nlphadoop数据仓库
社区干货
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:- 怎么组织数据仓库中的数据?- 怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷?- 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
>火山引擎 EMR 作为一款云原生开源大数据平台产品,集成了包括 Hadoop、Spark、Flink 等引擎,并做到100%开源兼容。Doris 作为 OLAP 领域中一款极具代表性的开源组件,也被集成到了火山引擎 EMR 产品生态中。 > 本文... 其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第...
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... ByteHouse 需要支持海量数据的实时接入、无限扩展存储、实时合并计算和关联聚合查询。 **随着大数据应用的深入发展,最核心的业务需求如下:****1)提高分析的实时性**最近 10 年,以 hadoop 技术体系为代表...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
字节跳动数据平台> > > 数据仓库发展历程很久,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... 往往是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录等,数据量通常是业务数据的数百倍。 **随着大数据应用的深入发展,最核心的业务需求如下:****1)提高分析的实时性**最近10年,以hadoop技术...
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观点 | 数仓领域的未来趋势解读
字节跳动数据平台> > > 数据仓库发展历程很久,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... 往往是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录等,数据量通常是业务数据的数百倍。 **随着大数据应用的深入发展,最核心的业务需求如下:****1)提高分析的实时性**最近10年,以hadoop技术...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.03
面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供源自字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto、Flink 生态,帮助企业轻松构建智能实时湖仓。### **火山引擎云原生开源大数据E-MapReduce**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...
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 体系均走了 Codegen 的道路,因为 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但现在,向量化是一个更好的选择,因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等...
ByConity 技术详解之 ELT
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-Transform-Load ... **数据预计算流派**:如Kylin等。如果Hadoop系统中出报表较慢或聚合能力较差,可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换,之后直接返回。...
「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.06
提供源自字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto、Flink 生态,帮助企业轻松构建智能实时湖仓。**火山引擎** **云原生** **开源** **大数据** **E-MapReduce**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,帮助用户轻...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.03
面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供源自字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto、Flink 生态,帮助企业轻松构建智能实时湖仓。**火山引擎云原生开源大数据E-MapReduce**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...
我的大数据学习总结 |社区征文
Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
Presto:现在在做 Velox 的 native 引擎。 Velox 引擎现在还不太成熟,但是根据 Presto 社区的宣称,它可以达到原来 1/3 的成本。所以我们可以猜测,等价情况下可以获得 3X 的性能提升。除了以上两者,近几年火起来的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的一个表现。另外一个趋势是向量化。说到这里要提一句,Codegen 跟向量化,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 M...
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... 检索三个方向阐述了海量数据下一种新的分布式数据加工处理技术,这三个方向被雅虎Nutch团队实现后贡献给Apache,也就是目前大家看到的HDFS,MapReduce和HBase,形成了早期Hadoop的三大利器。然而这三大利器更聚焦...
