# 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**![图片](https://portal.volccdn.com...
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...
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,...
也就是数据驱动和赋能。### 3. 如何搭建一个好的数仓?1. **稳定**:数据产出稳定且有保障。2. **可信**:数据干净、数据质量高。3. **丰富**:数据涵盖的业务足够广泛。4. **透明**:数据构成体系足够透明。## 二、数仓设计 数仓设计的3个维度:- **功能架构**:结构层次清晰。- **数据架构**:数据质量有保障。- **技术架构**:易扩展、易用。### 1. 数仓架构按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为:**源数...
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 体系均走了... 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,要基于回流数据做指标计算,回流数据还需...
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...
## 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... 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 实表所记录的业务过程度量的上下文和环境,它们除了记...
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...
形成数据仓库,方便使用者查询及管理。以营销场景为例,可以按照商品中心、会员中心等方向,形成对应数仓。PS:专题中,涉及到产品线、业务域、主题、层级等不同维度,可按照实际业务场景自由组合单击查看数据专题更多细节 1 设置产品线、业务域、主题使用developer开发子账户demo02通过DataLeap控制台进入数据地图,单击“数据地图”。 单击顶导库表管理,在左侧列表中单击进入业务域管理界面,单击右上角“新建业务域”。 输入业务域...
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...
如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑,ByConity 0.2.0 中发布了一系列对接外部存储的能力,初步实现对 Hive 外表及数据湖格式的接入。# 支持 Hive 外表随着企业数据决策的要求越来越高,Hive 数据仓库已成为了许多组织的首选工具之一。通过在查询场景中结合 Hive, ByConity 可以提供更全面的企业决策支持和打造更完整的数据管理模式。因此从 0.2.0 版本开始,ByConity 可以通过建立外表的形...
> 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...
> 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...