数据仓库与数据库的区别和联系
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... 我们通过和业务方、需求方交谈,或者阅读报表、图表等,可以很容易地识别度量。考虑如下业务需求:- 店铺上个月的销售额如何?- 店铺库存趋势如何?- 店铺的访问情况如何( pv,uv) ? - 店铺访问的熟客占比多少?...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
异构数据源**中的数据如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行**清洗、转换、集成**,最后加载到**数据仓库或数据集市**中,成为联机分析处理、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量数据的存储和管理。* 数据处理与分析:利用分布式并行编程...
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在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteHouse的发展从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选...
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... 字节数据湖拥有良好的元数据管理能力,并在此之上实现了索引。使用行、列存储并用的存储格式,为高性能读写提供坚实的基础。 - 字节数据湖新增了多源拼接功能,对于需要融合多种数据源或者构建集市型数据集的场...
特惠活动
数据仓库与数据库的区别和联系-优选内容
数据仓库与数据库的区别和联系-相关内容
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
> 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 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHous...
我的大数据学习总结 |社区征文
学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学... 学习难点: SQL on RDD与SQL on Dataset/DataFrame的区别。在学习SparkSQL时,我发现它支持两种SQL查询方式:使用SQL对RDD进行查询,以及使用SQL对Dataset/DataFrame进行查询。区分两个概念变得很重要。为了理解区别...
火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践 (上)
元数据采集、备注问答、专题管理、OpenAPI等功能,和DataLeap其他功能模块(如数据开发、数据集成、数据质量、数据安全等)一起提供了大数据研发和治理场景的一站式解决方案。同时,Data Catalog公有云产品是基于火山引擎提供的数据引擎和云基础设施来部署和服务的,下面会简单介绍下我们所依赖和使用的产品和服务:- **数据引擎:** 是火山引擎提供的数据分析、数据仓库和数据湖相关产品,包括ByteHouse/EMR/LAS等产品。通常Data Ca...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。**源数据**:此层数据无任何更改,直接沿用外围系统数据结构和数据,不对外开放;为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。**数据仓库**:也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。**数据应用**:前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。数据仓库从各数据源...
助力春节精准营销,火山引擎ByteHouse加速数据分析效率
以OLAP为数据库架构不仅助力商家实时收集和分析数据,结合数据洞察等产品,还能让商家了解营销策略有效性,判断哪些产品或服务更受欢迎,帮助商家了解客户的需求和偏好。例如,在线上电商场景中,基于实时数据,在发现某个产品销量突然下降时,商家可以立即分析原因,并采取调整价格、增加库存或优化产品描述等相应措施,做到及时止损。 ByteHouse是火山引擎推出的一款基于开源ClickHouse构建的云原生数据仓库,能提供极速数据分析服务...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
数据的存储与查询。从技术角度出发,数据库可以分为关系型数据库与 NoSQL 数据库。**从场景角度出发,数据库又可以分为 OLTP 数据库与 OLAP 数据库**。OLTP(Online trancaction processing),是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重分析决策支持,并且提供直观易懂的查询结果,主要跟大数据系统关系...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)
> 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...
ELT in ByteHouse 实践与展望
点击上方👆蓝字关注我们! 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...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
> 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【核心技术解析——元数据】版块摘录...
