## 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务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。2. 通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一...
{数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM 层- 公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整个业务过程的一致性维度,降低数据计算口径和算法不统一风险;...
以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-Transform (ELT)的能力,从而使用户免于维护多套异构系统。具体而言,用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL语句,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,...
实现原理和使用方式等。## ETL场景和方案### ELT与ETL的区别- ETL:是用来描述将数据从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库)的过程。Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。![pi... 数据量相关,做不到完全平均;- 各 Plan Segment 所需资源差异大;这就导致worker节点之间的负载严重不均衡。负载较重的worker节点就会影响query整体的进程。因此我们做了以下的优化方案:- 建立 Worker 健康...
**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... 再生成基于MapReduce的物理计划,从而导致HiveServer2需要非常高的配置,才能维持足够好的稳定性。* 并发:Hive的并发受限于HiveServer2,企业需要维护多个高配的HiveServer2实例才能支持更好的并非,通常Hive的瓶颈...
用户使用 ByteHouse 可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型在内的各类模型。 ByteHouse 可以满足企业级用户的多种分析需求,包括 OLAP 多维分析、定制报表、实时数据分析和 Ad-hoc 数据分析等各种应用场... 在构建实时数据分析的场景中,我们常在数据加工的过程中,将多张表通过一些关联字段打平成一张宽表,通过一张表对外提供分析能力,即大宽表模型。其实大宽表依然有它的局限性,一是,生成每一张大宽表都需要数据开发人员...
**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... 资源配置:由于Hive底层使用MapReduce作为计算引擎,而MapReduce对SQL不友好,因此Hive在HiveServer2层面实现了SQL的转换处理,再生成基于MapReduce的物理计划,从而导致HiveServer2需要非常高的配置,才能维持足够好...
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... 再生成基于 MapReduce 的物理计划,从而导致 HiveServer2 需要非常高的配置,才能维持足够好的稳定性。- 并发:Hive 的并发受限于 HiveServer2,企业需要维护多个高配的 HiveServer2 实例才能支持更好的并非,通常 H...
Hive 数据仓库已成为了许多组织的首选工具之一。通过在查询场景中结合 Hive, ByConity 可以提供更全面的企业决策支持和打造更完整的数据管理模式。因此从 0.2.0 版本开始,ByConity 可以通过建立外表的形式访问 Hiv... 比如创建 Hive 外表时,需要通过 CnchHive 引擎读取 Parquet 以及 ORC 格式的 Hive 数据。```CREATE TABLE tpcds_100g_parquet_s3.call_centerENGINE = CnchHive('thrift://localhost:9083', 'tpcds', 'call_ce...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ffb8373d6eff40a390187f911542703c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358048&x-signature=gyj1t9FovxUUxxUKZ3Ey1BjwkyU%3D) 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,具体包括四部分:...
作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开源ClickHouse构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。除此之外,ByteHouse也在Serverless方向探索,基于cloud-nat... 这些目的都是尽可能减少计算和存储之间的网络开销。此外,从25GE网络,到RDMA/RoCE等高速网络,再到下一步的内存型网络的融合,如何减少延迟、提高吞吐也是业界在持续解决网络通信层面的难点之一。2. **计算无状态...
ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,提供优异的查询,写入性能。文章来源|ByConity 开源社区GitHub |https://github.com/ByConity/ByConity作者|程伟,MetaAPP 大数据研发工程师 MetaApp 是国内领先的游戏开发与运营商,专注移动端信息高效分发,致力于构建面向全年龄段的虚拟世界。截至 2023 年,MetaAp...
作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse 基于开源 ClickHouse 构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对 OLAP 引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。除此之外,ByteHouse 也在 Serverless 方向探索,基于 ... 仍然存在一些技术难点。 首先,OLAP 数据分析涉及到存储、网络、操作系统、数据库、AI 等 IT 领域几乎全栈的技术点,需要厂商做持续的、高成本的研发投入。而且这些投入短期内难见市场回报,一旦中途停顿则意味...