基于sql数据仓库建设
社区干货
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
第二个部分则重点介绍了字节跳动数据平台在通过SparkSQL进行企业级数仓建设的实践。> > > > 文 | **惊帆** 来自 字节跳动数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
企业数据仓库架构必然不等于一个组件,大部分企业在数仓架构实施的都是都是基于现有的部分方案,进行基于自己业务合适的方向进行部分开发与定制,从而达到一个半自研的稳态,既能跟上业务变化的速度,又不过于依赖和受限于组件自身的发展。一般来说企业级数仓架构设计与选型的时候需要从以下几个纬度思考:- 开发的便利性:所选择的数仓架构是否具有很好的开发生态,可以提供不同类型的开发态接口,不限于 SQL 编辑器,代码提交,以及...
State Migration on Flink SQL
> 本文整理自字节跳动基础架构周伊莎的演讲内容。Flink SQL 作为实时数仓建设中重要的工具,能够帮助用户快速开发流式任务,支持实时数据处理的场景和需求,本文将分享 SQL 作业迭代中状态的保持——状态迁移相关的现... 方便在 Failover 或迭代后基于上一个状态继续计算。当前,如果我们无法迁移状态时,旧的状态会被丢弃,然后回拨作业 Offset 去重跑任务,以达到计算的连续性(通常会保证 At Least Once)。**那么这样做有什么问题呢...
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基于sql数据仓库建设-优选内容
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20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM 层- 公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整个业务过程的一致性维度,降低数据计算口径和算法不统一风险;- DIM 层数据来源于两部分:一部分是 Flink 程序实时处理 ODS 层数据得到,另外一部分是通过离线任务出仓得到;- DIM 层维度数据主要使用 MySQL、Hbase、f...
Hive SQL 底层执行过程 | 社区征文
然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程,第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理。### 一、HiveHive是什么?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... **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...
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... 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,而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。建设数据仓库犹如创造一条新的生命,分层架构只是这...
数仓建设
快速完成一个完整的数据开发流程,更多详情请点击数据开发流程引导查看 导入数据->新建任务->编辑开发任务->任务调试运行->设置调度->提交发布->运维查看 这里我们选择通过数据集成任务,将火山RDS mysq数据同步到LAS ODS、LAS DIM DataLeap数据开发内置了常用的LAS任务模板,您可自由通过数据集成任务,这里将演示将外部数据同步到LAS LAS 样例数据:从外部导入样例数据到LAS内表 LAS SQL:快速启动基于LAS引擎的离线开发任务 点击新...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
应用数据层。 本样例中,我们的数据仓库建设思路是: ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成冗余宽表) DWD(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理) DWM (基于DWD表与业务需求,轻度聚合最近三天的数据) APP (基于DWD或DWM,输出具体报表信息) 在“数据地图”中创建数据仓库中要使用到的表:本案例中库信息为:demo_tpc_ds_2022_11_07_59(请结合具体情况修改) 步骤4: 数据仓库分层建表ODS(数据聚合宽表)sql CREATE TABLE demo_tp...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。> > > > “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、应用数据层。本样例中,我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成...
字节跳动大数据 SQL 权限精细化管理实践 | CommunityOverCode Asia 2023
文章来源|火山引擎 LAS 团队文章介绍了字节跳动大数据 SQL 权限精细化管控技术及其在实际业务中的应用,包括 SQL 权限精细化管控技术研发的背景,基于 SQL 血缘进行权限点提取的思路以及具体实践方案,重点从权限管控维度阐述了字节跳动的权限管理服务如何基于精准细粒度的 SQL 权限点信息,完成行列混合的资源粒度权限管控工作。本篇文章提纲如下:* 项目背景* 基于 SQL 血缘的精准权限点提取* 行列混合权限多维度精细管控...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04
**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、平台最新活动、技术干货文章等多个有趣、有料的模块内容。## **产品迭代一览**### **大数据研发治理套件** **DataLeap**- **【新增通道任务功能】** - 数据集成任务新增 PostgreSQL 数据源,支持从 LAS to...
