kettle构建数据仓库实例
社区干货
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... **企业构建数据湖仓的挑战**企业在构建数据湖仓时面临的挑战分为以下 5 个方面:* **整体数据链路复杂** :即使是开发一个小的 APP,要搭建整个数据链路也很复杂,比如数据回流需要写数据库;日志要回流,...
ELT in ByteHouse 实践与展望
在ByteHouse内部进行数据转换,而无需依赖独立的ETL系统及资源。 火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上,构建并优化ELT能力,... Kettle、Dolphin、SeaTunnel陆续支持中...- 数据湖格式对接 - Hudi、Iceberg external table reader - JNI reader to accelerate 点击跳转[火山引擎ByteHouse](https://byteho...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的: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 体系均走了 Codegen 的道路,因为... 企业在构建数据湖仓时面临的挑战我们总结了一下,主要分为以下 5 个方面:- 整体数据链路复杂:即使是开发一个小的 APP,要搭建起整个数据链路也是很复杂的,比如数据回流需要写数据库;日志要回流,要基于回流数据做...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的: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 体系均走了 Codegen 的道路,因为... 企业构建数据湖仓的挑战 企业在构建数据湖仓时面临的挑战我们总结了一下,主要分为以下 5 个方面:* **整体数据链路复杂**:即使是开发一个小的 APP,要搭建起整个数据链路也是很复杂的,比如数...
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2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行... CI/CD:各业务代码仓库保护.gitlab.yml,利用Gitlab CI进行CI和CD过程- 镜像管理:构建出来的镜像使用镜像仓库Harbor进行管理- 容器编排:在CD过程中,利用kubectl set image进行容器编排部署,自建Kubernetes集群进...
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分布式任务运行在YARN上。标准的JDBC接口,标准的SQL服务器,分布式...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.03
Stateless 云原生开源大数据平台,提供企业级的 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等大数据生态组件,100%开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,帮... ### **云原生开源大数据平台E-MapReduce****【** **EMR** **Stateless】** 无状态的 EMR 实例,交付轻量级的瞬态集群。在存算分离的基础上进一步服务化 EMR 集群的状态元素,含状态 Server(如 HMS、History Server...
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... 适合用来构建数据仓库的,目前只有 Hive 和 Spark SQL 相对更加合适,在这两个组件中,Spark SQL 相对 Hive 的优势又更加明显。# SparkSQL 如何支撑企业级数仓Spark 引擎因为自身强大的生态和方便的编程接口被广泛...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.03
Stateless 云原生开源大数据平台,提供企业级的 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等大数据生态组件,100%开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,帮... ### **云原生开源大数据平台E-MapReduce****【** **EMR** **Stateless】** 无状态的 EMR 实例,交付轻量级的瞬态集群。在存算分离的基础上进一步服务化 EMR 集群的状态元素,含状态 Server(如 HMS、History Serv...
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... 适合用来构建数据仓库的,目前只有Hive和Spark SQL相对更加合适,在这两个组件中,Spark SQL相对Hive的优势又更加明显。 # SparkSQL 如何支撑企业级数仓Spark引擎因为自身强大的生态和方便的编程接口被广泛应用...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
数据的存储与查询。从技术角度出发,数据库可以分为关系型数据库与 NoSQL 数据库。**从场景角度出发,数据库又可以分为 OLTP 数据库与 OLAP 数据库**。OLTP(Online trancaction processing),是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重分析决策支持,并且提供直观易懂的查询结果,主要跟大数据系统关系...
「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.06
Stateless 云原生开源大数据平台,提供企业级的 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等大数据生态组件,100%开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,帮... DataLeap 支持 Doris 和 StarRocks 元数据管理、临时查询、数据开发 - 新增 ECS AMD 第二代 g2a 实例类型,北京、上海、广州 Region 上线 - 新增 ECS Intel 第三代 g3i 机型,目前仅在北京...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
火山引擎ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍 ByteHouse 团队如何在 ClickHouse 的基础上,构建并优化 ELT 能力,具体包括四部分: **●** ByteHouse 在字节的应... Kettle、Dolphin、SeaTunnel 陆续支持中...**●** 数据湖格式对接* 1. Hudi、Iceberg external table reader* 2. JNI reader to accelerate---产品介绍**火山引擎ByteHouse**...
