民航数据仓库逻辑模型
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... 指结构与源系统基本保持一致的增量或者全量数据。作为DW数据的一个数据准备区,同时又承担基础数据记录历史变化,之所以保留原始数据和线上原始数据保持一致,方便后期数据核对需要。- CDM:通用数据模型,又称为数据...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模型类似。在业务系统中,企业数据模型决定了数据的来源,而企业数据模型也分为两个层次,即主题域模型和逻辑模型。同样,主题域模型可以看成是业务模型的概念模型,而逻辑模型则是域模型在关系型数据库上的实例化。#### 2) 实体建模法实体建模法并不是数据仓库建模中常见的一个方法,它来源于哲学的一个流派。从哲学的意义上说,客观世界应该是可以细分的,客观世界应该可以分成由一个个实...
ByConity 技术详解之 ELT
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-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。ByCon... 因此会在数据分析的某一阶段,从整体链路中将数据导出,做一些不同于主链路的ETL操作,会出现两份数据存储。其次在这过程中也会出现两套不同的ETL逻辑。当数据量变大,计算冗余以及存储冗余所带来的成本压力也会愈发...
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... 通常可被直观地分割为独立的逻辑块,每一个独立的逻辑块即为一个维度,比如一个订单可以非常直观地分为商品 、买家、卖家等多个维度。在维度建模和设计过程中,可以根据需求描述或者基于现有报表,很容易地将信息和分...
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民航数据仓库逻辑模型-优选内容
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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... 一个企业数仓的整体逻辑如上图所示,数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部...
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... 一个企业数仓的整体逻辑如上图所示,数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部...
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... 一个企业数仓的整体逻辑如上图所示,数仓在构建的时候通常需要 ETL 处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种 ETL 处理成为 DWD 层,再基于 DWD 层设计上层的数据模型层,形成 DM,中间会有 DWB...
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... 生成逻辑执行计划,优化执行计划,调度和执行 query,并将最终结果返回给用户。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...
ELT in ByteHouse 实践与展望
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-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。... 因此会在数据分析的某一阶段,从整体链路中将数据导出,做一些不同于主链路的 ETL 操作,会出现两份数据存储。其次在这过程中也会出现两套不同的 ETL 逻辑。当数据量变大,计算冗余以及存储冗余所带来的成本压力也会...
DataWind 产品使用问题排查方法
用于对接多种数据源,以屏蔽不同源头库的数据格式和规范的特异性,实现一定程度的数据清洗,且使得下游的可视化查询功能忽略数据源的 SQL 异构,以统一的数据格式以及函数库来实现上游所有图表制作和分析; 数据集解耦数据 BI 对业务源库的直接依赖,支持离线的负责分析查询以及直连的快速单表即席查询能力; 它是BI图表的上游依赖对象,也同时作为可视化建模工程的输出节点(数据仓库) 2.1 模型逻辑:数据集最关键的维护在于模型的管理和编...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
逻辑数据加密及各云基础设施高可用部署,同时进行业务数据备份恢复和安全审计;- 系统层:通过对云服务器进行系统安全加固,漏洞补丁管理,云主机安全和云防火墙,确保系统安全。## 三 DevOpsSmartOps平台从DevOps到SecDevOps的演进之路。### 3.1 DevOps V1.0起初DevOps使用Gitlab CI进行管控。- CI/CD:各业务代码仓库保...
ByteHouse:基于ClickHouse的实时数仓能力升级解读
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。全篇将从两个版块讲解... 业务和数据之间有着什么样的关系?在进入主题前,先来了解一下相关业务背景。在字节跳动内部,不同的业务线及产品背后,其实是有着大量的中台在进行支持。以抖音和今日头条为例,从内容运营的角度,核心逻辑是怎么样把...
观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?
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... 生成逻辑执行计划,优化执行计划,调度和执行query,并将最终结果返回给用户。计算组是 Bytehouse 中的计算资源集群,可按需进行横向扩展。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,...
