角度来解释一下这件事情。 数据文化提升意识字节跳动是一家非常注重数据的公司,甚至连一开始给“今日头条”这个APP取名也是靠A/B测试。可以说,字节跳动是一家数据驱动的“数字原生”公司。作为一家把数据驱动作为文化基因的公司,字节跳动在各个角色、层级,从CEO、高管、中层管理者,到一线员工,都非常广泛、细致的使用、依赖数据。对数据的依赖和应用程...
如何快速构建企业级数据湖仓?
LakeHouse是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。... 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 体系均走了...
