数据仓库中面向对象的理解
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
面向主题【微服务、业务过程、数据域】 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 2、集成的【大一统、全链路】 数据仓库中的... 整合汇总成分析某一个主题域的服务数据,面向应用逻辑的数据加工。该层主要存放数据产品个性化的统计指标数据,这一层的数据直接对接数据的消费者,是产品、运营等角色可以直接感知理解的一层,大多数这一层的表都可以...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,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... 数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL(**抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load**)的过程,ETL是数据仓库的流水线,也可以认为是数据仓库的血液,它维系着数据仓库中数据的新陈代谢...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方面都有巨大的提升。 截至 2022 年 2 月,ByteHouse 在字节跳动内部部署规模超过 1 万 8000 台,单集群超过 2400 台。经过内部数百个应用场景和数万用户锤炼,并在多个外部企业客户中得到推广应用。##...
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... 数据表的数据文件存储在远端的统一分布式存储系统中,与计算节点分离开来。底层存储系统可能会对应不同类型的分布式系统。例如 HDFS,Amazon S3, Google cloud storage,Azure blob storage,阿里云对象存储等等。 ...
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观点 | 数仓领域的未来趋势解读
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... 数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 是一个面向主题的、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。可从两个层面理解数据仓库:首先数据仓库用于决策支持,面向分析型数据处理,不同于企业现有的操作型数据库;其次数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按主题重组,且放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库系...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
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 |h... 抱着了解开源数仓项目能力的想法,MetaApp 大数据研发团队对 ByConity 进行了初步测试。其存算分离的架构、优秀的性能,尤其在日志分析场景中,对于大规模数据复杂查询的支持,吸引 MetaApp 对 ByConity 进行了深入测试...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
开放存储:数据不局限于某种存储底层,支持包括从本地、HDFS 到云对象存储等多种底层。 - Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、I... 说到这里要提一句,Codegen 跟向量化,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 Ha...
火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践(三):关键技术与总结
系统的数据模型,火山引擎 DataLeap 研发人员基本参照了Apache Atlas的设计与实现。一些基本概念简单介绍如下:- 类型(Type):描述一类元数据,由多个属性组成。例如,hive table是一类元数据,hive_db也是一类元数据。Type可具备继承关系。按面向对象的编程思想,可以理解type为一个Class。- 实例(Entity):代表一个type的具体事例。一个entity可能作为一个属性存在于另一个entity中,例如hive_table中的db属性,db本身也是一个ent...
