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浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

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方便的定位和理解。2. **数据血缘追踪**:提供给业务人员或下游系统的数据服务时都是目标数据,目标数据的数据来源一般都来自于多张表数据。若出现...

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 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 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHous...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)

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数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
## 开篇 想必大家都有一个疑问?何为**OLTP**,**OLAP**?它又能够给我们带来什么? ![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/645ebe45d53945399ac78c50f7703656~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?) 引入 | 图解那些OLAP分析引擎中的DBMS ![DB-Engines Ranking.jpg](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/88980f084ca04d0db247dfa6c168342b~tplv-k3u1

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火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考

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cloud-nat... 虽然已经有几款商用的Serverless架构的数据仓库,但是前面提到的技术难点依然存在、尚未逾越,并且期提供的算力规模也很难支撑中大型规模的数据仓库或者分析平台的需求。但是,Serverless的架构理念还是面向未来的,...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)

> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...

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SaaS-发版日志(2024年前)

在Finder目前单应用层级只能看到单端的数据。升级后可在单一项目中接入多个应用,实现多应用之间的汇总统计,统一用户ID标识和埋点方案,获得全局视角的数据分析和管理体验。(注:功能仅面向云原生版本,且默认关闭,如需要可联系管理员修改配置开启)。功能详细说明&配图: 分析工具:分析模式从应用粒度切换为项目+主体粒度,同项目同主体下的多个应用可以联合进行分析,同时,支持在筛选器中切换过滤应用,便于分析者更自由的构造参与分析的...

观点 | 数仓领域的未来趋势解读

群内定期进行干货分享技术交流、福利放送 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... 数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 ![picture.image](...

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...

干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布

**关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【0831】获得 PPT 材料。**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/46586ad0a51843bbb8685c68cb5e007f~tplv-tlddhu82om-image... 响应延迟是指从用户发起前端访问到页面 UI 完全渲染出来的等待时长。作业结束之后,用户可能要等十几分钟甚至半小时才能通过 History Server 看到作业历史。而大型作业结束后,用户往往希望尽快看到作业历史从而根据...

Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景

建构出数据存储引擎(如 HDFS、CloudFS、表格式等)、数据调度引擎(如 YARN 等)、各种面向不同场景的大数据计算、存储组件以及贯穿整个 EMR 服务端到端的管控面。EMR 向上可以对接火山引擎的大数据研发治理套件 DataLeap,支持用户构建数据仓库,赋能百行百业,助力企业决策,帮助业务成长,体现数据价值。 从 EMR-1.3.0 版本开始,火山引擎 EMR 支持 Pulsar 集群类型的创建。下面我们来具体看一下火山引擎 EMR 集成 Apache Pulsar...

云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)|火山引擎

白皮书下载 下载《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)》 白皮书简介 在选择OLAP引擎时,性能是一个重要的因素。高性能,意味着:更短响应时间、更快处理能力、更好用户体验...... ByteHouse 是火山引擎自主研发的云原生数据仓库产品,它全面继承了开源 ClickHouse 的高性能和强大的分析能力,并在架构上遵循新一代云原生理念进行全面重构,实现了容器化、存储计算分离、多租户管理和读写分离等功能。在可扩展性、稳定性、可运维...

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