数据仓库的需求很难把握吗
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浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通过和业务方、需求方交谈,或者阅读报表、图表等,可以很容易地识别度量。考虑如下业务需求:- 店铺上个月的销售额如何?- 店铺库存趋势如何?- 店铺的访问情况如何( pv,uv) ? - 店铺访问的熟客占比多少?**这里的销...
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... 可以结合企业的数据使用特点,基于维度建模思想,将明细事实表的某些重要属性字段做适当冗余,也即宽表化处理,构建明细宽表。- DWS:数据仓库汇总层数据(Data Warehouse Summary),基于指标需求,构建初步汇总事实表,...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
## 一、实时数仓建设背景### 1. 实时需求日趋迫切目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切,需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是 T+1,调度频率以天为单位,无法支撑实... {数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}: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...
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... DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。**数据应用**:前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。数据仓库从各数据源获取数据及...
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数据仓库的需求很难把握吗-优选内容
数据仓库的需求很难把握吗-相关内容
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... 这部分数据记录数量通常是业务数据的数百倍。 ByteHouse 需要支持海量数据的实时接入、无限扩展存储、实时合并计算和关联聚合查询。 **随着大数据应用的深入发展,最核心的业务需求如下:****1)提高分...
当OLAP碰撞Serverless,看ByteHouse如何建设下一代云计算架构
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,并在字节跳动内外部场景的检验下,对 OLAP 引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。除此之外,ByteHouse 也在 Serverless 方向探索,基于 ... 虽然已经有几款商用的 Serverless 架构的数据仓库,但是其提供的算力规模很难支撑中大型规模的数据仓库或者分析平台的需求。也就是说,Serverless 架构的数据仓库还需要在算力上做进一步的提升。最后,Serverless 的...
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... 我国大数据产业规模预计将突破3万亿元。 越来越多企业正在探索自身数字化转型,政务、金融等各行业也在不断进行数字化产业升级,对数据仓库的易用性、性能等提出了更高的要求。**本篇从业务需求和技术趋势...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几,但是并不等于 Hive 在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很多时候选择 Hive 出发点并不是因为 Hive 很好的支持了企业需求,单单是因为暂时找不到一个能支撑企业诉求的替代服务。# 企业级数仓构建需求数...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
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...
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 CPU 核数和内存大小实现快速的纵向扩缩容,另一种方式是增减计算组的数量实现水平...
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...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
> 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 **随着数据的应用场景越来越丰富,企业对数据价值反馈到业务中的时效性要求也越来越高,很早就有人提出过一个概念:** 数据的价值在于数据的在线化。实时计算起源于对数据加工时效性的严苛需求:数据的业务价值随着时间的流逝会迅速降低,因此在数据产生后必须尽快对其进行计算和处理,从而最大效率实现数据价值转化,对实时数仓的建...
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... 本质上都是跟数据流转有很大的相关性,也就是数据中台的能力,进一步就涉及到对实时数据的需求,通过对实时数据的收集处理和分析,运营就能更快的去迭代内容、收集和分析内容投放的效果,从而能更精准地触达到用户。 ...
