数据仓库数据集市宽表
社区干货
DataLeap数据仓库流程最佳实践
我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。本样例中,我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成冗余宽表)* DWD...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
未来肯定还会有大量的非结构化数据存储。基于es倒排索引+宽表模型,数据检索性能... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
今天给大家一起分享下有着悠久历史的数据仓库的一些思考由三部分组成为什么,搭建数据仓库是什么,数据仓库定义怎么做,如何搭建数仓# 一:为什么,搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效... 构建最细粒度的明细事实表。可以结合企业的数据使用特点,基于维度建模思想,将明细事实表的某些重要属性字段做适当冗余,也即宽表化处理,构建明细宽表。- DWS:数据仓库汇总层数据(Data Warehouse Summary),基于指...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
典型的代表是我们比较熟知的星形模型(Star-schema),以及在一些特殊场景下适用的雪花模型(Snow-schema)。维度建模中比较重要的概念就是 事实表(Fact table)和维度表(Dimension table)。其最简单的描述就是,按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。目前在互联网公司最常用的建模方法就是维度建模。**维度建模怎么建:**在实际业务中,给了我们一堆数据,我们怎么拿这些数据进行数仓建设呢,数仓工具箱作者根据自身60多年...
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数据仓库数据集市宽表-优选内容
数据仓库数据集市宽表-相关内容
OLAP进阶之“性能提升”
准确的数据分析需求至关重要。 火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》,白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试,展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果... 宽表查询ByteHouse来源于ClickHouse,但又基于字节跳动内部实践场景经验,进行了一系列升级。在性能层面,主要复杂查询以及宽表查询两方面进行优化。 ## 复杂查询优化其中相比单表查询或者宽表查询而言,复杂...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。## 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
近几年热门的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的表现。### **第二,向量化。**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 Mone... 大数据最早是批式计算的形式,但理想状态是纯流式方式。分析实时化的表现有(近)实时引擎和流引擎。 * **(近)实时引擎**+ ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异+ Doris:近实时全场景 OLAP 引擎+ Dr...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
(尤其是多表关联查询)。 用户使用 ByteHouse 可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型在内的各类模型。 ByteHouse 可以满足企业级用户的多种分析需求,包括 OLAP 多维分析、定制报表、实时数据分析... 提高数据稳定性;ByteHouse 作为流式数据持久化存储层,使用 ByteHouse HaKafka 、HaUniqueMergeTree 表引擎可将 Kafka 临时数据高效稳定接入储存到 ByteHouse ,为后端应用提供极速统一的数据集市查询服务。具体的...
揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。 ### 1.2 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中...
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... 字节数据湖拥有良好的元数据管理能力,并在此之上实现了索引。使用行、列存储并用的存储格式,为高性能读写提供坚实的基础。 - 字节数据湖新增了多源拼接功能,对于需要融合多种数据源或者构建集市型数据集的场...
DataWind 产品使用问题排查方法
模型的每个节点里所保留的数据源字段,即约等于存储在CK底表的模型字段;数据集字段来自于数据源字段,在第一次生成数据集时,会按照模型自动生成,名字=源字段名,但同时允许用户在【字段配置】里,自定义地新增或修改字段的名字以及字段的表达式(即取xx源字段做YY转换);数据集字段的目的是为了从业务层使用灵活封装及加载必要的字段到图表分析过程,是让用户从下游业务BI的数据仓库/数据集市角度重新定义数据的字段意义或统一整合更...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
数据输送方由于各种原因,事先并不一定清楚或者预见到会服务于何种业务,而在实际使用时需要进行再处理(标准化)以满足建模的需要。所以对于各种形式的数据,需要通过特征工程来进行特征筛选、特征组合、特征变换等,才能为后续的模型所使用。● 对数据确定高效的存取模型。经过特征工程后的数据是可以作为模型的输入进行建模了,为了保证在生产环境中的模型运行效率,需要确定数据的存取模型,还需要进行宽表、数据仓库的设计和构造,否...
达梦@记一次国产数据库适配思考过程|社区征文
须在DM数据库中增加位宽,在MySql中varchar是表示字符,varchar(50)表示可以存放50个字符,但是DM的默认跟Oracle是一样的,varchar(50)表示50个字节。这就意味着,50个字节,如果存中文,在utf-8的字符集下,只能存最多16个... ```说明:这里的groupId坐标参数,可由使用者自行在nexus中upload创建声明,然后在pom.xml中引入相关坐标即可。扩展:若是需要从本地deploy到nexus或是先获取本地仓库.m2的包->nexus仓库的包->aliyun maven仓库的包...
