怎么构建一个数据仓库
社区干货
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、高效和精准的决策**第一个视角是从业务视角出发,我们可以提炼为三个字为**管**,**产**,**运**1、管是管理,即让管理层进行科学决策【不再是屁股决定脑袋的决策】2、产是产品,即让产品流程优化,快速迭代【不再自嗨...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
# 前言本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。# 关于实验* 预计部署时间:50分钟* 级别:初级* 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS* 受众: 通用## 环境说明1. 已购买DataLeap产品2. 已创建湖仓一体LAS队列3. 子账户具备DataLeap相关权限(参考:https://www.volcengine.com/docs/6260/65408)# 实验说明## **步骤1:创建项目**
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怎么构建一个数据仓库-优选内容
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如何快速构建企业级数据湖仓?
一个平台。下一部分将主要介绍,火山引擎 EMR 如何帮助用户解决这些挑战以及如何基于EMR 构建企业级数据湖仓。 # **基于** **火山引擎**EMR**构建企业级**数据湖**仓**## **火山引擎** **EMR**一句话总结,火山引擎 EMR 是开源大数据平台 E-MapReduce,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...
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... 一定要注意 **一个事实表只能有一个粒度**,不能将不同粒度的事实建立在同一张事实表中。### 维度表> **维度表是维度建模的灵魂,通常来说,维度表设计得好坏直接决定了维度建模的好坏**维度表包含了 实表所记录...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
哪怕是其中一个,可能也要花费巨大的人力物力。火山引擎 EMR 即是这样一个平台,帮助用户解决这些挑战的开源大数据平台。基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓 **火山引擎 EMR**一句话总结来说,火山引擎 EMR 是开源大数据平台 E-MapReduce,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...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
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、实时数据分析和 Ad-hoc 数据分析等各种应用场... 由 ByteHouse 提供统一的数据服务,是基于 DWD 和 DWS 层对外提供一些定制化实时流。 点击跳转 [ByteHouse云原生数据仓库]( ) 了解更多
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
哪怕是其中一个,可能也要花费巨大的人力物力。火山引擎 EMR 即是这样一个平台,帮助用户解决这些挑战的开源大数据平台。## 基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓### 火山引擎 EMR一句话总结来说,火山引擎 EMR 是开源大数据平台 E-MapReduce,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,能帮...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
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,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且 Hive...
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... UDF:支持 Python UDF/UDAF 创建与管理,补足函数的可扩展性。(Java UDF/UDAF 已在开发中)- 自研优化器:自研 Cost-Based Optimizer,优化多表 JOIN 等复杂查询性能,性能提升若干倍。 **产品能力上,在引擎...
字节跳动基于 Apache Hudi 构建实时数仓的实践
一个是时效性问题**,现状一般是天或小时级;**第二个比较大的问题是更新问题**,例如需要更新某个小时内的部分数据,现状需要将分区内数据全部重刷,这样的更新效率是很低的。对于这样的场景,数据湖兼具时效性和高效更... 对于一个实时多维汇总的场景,我们可以把 Kafka 数据增量写入到 Hudi 的轻度汇总层中。对于分析场景,可以基于 Presto 按需进行多维度的重度汇总计算,并可以直接构建对应的可视化看板。这个场景对 QPS 和延迟要求都不...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的... Worker 会从最底层的 Cloud Storage 读取数据,并通过建立 Pipeline 的方式进行计算。最终多个 Worker 的计算结果通过 Server 汇聚,并返回给客户端。ByConity 还有两个主要的组件,分别是 Time-stamp Oracle 和 D...
