做数据仓库转软件测试
社区干货
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... A/B测试、模型预估等。在上述这些业务场景的不断实践之下,研发团队基于原生ClickHouse做了大量的优化,同时又开发了非常多的特性。2020年, ByteHouse正式在字节跳动内部立项,2021年通过火山引擎对外服务。截止...
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... 可以对企业的发展历程和未来趋势做出[定量分析](https://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%AE%9A%E9%87%8F%E5%88%86%E6%9E%90 "定量分析")和预测。以上是数据仓库的广泛定义,随着企业数字化转型的大浪潮中,我们需要把数...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
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 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHouse 简介ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技... TPC-DS 测试集 100%通过率。- 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...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
《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... 为了降低对元数据库的访问压力,对于访问频度高的元数据会进行缓存。元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的,可以水平扩展。- **安全管理**权限控制和安全管理,包括入侵检测、用户角色管理...
特惠活动
做数据仓库转软件测试-优选内容
做数据仓库转软件测试-相关内容
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,数据仓库... 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获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可...
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... 字节跳动数据平台团队也曾考虑将自研修改合并回 ClickHouse 社区,与 ClickHouse 核心研发团队、ClickHouse 创业公司负责人做了几次闭门沟通,得到的反馈是架构差异过大、合并难度和代价大、无法联合开发。于是,按照...
OLAP进阶之“性能提升”
TPC-H 和 TPC-DS 是常用于测试分析型数据库/数据仓库的数据集。在白皮书中,通过使用以上三种数据集进行性能测试,并以性能著称的某开源OLAP为基准测试产品,ByteHouse在不同查询项上都有显著的性能提升。以TPC-H 数据集举例,在相同硬件和软件环境下, ByteHouse 查询效率高于本次基准测试产品几十倍。 # 背景ByteHouse是字节跳动数据平台自主研发的云原生数据仓库产品,在开源ClickHouse引擎之上做了技术架构重构,实现了云原...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,提供优异的查询,写入性能。文章来源|ByConity 开源社区GitHub |h... 对小部分人群做 AB 实验,验证新功能的有效性;减少数据查询时间,降低数据查询难度,让非专业人员可以自主分析、探查数据等。为满足业务需求,MateApp 实现了集事件分析、转化分析、自定义留存、用户分群、行为流分析等...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务... 经过对当时市面上已有的多款开源引擎的调研和测试,团队最终选择采用 ClickHouse 作为 OLAP 查询引擎,并开始基于此不断迭代。**ClickHouse简介**ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理...
干货 | 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... A/B 测试、模型预估等。 **在上述这些业务场景的不断实践之下,研发团队基于原生 ClickHouse 做了大量的优化,同时又开发了非常多的特性。** 2020 年,ByteHouse正式在字节跳动内部立项,2021年通过火...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS Spark(下文以 LAS Spark 指代)在 TPC-DS 上的性能突破与优化策略。TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三... 在一些情况下可以把 Decimal 类型先转成 Long 计算,然后再恢复成 Decimal。Spark 现有的优化规则 DecimalAggregates 就是做这样的优化。DecimalAggregates 针对 window/agg 的聚合函数是对 decimal 的 sum/agg 的...
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
ByteHouse 作为云原生的数据平台,从架构层面入手,通过存储和计算分离的云原生架构完美适配云上基础设施。在字节跳动内部,ByteHouse 已经支持 80% 的分析应用场景,包括用户增长业务、广告、A/B 测试等。除了极致的分... **打平表测试**为了方便对 SSB 数据集进行测试,我们可以通过改写 SSB,将星型模型打平转换为大宽表进行分析> 注:为了确保打平表的执行,需要配置参数 SET max_memory_usage = 20000000000; 此外需要在 ByteHou...
元数据迁移
1 迁移和部署 Apache Hive 到火山引擎 EMRApache Hive 是一个开源的数据仓库和分析包,它运行在 Apache Hadoop 集群之上。Hive 元存储库包含对表的描述和构成其基础的基础数据,包括分区名称和数据类型。Hive 是可以在火山引擎 E-MapReduce(简称“EMR”)上运行的服务组件之一。火山引擎 EMR 集群的 Hive 元数据可以选择内置数据库、外置数据库和 Metastore 服务三种: 内置数据库作为 Hive 元数据建议只应用于开发和测试环境。 使用...
