举例数据仓库历史变化
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,是否能满足以上的诉求# 二、是什么,数据仓库定义数据仓库广泛定义:数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管...
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... 团队希望是能快速的构建起一条数据的链路,但在实际项目推进的过程中,业务场景需求是在不断变化的,因为实行要求高,所以实时数仓迭代的速度也会比离线数仓快很多,所以更需要的是能更快速的去调整数据和指标口径。其...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
对于数据量比较大,对维表数据变化不是特别敏感的场景,可以使用 HBase 存储。命名规范:DIM 层的表命名使用英文小写字母,单词之间用下划线分开,总长度不能超过 30 个字符,并且应遵循下述规则:`dim_{业务/pub}_{维度定义}[_{自定义命名标签}]`:- {业务/pub}:参考业务命名- {维度定义}:参考维度命名- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义...
特惠活动
举例数据仓库历史变化-优选内容
举例数据仓库历史变化-相关内容
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... Catalog 如何与外部元数据对接? 以 Hive MetaStore举例。元数据架构设计如下图所示,设计思路包括几方面: 我们已经添加了 Hive MetaStore这一类型的 Catalog,可以动态添加、删除和切换 Catalog。通过 Create C...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
可以看到数据库表管理、数据加载、SQL 工作表、计算组、查询历史和角色管理等几大模块。分别具有如下作用:- 数据库表管理:用于创建和管理数据库、数据表以及视图等数据对象- 数据加载:用于从不同的离线和实时数据源如对象存储、Kafka 等地写入数据- SQL 工作表:在界面上编辑、管理并运行 SQL 查询- 计算组:创建和管理虚拟的计算资源,用于执行数据查询等操作- 查询历史:用于查看 SQL 的历史执行记录、状态和查询详...
DBT
介绍dbt(Data Building Tool)是一个开源工具,数据分析师和工程师可以通过编写 SELECT 语句来转换其仓库中的数据。ByteHouse dbt 连接器可让用户使用 dbt 和 ByteHouse 构建自己的数据仓库生态系统。 先决条件已安装了dbt和python。如果没有,请按照此指南。 dbt v1.3.0或更高版本 python v3.8或更高版本 创建ByteHouse帐户:您可以通过火山引擎官网创建ByteHouse帐户。 安装创建一个新的存储库,在其中实例化Python虚拟环境。 plai...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:* **支持 ACID 和历史快照** ,保证数据并发访问安全,... 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...
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,第二... Catalog 如何与外部元数据对接? 以 Hive MetaStore举例。元数据架构设计如下图所示,设计思路包括几方面: 我们已经添加了 Hive MetaStore这一类型的 Catalog,可以动态添加、删除和切换 Catalog。通过 Create ...
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... 如果有数据更新,则会重写整个 Parquet 文件,适合读偏好的操作;- Merge On Read 表:简称 MOR,这类 Hudi 表使用列文件格式(例如 Parquet)和行文件格式(例如 Avro)共同存储数据。一般 MOR 表是用列存存储历史数据,...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.03
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... ### **云原生** **开源** **大数据** **平台** **E-MapReduce**- **【更新EMR平台功能** **】** - Public History Server 作业执行历史集群外置,生产发布对 Presto、Trino 组件支持。开启 Public Hist...
「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.06
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... 历史授权的编辑、删除。 - 用户需要同时具备数据权限及加脱敏权限,才可查看未被脱敏的原始数据。- **【新增血缘查询功能】** - 支持记录 SQL 作业中参与计算的所有表,并在作业管理页面展示。- ...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.03
> 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... Public History Server 作业执行历史集群外置,生产发布对 Presto、Trino 组件支持。开启 Public History Server 功能后,用户可以查看历史集群的作业执行日志和记录。 - 支持 EMR Flume 读写对象存储...
