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数据仓库分区快照

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

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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 技术白皮书整体架构设计版块摘录。** [点...

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...

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... 周期快照事实表和累积快照事实表。**- 事务事实表用于承载事务数据,通常粒度比较低,例如产品交易事务事实、 ATM交易事务事实。- 周期快照事实表用于记录有规律的、固定时间间隔的业务累计数据,通常粒度比较大,例...

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... 分区裁剪、表达式简化、子查询解除关联、谓词下推、冗余运算符消除、Outer-Join to Inner-Join、运算符下推存储、分布式运算符拆分等常见的启发式优化能力。* CBO:基于成本的优化能力。支持:Join Reorder、Outer-...

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配置 ByteHouse 云数仓版 数据

ByteHouse 是一款火山引擎云原生数据仓库,为您提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析等场景。DataSail 中的 ByteHouse 云数仓版数据源配置,为您提供读取和写入 ByteHouse 的双向通道数据集成能... 如果分区字段类型是 Date,分区内容请填写为 ${DATE}。如果需要写入具体的分区,需按照 yyyy-MM-dd 格式填写。 数据集成任务需要使用独享集成资源组,您需根据实际业务需求,购买相应规格的独享集成资源组。开通资源组...

数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文

兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/54d03572d84c4a95a31bf3979818d997~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)**Java接入:** ![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/89fa67e29f5048288a9b4949d9d0cd24~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?) 在阐述Vertica(简称V)、 ClickHouse(简称C)、Greenplum(简称G)这三款MPP之前,我们不妨以北京...

配置 ByteHouse 企业版 数据

ByteHouse 是一款火山引擎云原生数据仓库,为您提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析等场景。ByteHouse(企业版)是基于开源 ClickHouse 的企业级分析型数据库,支持用户交互式分析 PB 级别数据,通... 如果分区字段类型是 Date,分区内容请填写为 ${DATE}。如果需要写入具体的分区,需按照 yyyy-MM-dd 格式填写。 数据集成任务需要使用独享集成资源组,您需根据实际业务需求,购买相应规格的独享集成资源组。开通资源组...

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ByteHouse CDW SQL

ByteHouse 云数仓版(ByteHouse CDW)是一款云原生数据仓库,能够支持实时数据分析和海量数据离线分析,对 PB 级海量数据进行高效分析,其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,助力于客户数字化转型。... 具体登记内容包括以下数据类型:ByteHouse CDW:该任务逻辑会将数据写入到 ByteHouse CDW 表,需填写 ByteHouse CDW 数据库名、表名、分区名,分区内容可以使用变量,如 ${date}、${hour} 形式。 其他:该任务逻辑不写数...

ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化

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 Cli... OVERRIDE :ByteHouse 中的 data 表按照 date_time 字段分区。## 查看同步状态切换到 ByteHouse 数据管理模块,搜索 **shard_mode_true_mysql_sync** 库,并查看库同步状态 ![picture.image](https://p3-...

ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低

ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,提供优异的查询,写入性能。文章来源|ByConity 开源社区GitHub |h... **ByConity 和 ClickHouse 在业务数据中的查询对比**### **> 测试数据集及资源配置*** 数据条数:按日期做分区,单日 40 亿条,10 日共计 400 亿* 表列数据:2800 列| | | || --- | --- | ...

Hive SQL 底层执行过程 | 社区征文

Hive 是数据仓库工具,再具体点就是一个 SQL 解析引擎,因为它即不负责存储数据,也不负责计算数据,只负责解析 SQL,记录元数据。Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase 中的文件,通过 MapReduce、Spark 或 Tez 执行... 并最终借助表和从 metastore 查找的分区元数据来生成执行计划。4. METASTORE:元数据库。存储 Hive 中各种表和分区的所有结构信息。5. EXECUTION ENGINE:执行引擎。负责提交 COMPILER 阶段编译好的执行计划到不...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第... 元数据中包含Schema 信息。 第二步,如果分区表,也会获取相应的分区。如果过滤条件中包含分区过滤条件,也会将过滤条件传递到 Hive MetaStore 中,减少返回的分区大小。 第三步,对返回的元数据信息进行分区裁剪和...

只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强

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... 数据。● include\_tables:同步源端db库中user和data两张表,其他表跳过不同步。● OVERRIDE :ByteHouse中的data表按照date\_time字段分区。 **/ 查看同步状态 /**--------------- 切...

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