大数据数据库和数据仓库
社区干货
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:- 怎么组织数据仓库中的数据?- 怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷?- 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是...
我的大数据学习总结 |社区征文
开始学习Linux命令和系统基本概念。然后分别学习Java、Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。* 数据处理与分析:利用分布式并行编程模型和计算框架,结合**机器学习和数据挖掘**算法,实现对海量数据的处理和分析;对分析结果进行可视化呈现,帮助人们更好地理解数据、分析数据。* 数据隐私和安全:在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时,构建隐私数据保护体系和数据安全体系,有效保护个人隐私和数据安全...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
技术趋势和挑战## 业务需求企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录等,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...
特惠活动
大数据数据库和数据仓库-优选内容
大数据数据库和数据仓库-相关内容
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
前言 本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。 关于实验 预计部署时间:50分钟 级别:初级 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS 受众: 通用 环境说明已购买DataLeap产品 已创建湖仓一体LAS队列 子账户具备DataLeap相关权限(参考:https://www.volcengine.com/docs/6260/65408) 实验说明 步骤1:创建项目 步骤2:计算资源组设置本案例以湖仓一体Las为例,这里选择已创建的湖仓一体...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
# 前言本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。# 关于实验* 预计部署时间:50分钟* 级别:初级* 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS* 受众: 通用## 环境说明1. 已购买DataLeap产品2. 已创建湖仓一体LAS队列3. 子账户具备DataLeap相关权限(参考:https://www.volcengine.com/docs/6260/65408)# 实验说明## **步骤1:创建项目**定制化。各业务根据需求进行定制,构建高可用,高性能,特性丰富的数据管理平台对基础设施的要求较高。 二、数据库选型下表展示了各类数据库的功能特性及相关产品,需要根据实际业务选择合适的数据库产品。 数据库类型 数据库特点 应用类型 数据库产品 关系数据库 数据准确,连续性高,对事务支持,无限制索引。 传统应用程序、ERP、CRM 、交易系统、数据仓库 PostgreSQ...
ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据湖
随着大数据处理需求的不断增加,更低成本的存储和更统一的分析视角变得愈发重要。数据仓库作为企业核心决策支持系统,如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑,ByConity 0.2.0 中发... Hive database 以及 Hive table。 ByConity 会获取并解析 Hive table 元数据,自动推断表的结构(列名,类型,分区)。查询时 server 通过 List 远端文件系统,来获取需要读取的文件,之后 server 下发文件给 workers,wor...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.05
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... 基于大数据【表/分区/文件】多维度的存储分析 - 提供存储分布和数据使用负载的全视角 - 多计算引擎统一访问信息统计- 提供优化策略 - 针对存储位置、格式、大小、数据分布提供优化建...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.09
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3ccb9e461d1f4ce9acd409b3ea93a60d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753234&x-signature=8wTm9fphL80cqX6otYc0meG6eYM%3D)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...
三分钟了解大数据技术发展史|社区征文
我们常说的大数据技术,大致主要起源于 Google 在 2004 年前后发表的三篇论文,其实数据处理早就存在,每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统,并没有形成编程框架和理念,而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车,分别是分布式文件系统 GFS、大数据分布式计算框架 MapReduce 和 NoSQL 数据库 BigTable,这三篇论文影响了当今大数据生态,可以称得上大数据的基石,Doug cutting 大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了 hadoop hdfs 分...
「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...
