数据仓库分层映射表怎么命名
社区干货
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... **数据轻度汇总层DM**此层命名为轻汇总层,就代表这一层已经开始对数据进行汇总,但是不是完全汇总,只是对相同粒度的数据进行关联...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
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)```sqlCREATE TABLE demo_tpc_ds_2022_11_07_59.ods_demo_cus...
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... 如何搭建数仓## 建设思路如何搭建数仓,在业界一直存在着两种思路### 从顶到下从顶到下,即从点到面,到面面俱到### 从低到上从低到上,即面面俱到,到各个击破### 数仓分层不管是哪一种,都逃脱不了以下的...
ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化
用于将 MySQL 中的表映射到 ClickHouse 中。ClickHouse 服务作为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。 这样不依赖其他数据同步工具,就能将 MySQL 整库数据实时同步到 ClickHouse,从而能基于 ClickHouse 构建实时数据仓库。 ByteHouse 是基于 ClickHouse 增强自研的云原生数据仓库,在社区版 ClickHouse 的 MaterializedMySQL 之上进行了功能增强,...
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数据仓库分层映射表怎么命名-优选内容
数据仓库分层映射表怎么命名-相关内容
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
确保镜像分层可信;- 数据层:通过业务逻辑数据加密及各云基础设施高可用部署,同时进行业务数据备份恢复和安全审计;- 系统层:通过对云服务器进行系统安全加固,漏洞补丁管理,云主机安全和云防火墙,确保系统安全。... 并保存到集群数据仓库;4. 在集群范围内传播 Service 配置;5. 集群 DNS 服务得知该 Service 的创建,据此创建必要的 DNS A 记录。总体来说,Kubernetes的服务注册与发现总结主要通过Etcd+CordDNS来实现,其中又包含...
只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强
MaterializedMySQL数据库引擎,用于将MySQL中的表映射到ClickHouse中。ClickHouse服务作为MySQL副本,读取Binlog并执行DDL和DML请求,实现了基于MySQL Binlog机制的业务数据库实时同步功能。**这样不依赖其他数据同步工具,就能将MySQL整库数据实时同步到ClickHouse,从而能基于ClickHouse构建实时数据仓库。** ByteHouse是基于ClickHouse增强自研的云原生数据仓库,在社区版ClickHouse的MaterializedMySQL之上进行了功能增...
功能发布记录(2023年)
Python 资源库 2 数据集成 实时分库分表、实时整库解决方案,支持 DDL 策略配置。 离线整库同步解决方案,支持批量添加库名/表名映射规则、手动编辑字段名、字段类型信息。 TOS 数据源支持流式写入。 新增 TDengi... 仓库绑定。 创建项目支持绑定 EMR StarRocks 集群类型。 参数设置支持查看批式/流式关联任务。 资源组管理 项目管理 参数信息设置 2023/06/15序号 功能 功能描述 使用文档 1 华东2 DataLeap 服务部署 数据...
ByteHouse:基于ClickHouse的实时数仓能力升级解读
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。全篇将从两个版块讲解ByteHouse的技术业务场景及实践经验。第一版块将核心介绍ByteHouse于字节内部的业务应用场景,以及使用ClickHouse打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于ByteHouse对金融行业实时数仓的现状的理解与思考。...
数据服务基础能力之元数据管理 | 社区征文
字段面板:提供业务数据结构的字段映射,和常规字段类型配置,用来支撑组合面板的表单配置。 - 数据结构:对现有业务结构做映射,可能是文件、数据表、JSON等,生成相对标准的字段选项; - 拓补字段:维护一批基... 可以对上面数据进行两块划分,即业务层与技术层:- 业务层:名称.释义.说明.值类型;- 技术层:路由库.路由表.存储类型.值类型;这里的分层只是描述的侧重点,业务层偏向应用端,技术层偏向底层系统的交互和实现,在对...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
近几年火起来的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的一个表现。另外一个趋势是向量化。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... 我们可以把一些温数据放在 CloudFS 上。我们在引擎内部内置一些本地缓存,用于缓存热数据。分层缓存能够弥补企业上云之后,数据因保存在对象存储所造成的性能损失。另外 Cloud FS 提供 HDFS 的语义,可便于开源组件...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
**惊帆** 来自 字节跳动数据平台EMR团队EMR 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理工具,Hive已经不单单是一个技... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来...
干货|ByteHouse:百万级TPS!看字节跳动如何基于ClickHouse落地高性能实时数仓
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/90421bf07ecd49a69ff084758383d61c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049248&x-signature=YnwGOB%2Bdu2%2FBojqwk%2FbItV6%2Bk1o%3D)> > > B> yteHouse 是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
本文作者:惊帆 来自于数据平台 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理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDB... 数仓在构建的时候通常需要 ETL 处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种 ETL 处理成为 DWD 层,再基于 DWD 层设计上层的数据模型层,形成 DM,中间会有 DWB/DWS 作为部分中间过程数据。从技...
