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数据仓库数据源必须是同步的吗

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

社区干货

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操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 2、集成的【大一统、全链路】 数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库[数据抽取](https://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%BD%E5%8F%96 "数据抽取")、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,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息...

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... 企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)

> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)

> 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... 服务节点是无状态的,意味着用户可以接入任意一个服务节点(当然如果有需要,也可以隔离开),并且可以水平扩展,意味着平台具备支持高并发查询的能力。- **元数据服务**元数据服务(Catalog Service)提供对查询相关...

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数据仓库数据源必须是同步的吗-优选内容

配置 ByteHouse 云数仓版 数据源
ByteHouse 是一款火山引擎云原生数据仓库,为您提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析等场景。DataSail 中的 ByteHouse 云数仓版数据源配置,为您提供读取和写入 ByteHouse 的双向通道数据集成能力,实现不同数据源与 ByteHouse 之间进行数据传输。本文为您介绍 DataSail 的 ByteHouse 数据同步的能力支持情况。 1 支持的 ByteHouse 版本支持火山引擎 ByteHouse 云数仓版(ByteHouse_CDW)标品。开通服务详见快速开...
配置 ByteHouse 企业版 数据源
数据仓库,为您提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析等场景。ByteHouse(企业版)是基于开源 ClickHouse 的企业级分析型数据库,支持用户交互式分析 PB 级别数据,通过多种自研表引擎,灵活支持各类数据分析和应用。DataSail 中的 ByteHouse 企业版数据源配置,为您提供读取和写入 ByteHouse 的双向通道数据集成能力,实现不同数据源与 ByteHouse 之间进行数据传输。本文为您介绍 DataSail 的 ByteHouse 数据同步的能...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 2、集成的【大一统、全链路】 数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库[数据抽取](https://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%BD%E5%8F%96 "数据抽取")、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,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
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浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。**源数据**:此层数据无任何更改,直接沿用外围系统数据结构和数据,不对外开放;为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。**数据仓库**:也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。**数据应用**:前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。数据仓库从各数据源...

实时整库同步

已完成来源和目标端的数据源准备,创建数据源操作详见配置数据源。 3 注意事项同步解决方案同时支持选择的表数量目前上限为 2000 张,但建议先以 100 张以下表数量来试用。 目标端数据需要提前先创建好,暂不支持... 字段名称和字段数量数量保持一致。 解决方案同步数据至目标端 LAS、Doris、StarRocks、ByteHouse CDW、ByteHouse CE 时,仅支持将数据写入非分区表,暂不支持写入数据至分区表。 4 数据同步解决方案 4.1 数据源配置...

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MySQL_to_ByteHouse 云数仓版实时整库同步

目标端 ByteHouse CDW 库需要提前在集群中先创建好,暂不支持在解决方案中自动创建。创建 ByteHouse 数据库,详见数据库表及视图。 3 数据同步解决方案 3.1 数据源配置 3.1.1 MySQL数据源配置(源端) 在配置实时整库... 需和独享集成资源组中绑定的网络信息保持一致,以保障与独享集成资源组网络互通 更多绑定操作,详见设置网络信息。 说明 ByteHouse CDW 服务中,私有网络仅可绑定一次,绑定后不可修改,需谨慎选择。 若 ByteHouse CDW ...

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通过和业务方、需求方交谈,或者阅读报表、图表等,可以很容易地识别度量。考虑如下业务需求:- 店铺上个月的销售额如何?- 店铺库存趋势如何?- 店铺的访问情况如何( pv,uv) ? - 店铺访问的熟客占比多少?**这里的销...

「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04

### **云原生数据仓库ByteHouse**- **【新增ByteHouse云数仓版功能】** - ByteHouse 云数仓开通 AWS us-east-1 美东地域,助力国内出海企业更好的发展业务。 - 支持 Lambda 和 Python UDF,允许用户自定义函数,精简 SQL 语句,提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁...

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

随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类问题,云数...

创建数据源管理

说明 创建数据源是为了数据集成做准备,关于创建的更多细节,请参见链接背景:在项目下管理ODS、DIM等原始数据信息,需要将源端Mysql数据同步到对应的ODS/DIM目标端表,为后续DWD层数据加工做准备注意:数据同步使用的数据源,需保证资源组和数据源是在一个vpc网络环境中,首次使用需添加数据集成资源组并绑定VPC网络。 1)使用demo02 在控制台的左侧导航中,点击【项目管理】->【配置信息】2)进入数据源管理,点击新建数据源3)连通性测试,...

干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓

> 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。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 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce...

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