数据仓库流水层中间层结构层
社区干货
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 ClickHous... 存储计算分离:解决了全局元数据管理,过多小文件存储性能差等等技术难题。在最小化性能损耗的情况下,实现存储层与计算层的分离,独立扩缩容。- 新一代 MPP 架构:结合 Shared-nothing 的计算层以及 Shared-eve...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
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、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。 **服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的...
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...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
今天给大家一起分享下有着悠久历史的数据仓库的一些思考由三部分组成为什么,搭建数据仓库是什么,数据仓库定义怎么做,如何搭建数仓# 一:为什么,搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效和精准的决策**第一个视角是从业务视角出发,我们可以提炼为三个字为**管**,**产**,**运**1、管是管理,即让管理层进行科学决策【不再是屁股决定脑袋的决策】2、产是产品,即让产品流程优化,快速迭代【不再自嗨...
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数据仓库流水层中间层结构层-优选内容
数据仓库流水层中间层结构层-相关内容
DataLeap数据仓库流程最佳实践
# 前言本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。# 关于实验* 预计部署时间:50分钟* 级别:初级* 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS* 受众: 通用## 环境说... 基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
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,在使用数据的时候能更...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
字节跳动数据平台> > > 数据仓库发展历程很久,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,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库选型、数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > ...
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... 而这种查询分析底层对接了ByteHouse的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。### ETL场景#### ELT与ETL的...
火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
> 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】进入官方交流群作为云计算的下一个迭代,Serverless可以使开发者更专注于构建产品中的应用,而无需考虑底层堆栈问题。伴随着近年来相关技术成熟度的增加,市场对Serverless的接受程度也变得越来越高。可以说时至今日,Serverless已迈入了向成熟稳定方向发展的高速轨道。作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开源ClickHouse构建,并在字节跳...
ByConity 技术详解之 ELT
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-Load ... 最顶层的是query plan。下面转换成物理计划的时候,我们会根据不同的数据分布的要求转换成不同的算子。source层是接收数据的节点,基本都是统一的,叫做ExchangeSource。Sink则有不同的实现,BroadcastSink、Local、Pa...
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... 而这种查询分析底层对接了 ByteHouse 的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。**ETL 场景**ELT 与 E...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
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... 虚拟文件系统模块作为数据读写的中间层,ByConity 做了比较好的封装,将存储作为一种服务暴露给其他模块使用,实现“存储服务化”。虚拟文件系统提供了一个统一的文件系统抽象,屏蔽了不同的后端实现,方便扩展并支持多...
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... 而这种查询分析底层对接了**ByteHouse**的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。### **5. ETL 场景**...
