而数据仓库是**有序**还原物理世界的一种**载体****有序**是核心,也是数据仓库的**价值所在**,那如何判断有序是关键,我们可以反过来想,有序的反面是无序,那我们判断无序程度,来反向证明有序度。那如何判断无序程序,不能绕过去的一个概念“熵”,它代表一个系统的混乱程度,熵增越大,代表无序程度越高。如何对抗熵增,是数据仓库的一个重要命题,**耗散结构**是最好的方式首先来看下耗散结构的定义所谓耗散结构就是包含多基...
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、... 每个虚拟集群里包含 0 到多台计算节点,可按照实际资源需求量动态的扩缩容。 一个租户内可以创建 1 个或多个计算组,计算资源扩缩容的方式有两种,一种是调整计算组的 CPU 核数和内存大小实现快速的纵向扩缩容,...
数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策,而这些关键词的实现就体现在分层架构内。一个好的分层架构,有以下好处:1. **清晰数据结构**:每一个数据分层都有对应的作用域,在使用数据... 目标数据的数据来源一般都来自于多张表数据。若出现目标数据异常时,清晰的血缘关系可以快速定位问题所在。而且,血缘管理也是元数据管理重要的一部分。3. **减少重复开发**:数据的逐层加工原则,下层包含了上层数据...
> 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... 企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录...
> 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...
主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。 ### 1.2 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据...
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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... 包括**服务接入层,计算层** 和**数据存储层。** 服务接入层负责客户端数据和服务的接入,也就是 ByConity Server;ByConity 的计算资源层,由一个或者多个计算组构成,每个 Virtual Warehouse(VW)是一个计算组;数据存储...
**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...
**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...
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,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据... 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...