数据仓库维度指标管理
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...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效和精准的决策**第一个视角是从业务视角出发,我们可以提炼为三个字为**管**,**产**,**运**1、管是管理,即让管理层进行科学决策【不再是屁股决定脑... 以上是数据仓库的广泛定义,随着企业数字化转型的大浪潮中,我们需要把数据上升一个维度来看,适合当下这个万物互联的时代,我们可以总结成一句话数据是物理世界的**镜像**,而数据仓库是**有序**还原物理世界的一种*...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。建设数据仓库犹如创造一条新的生命,分层架构只是这条生命的逻辑骨架而已。想要在骨架上长出血肉,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、...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。 **服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的...
特惠活动
数据仓库维度指标管理-优选内容
数据仓库维度指标管理-相关内容
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... 数据平台团队决定独立开源,并跟 ClickHouse 社区消息同步。** 功能特性ByConity 计算与存储分离的架构,将原本计算和存储分别在每个节点本地管理的架构,转换为在分布式存储上统一管理整个集群内所有...
动态维度与动态指标
智能分析
维度指标创建组
1. 概述 对于维度字段,当信息比较多,可以分组显示时,就可以创建组来实现信息的折叠显示。 对于数值指标字段,创建组可以实现通过表达式字段的值进行分堆成组,形成一个新的字段。 常见应用场景 合并文本字段的维度项:把字段“国家”中字段值划分为“欧洲”、“亚洲”等,生成新的组字段“洲”,然后再用“洲”作为维度去分析。 自定义数据桶:把售价进行数据桶做划分,0-100,100-300,300-500,查看数据在各个范围上的表现。 2. 快速入门...
干货|3步打造“指标管理”体系,幸福里数据中心是这么做的
数据建设是幸福里数据BP的核心工作,其中指标建设与管理是其中重要一环。指标是量化分析和构建策略的基础,是业务决策重要依据之一,也是数据团队重要的数据资产,因此幸福里指标管理是团队关注的重点之一。 ... **●** 通过DataLeap 实现指标建设流程线上化、规范化,完成指标命名、指标新增与变更流程;**●** DataLeap功能上更加全面和丰富,支持指标拆解、维度管理、词根管理等操作;**●** 对业务侧使用更加友好,指标提...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
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)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fli... 并且要求数据研发快速响应。从数据内容来讲,分析型需求旺,需要从多视角、多维度进行分析,实验性质比较强,需要在底层加工的时候进行跨数据域的关联。不嵌入到具体的产品功能或者业务流程中,所以对延迟和质量 SLA 的...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
**趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展**数据湖的本质是起 task ,然后做计算。当引擎逐渐完善之后,对于性能需求逐步上升,不可避免地要朝精细化的内存管理以及高效执行方向发展。目前,社区出现了... 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...
数据集维度指标与血缘关系 API
1. 概述 数据集 Open API 包含了:数据集操作 API、数据集信息 API、数据集维度指标与血缘关系 API、数据集同步任务 API、数据集可视化查询参数与开放查询 API、数据集模型画布与运维类工具 API、项目内数据集 API。本文为您介绍的是“数据集维度指标类与数据集血缘关系类的 Open API”,您将了解到用户可以通过 API 进行查看、更新数据集维度指标分类信息以及查看数据集血缘统计信息、完整信息、上游数据源信息等操作。注意:在您使...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.09
**数据安全:** 支持 EMR StarRocks 库表权限申请、授权管理等操作。 - **数据质量:** 支持EMR引擎下双数据源校验支持 Hive类型,验证任意两种数据源类比一致性 - **数据地图** **:** 支持 EMR Doris 血缘分析、详情页任务信息和预览探查; Elasticsearch元数据采集;EMR StarRocks 安全模式权限管理、表热度预览; - **指标平台**:新增维度管理功能,增加支持Doris数据源类型### **云原生数据仓库ByteHou...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
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展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务... 管理总数据量超过 700PB,最大的集群规模在 2400 余个节点,** 是全国乃至于全世界最大的ClickHouse用户之一。**字节跳动的OLAP演进**起初时,最大需求的是“快”,所以字节团队尝试了Kylin,它的优点是...
