家庭nas数据仓库方案
社区干货
ByConity 技术详解之 ELT
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 (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。ByConity 作为云原生数据仓库,从0.2.0版本开始逐步支持 Extract-Load-Transform (ELT),使用户免于维护多套异构数据系统。本文将介绍 ByConity 在ELT方面的能力规划,实现原理和使用方式等。## ETL场景和方案### ELT与...
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... 先后进行了业务数据的大集中、用户行为数据和 IOT 数据的广泛采集存储,企业和政府单位的数据量每年呈现 30%以上的增长速度。 在过去集中式架构的数据仓库方案中,建设成本与数据总量正相关,成本居高不下;采用...
ELT in ByteHouse 实践与展望
用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL语句,在ByteHouse内部进行数据转换,而无需依赖独立的ETL系统及资源。 火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上,构建并优化ELT能力,具体包括四部分:ByteHouse在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteH...
幸福里基于 Flink & Paimon 的流式数仓实践
实践中遇到的问题和解决方案,借助 Paimon 最终能拿到的收益,以及未来规划方面进行介绍。作者:字节跳动基础架构工程师-李国君# 一、业务背景幸福里业务是字节旗下关于房产的业务线,围绕这个业务有很多针对 BP... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049278&x-signature=0NasPGywjnEK0GDdshrupL%2B24Xg%3D)首先由经纪人将已完成的代看任务提交工单,后续相应的门店经理会对该工单进行审核,在这个过程中就产生了两条数据,需要将这两...
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揭秘新一代云数仓技术架构与最佳实践
对数据的应用也提出了全新要求,特别是对数据的实时分析、实时部署需求更加的强烈, **而云数据仓库为用户实现云原生、智能运维、弹性资源等业务需求也带来了很好的支撑,** 成为今天企业数字化基础设施中的关键“底... **解决方案专家 师辰** **内容概要:**不同行业、企业的用户规模、分析需求不同,对云数仓的性能、稳定性、安全性要求也不同。在实际应用场景中,一款云数仓产品如何才能更丝滑落地,并解决业务问题,本次分...
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... > **有时候简单的方案是最美的、最有力的,也是最有效的**基于星形架构的维度建模就是这种情况 。星形架构牺牲了部分存储的冗余,但是带来了使用上的极度便捷,也使下游用户的使用和学习成本变得非常低。即使是没...
一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
目前大数据中数仓建设方案有很多,但一般都是常规的设计方案,如果在数据量比较大,字段频繁变更,数据频繁刷新,大数据架构方面如何设计呢。大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输... 但是Kafka本身不是一个数据库,不支持SQL查询,也不支持数据的索引和聚合,因此在数据分析方面的能力有限。另外Kafka是一个基于事件的系统,不同于传统的基于事实表和维度表的数据仓库建模方式,因此需要对数据的建模和...
组件概述
该组件聚合集群范围内资源的核心监控数据。 可选安装 yurt-app-manager 管理边缘集群应用的核心组件。该组件管理边缘节点池并基于节点池实现应用的单元化部署。 系统必装 metrix 数据采集组件。该组件采集边缘托管 K8S 平台的日志及监控指标数据,并统一展示。 可选安装 镜像 cr-credential-controller 容器镜像免密组件。该组件用于在创建集群应用时免密拉取镜像仓库中的私有镜像。安装组件时,需要设置免于密钥校验的镜...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
**趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展**LakeHouse是什么?简言之,LakeHouse是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持... Codegen 和向量化都是从数据仓库,而不是 Hadoop 体系的产品中衍生出来。Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走...
挂载共享文件系统
平台提供 TOS、NAS、vePFS 多种存储方案,并支持以共享文件系统的形式挂载到训练容器中。用户能在尽量不修改代码的前提下,像操作本地文件一样地操作远端数据,并在训练容器停止或者删除后远端数据也不会丢失。下文将以【开发机】为例介绍如何挂载共享文件系统。 相关概念 对象存储(TOS) 分布式文件系统(NAS) 并行文件系统(vePFS) AK / SK 可用区(AZ) 资源组 使用前提 至少存在 >= 1 个 NAS / vePFS 的实例(需要额外联系管理员创建)...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fli... “数据查询实时性” 上做出灵活的选择。(其中,Read Optimized Query 是 面向 数据可见实时性 需求的; Real Time Query 是面向数据查询实时性 需求的) 业界目前有多套开源的数据湖的实现方案,字节数据湖是字...
ELT in ByteHouse 实践与展望
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-L... 传统大数据解决的方案有两大难点:慢和难。分别体现在传统大数据方案在及时性上达不到要求以及传统数仓 ETL 对人员要求高、定位难和链路复杂。但是ByteHouse可以轻松地解决上述问题:将hive数据直接导入到ByteHou...
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... **MaterializedMySQL 数据同步方案的优势有:****●****简单易用:**使用一个DDL语句就能创建整库同步任务,能将数百数千张表一键同步至ClickHouse,操作简单。**●****架构简单:**使用ClickHouse本身的计...
