数据仓库指标加工
社区干货
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 ... **数据预计算流派**:如Kylin等。如果Hadoop系统中出报表较慢或聚合能力较差,可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换,之后直接返回。...
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-Transfor... ### 一站式指标分析平台、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
数据仓库会对相同主题的数据进行统一建模,把复杂的数据关系梳理成条理清晰的数据模型,使用时就可避免上述问题了。5. **屏蔽原始数据的影响**:数据的逐层加工原则,上层的数据都由下一层的数据加工获取,不允许跳级... 业务线变的庞大之后的数据治理**,包括资产治理、数据质量监控、数据指标体系的建设等。其实数据治理的范围很⼴,包含数据本⾝的管理、数据安全、数据质量、数据成本等。在*DAMA 数据管理知识体系指南*中,数据治理...
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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... 是指从数据源到数据的计算,再到数据的落地可查,这个过程都是完全实时的,而且保证时延是最低的。当数据落盘之后,用户需要的每一条查询尽可能的快。而从准确性来说,不管多么复杂的数据加工链路,实时数仓都不会因为节...
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...
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... **一站式指标分析平台****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... 一站式指标分析平台**