数据仓库建成所需时间
社区干货
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
## 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... 当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,数据仓库...
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... 意味着用户可以接入任意一个服务节点(当然如果有需要,也可以隔离开),并且可以水平扩展,意味着平台具备支持高并发查询的能力。- **元数据服务**元数据服务(Catalog Service)提供对查询相关元数据信息的读写。...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)
> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...
ELT in ByteHouse 实践与展望
> 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】进入官方交流群谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数... 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。- ELT专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起ETL,它不需要过多的数据建模,而给分...
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ELT in ByteHouse 实践与展望
谈到数据仓库, 一定离不开使用 Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。传统的数据转换过程一般采用 Extract-Transform-L... 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。* ELT 专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起 ETL,它不需要过多的数据建模,而给分...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
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: **●** ByteHouse 在字节的应... 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。****●** ELT**专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起 ETL,它不需要过多的...
应用场景
应用场景1 云原生数据湖仓数据湖仓是一种结合了数据湖和数据仓库的新型数据架构,实现了更加灵活、高效和可扩展的数据管理,能够协助企业更好的理解和使用数据资产,提升业务价值。以互联网行业为例,企业需要搭建数据... 海量数据处理采取分布式并行处理,计算和存储资源可以基于数据规模进行灵活扩展。 例如互联网行业,采集网银日志、营销系统、交易系统等多源数据,分析和统计客户行为,支持精准营销应用。企业将所需数据抽取到大数据...
DBT
介绍dbt(Data Building Tool)是一个开源工具,数据分析师和工程师可以通过编写 SELECT 语句来转换其仓库中的数据。ByteHouse dbt 连接器可让用户使用 dbt 和 ByteHouse 构建自己的数据仓库生态系统。 先决条件已安装... plaintext dbt --version DBT项目设置 dbt_project.yml每个dbt项目都需要一个dbt_project.yml文件, dbt通过此文件来判断目录是否是dbt项目。 dbt_project.yml 的一些常见配置是: YAML key Value name Your pr...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.02
火山引擎数据中台产品双月刊涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新... ** Hadoop集群支持按时间弹性伸缩(生产可用)- **【存算分离】** 支持计算存储分离架构(生产可用)- **【计费方式】** 支持包年包月购买方式:创建集群支持包年包月的售卖方式;支持对包年包月集群退订;支持按量...
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计列式存储
> 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 列式存储通过支持按列存储数据,提供高性能的数据分析和查询。作为云原生数据仓库的 ByteHouse,也采用列式存储设计,保... **数据压缩**: 由于同一列中的数据往往具有相似或相同的数据模式(例如日期、时间、地址等),因此列式存储可以更有效地进行数据压缩,从而节省存储空间。1. **数据筛选性能**: 列式存储使得只读取查询所需的列变得...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业... 计算组提供所需的资源如 CPU、内存及临时存储等,用于执行数据查询 DQL、DML 等操作。ByteHouse 计算组能够实现弹性扩缩容,读写分离、存算分离等,并且能对资源进行细粒度的权限控制。### 步骤三:创建数据库表在...
风很大的“云数仓”到底怎么用?三家企业交出答卷
还需要稳定高效的实时计费控制能力,以便能够精准地调整广告投放策略。 这些需求无疑对提供基础引擎支持的数据仓库能力,提出了极大的技术挑战。 第一个挑战是数据量。精细化营销所筛选的人群包以及人群基数都是巨大的,做交并补计算所需的大量数据导致查询复杂度高,找定向人群的难度就像是在海洋中寻找一颗特定的珍珠,无疑需要性能极高的查询引擎帮助我们快速而准确地找到目标。 第二个挑战是实时性。一个广告投...
Hive SQL 底层执行过程 | 社区征文
Hive 是数据仓库工具,再具体点就是一个 SQL 解析引擎,因为它即不负责存储数据,也不负责计算数据,只负责解析 SQL,记录元数据。Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase 中的文件,通过 MapReduce、Spark 或 Tez 执行... **步骤3和4**:编译器从元数据存储中获取本次查询所需要的元数据,该元数据用于对查询树中的表达式进行类型检查,以及基于查询谓词修建分区;**步骤5**:编译器生成的计划是分阶段的DAG,每个阶段要么是 map/reduce 作...
