基于hadoop生态圈数据仓库实践
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...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
字节跳动数据平台> > > 数据仓库发展历程很久,随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发... 数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 
特惠活动
基于hadoop生态圈数据仓库实践-优选内容
基于hadoop生态圈数据仓库实践-相关内容
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
**惊帆** 来自 字节跳动数据平台EMR团队EMR 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive已经不单单是一个技... * 生态丰富:Hive和Hadoop生态圈紧密结合,而Hive自身的Metastore也成了大数据生态圈内的标准元数据服务,大部分引擎都支持直接适配MetaStore。* 扩展方便:Hive自身的UDF机制可以快速基于业务需要扩展功能。* 安...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
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... **构建企业级数据湖仓最佳实践** 接下来我们通过几个案例来看看基于火山引擎EMR构建的企业级数据湖仓最佳实践。**案例 1:多元化分析平台**多元化分析指兼具离线分析场景与交互式分析...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDB... 生态丰富:Hive 和 Hadoop 生态圈紧密结合,而 Hive 自身的 Metastore 也成了大数据生态圈内的标准元数据服务,大部分引擎都支持直接适配 MetaStore。- 扩展方便:Hive 自身的 UDF 机制可以快速基于业务需要扩展...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
**惊帆** 来自 字节跳动数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有... 生态丰富:Hive和Hadoop生态圈紧密结合,而Hive自身的Metastore也成了大数据生态圈内的标准元数据服务,大部分引擎都支持直接适配MetaStore。 - 扩展方便:Hive自身的UDF机制可以快速基于业务需要扩展功能。 - ...
我的大数据学习总结 |社区征文
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。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意...
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... 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,最核心的业务需求如下:****1)提高分析的实时性**最近 10 年,以 hadoop 技术体系为代表...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
我们的数据分析目前也越来越复杂,数据规模也需考虑集中存储。 ## 猜想是否能够在数据库中,通过一系列高级分析算法,对数据进行分析与处理? ## 预期成熟的海量数据解决方案 **1、** 生态圈丰富... 基于HDFS/HBase的MPP SQL引擎,拥有和Hadoop一样的可扩展性、它提供了类SQL-类Hsql语法,在多用户场景下亦能拥有较高的响应速度和吞吐量,兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。是开源 Hadoop 生态的企业级大数据分析系统,完全兼容开源,为您提供 Hadoop、Spark、Hive、Flink、Hudi、Iceberg 等生态组件集成和管理。详见服务开发指南。本文将为您介绍在 EMR 控制台创... ClickHouse:是一款用于联机分析的列式数据库管理系统,具有极致压缩率和极速查询性能。被广泛的应用于互联网广告、金融、工业互联网等众多领域。 StarRocks:是一款高性能分析型数据仓库,使用向量化、MPP 架构、可...
干货|字节跳动在湖仓一体领域的最佳实践
最主要的挑战不是构建数据湖,而是如何从数据湖的数据中获益。湖仓一体概念的提出,将用户熟悉的数仓方案与数据湖进行融合,在保留数据灵活性的同时,也纳入了更强的数据的管理能力、安全管控能力,让数据湖和数据仓库的... 你将获得湖仓一体架构下的大数据平台构建经验,以及湖仓一体的实践案例。**关注字节跳动数据平台公众号,回复【0118】获得此次分享PPT。** 演讲提纲如下:- 从 Hadoop 到湖仓一体- 湖仓一体产品内核剖析- 湖...
