数据仓库的操作特点
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
即让数据高效复用,减少重复开发2、增效是技术的价值,即降低数据使用门槛,让数据服务无处不在3、清晰明了是数据GPS,即清晰的管理、追踪、定位数据把为什么想清楚了,接下来就是探讨数据仓库是什么,是否能满足以... 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 2、集成的【大一统、全链路】 数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库[数据抽取](h...
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 ... 而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起前者(ETL),它不需要过多的数据建模,而给分析者提供更灵活的选项。ELT已经成为当今大数据的处理常态,它对数据仓库也提出了很多新的要求。 ### 资源重复的挑战
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数据仓库的操作特点-优选内容
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火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)
> 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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。## 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据...
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 OLAP 引擎优化,如列存储、向量化执行、MPP 执行、查询优化等,ByConity 可以提供优异的读写性能。项目背景----ByConity 的背景可以追溯到 2018 年,当时字节跳动开始在内部使用 ClickHouse,因为业务的发展,要...
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。...
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...
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...
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DataLe... 并将原始数据集成冗余宽表) DWD(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理) DWM (基于DWD表与业务需求,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...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
一条线使用 GoSink 进行数据集成,把 GoSink 的数据集成到 ClickHouse,另外一条线使用 CnchKafka 把数据集成到 ByConity。最后通过 OLAP 查询平台获取数据进行查询。 **ByConity 和 ClickHouse 功能对比**ByConity 是基于 ClickHouse 内核研发的开源云原生数据仓库,采用存算分离的架构。两者都具有以下特点:* 写入速度非常快,适用于大量...
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... 并将原始数据集成冗余宽表)* DWD(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理)* DWM (基于DWD表与业务需求,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...
