数据库和数据仓库的内容区别
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... 确保数据一致性的最佳办法是从企业和公司全局与整体角度,对于某一个业务过程建立单一的、一致的维度模型。### 2. 定义粒度定义粒度意味着对事实表行实际代表的内容和含义给出明确的说明,粒度传递了事实表度量值...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
# **本文为字节跳动基于****数据湖****技术的近实时场景实践,主要包括以下几部分内容:数据湖技术的特性、近实时技术的架构、电商****数仓****实践、未来的挑战与规划。** # ▌**数据湖**技术特性1. ## **... 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...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
管理和分析的数据,通过大数据的**云存储技术**都能保存下来,形成浩翰的数据海洋,目前的数据规模已经从TB级升级至PB级。 * 大数据之"大”还表现在其**采集范围和内容的丰富多变**,能存入数据库的不仅包含各种具... 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...
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...
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数据库和数据仓库的内容区别-优选内容
数据库和数据仓库的内容区别-相关内容
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...
火山引擎新一代数据库的探索与实践
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着云计算、分布式技术的逐步落地,急剧膨胀的数据规模、多样化的数据类型、更复杂的业务特征给数据存储、计算等带来了更严峻的挑战;数据库的形态也随之发生了... 火山引擎数据库技术负责人veDB 是一款分布式数据库,采用了云原生计算存储分离架构。本次演讲将为大家介绍火山引擎这款云原生数据库的核心技术原理,并对未来进行展望。分享内容:* veDB 的整体架构* veDB 的...
数据连接概述
设置成功后即可在 SaaS 环境接入数据。 2. 支持数据库清单 智能数据洞察支持接入的数据源类型,不仅包含本地文件上传,还包含:FTP连接、在线表格、流式数据库、OLAP数据库、关系型数据库、其他数据仓库、火山引擎矩阵数据源、系统元数据、抖音生态数据、API连接、内容管理平台、微信公众号、星座数据,以及日历数据等。 连接方式的区别直接查看抽取与直连介绍 有的数据库存在版本区分,以下列出产品支持的版本号 产品有私有化部署版本...
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ByteHouse:分析型数据库如何设计列式存储
数据仓库的 ByteHouse,也采用列式存储设计,保证读写性能、支持事务一致性,又适用大规模的数据计算,为用户提供极速分析体验和海量数据处理能力,提升企业数字化转型能力。# 列式存储介绍分析型数据库中的列式存储... ### Part 文件内容part 数据分为两个部分:一是整个 Part 包括 rows/schema/column data 在数据文件中的 Offset 等元信息,这部分信息持久化存储并被计算节点缓存二是实际的数据信息,这部分信息包含实际的 col...
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...
火山引擎ByteHouse:云原生数据库如何提升MySQL兼容性?
> 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】进入官方交流群当前各类软件层出不穷,单独某一款软件往往难以满足企业应用需求,一般都需要与各类软件组合使用,这时软件生态兼容性就显得格外重要。作为关系数据库管理系统的代表之一,MySQL支持大多数操作系统、编程语言、程序语言,具备广泛的使用基础,其他数据类产品和工具对MySQL的兼容愈显重要。 作为源于字节跳动多年积累的云原生数据仓库,火山...
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...
