数据仓库的粒度层次划分
社区干货
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... 可以将计算资源按需划分为多个虚拟集群。每个虚拟集群里包含 0 到多台计算节点,可按照实际资源需求量动态的扩缩容。 一个租户内可以创建 1 个或多个计算组,计算资源扩缩容的方式有两种,一种是调整计算组的 C...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)
> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...
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... 是数据仓库的一个重要命题,**耗散结构**是最好的方式首先来看下耗散结构的定义所谓耗散结构就是包含多基元 多组 分多层次 的开放系统处于远 离平衡态时在涨落的触发下从无序突变为有序而形成的一种时间,空间或...
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... **功能架构**:结构层次清晰。- **数据架构**:数据质量有保障。- **技术架构**:易扩展、易用。### 1. 数仓架构按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为:**源数据**、**数据仓库**、**数据应用**。
特惠活动
数据仓库的粒度层次划分-优选内容
数据仓库的粒度层次划分-相关内容
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... **事实表根据粒度的角色划分不同,可分为事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表。**- 事务事实表用于承载事务数据,通常粒度比较低,例如产品交易事务事实、 ATM交易事务事实。- 周期快照事实表用于记录有规...
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... * 细粒度导入任务的事务处理* 细粒度导入任务事务锁优化**故障恢复能力*** 算子 spill+ sort、agg、join 社区已有部分能力,我们在同步的同时,会针对性的做性能优化和 bug 修复。也会探索一些自动化 spil...
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... 在元数据维度,通过在 ByConity 的 Server 端的内存中进行缓存,以 Table 和 Partition 作为粒度。在数据维度,通过在ByConity 的 Worker 端,也就是计算组进行缓存,而且在 Worker 端的缓存是层次化的,同时利用了 Memo...
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... 细粒度导入任务的事务处理- 细粒度导入任务事务锁优化## 故障恢复能力- 算子spill - sort、agg、join社区已有部分能力,我们在同步的同时,会针对性的做性能优化和bug修复。也会探索一些自动化s...
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 ... 更细粒度的资源隔离:通过worker group或者进程级别的隔离,减少各query之间相互影响;**欢迎加入社区,与我们共建****ByConity 项目 GitHub 地址:**https://github.com/ByConity**用户手册:**https://...
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... **●** 细粒度导入任务的事务处理**●** 细粒度导入任务事务锁优化/ 故障恢复能力 /-----------**●** 算子 spill1. sort、agg、join 社区已有部分能力,我们在同步的同时,会针对性的做性能...
LOD表达式
1. 使用场景 LOD 是 Level of detail 的简称,为详细级别表达式功能。详细级别指数据聚合粒度的层次,不同的级别代表着数据不同的聚合度和粒度。LOD表达式能够处理在一个可视化视图中包含多个数据详细级别的问题。如果分析过程中需要添加一个维度,其明细程度高于或者低于已有视图的可视化明细程度,但又不希望改变现有图形展示内容,就可采用详细级别表达式功能。关于 LOD 表达式内如何引用字段 产品支持以下两种字段引用格式,用户可...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
用于执行数据查询 DQL、DML 等操作。ByteHouse 计算组能够实现弹性扩缩容,读写分离、存算分离等,并且能对资源进行细粒度的权限控制。### 步骤三:创建数据库表在控制台页面中创建名为 `ssb_``100` 的数据库