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大数据仓库技术深度解析

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

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浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通...

ByConity 技术详解之 ELT

而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起前者(ETL),它不需要过多的数据建模,而给分析者提供更灵活的选项。ELT已经成为当今大数据的处理常态,它对数据仓库也提出了很多新的要求。 ### 资源重复的挑战![p... **原理解析**- 当前 ClickHouse的 SQL 执行过程如下: - 第一阶段,Coordinator 收到分布式表查询后将请求转换为对 local 表查询发送给每个 shard 节点; - 第二阶段,Coordinator 收到各个节点的结果...

ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据

随着大数据处理需求的不断增加,更低成本的存储和更统一的分析视角变得愈发重要。数据仓库作为企业核心决策支持系统,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...

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**![图片](https://portal.volccdn.com...

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大数据仓库技术深度解析-优选内容

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ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据
随着大数据处理需求的不断增加,更低成本的存储和更统一的分析视角变得愈发重要。数据仓库作为企业核心决策支持系统,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...
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 环境说明已购买DataLeap产品 已创建湖仓一体LAS队列 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 步骤2:计算资源组设置本案例以湖仓一体Las为例,这里选择已创建的湖仓一体...

大数据仓库技术深度解析-相关内容

ByteHouse技术白皮书正式发布,云数仓核心技术能力首次全面解读

> 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。 在数字化浪潮下,伴随着公有云的广泛普... 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。# 三“高”一“低”:ByteHouse 核心技术能力全面解读 ClickHouse 作为近年来...

从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路

企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**两个方面详细介绍 **如何构建企业级数据湖仓**,剖析火山引擎大数据平台的架构与实践。...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)

以隔天和小时级数据延迟的应用得到了普及;以 Flink 为代表的实时计算引擎解决了数据统计场景的时效性问题。 随着业务的发展和技术的进步,业务部门不再满足于 T+1 的分析需求和固化的实时统计,希望业务发生后秒级/分钟级延迟就能看到统计结果;希望能交互性探查分析数据,要求毫秒/秒级返回结果保持良好的用户体验。 在新的企业级数据架构中,对于已经构建大数据平台的企业,对时效性要求高的业务,用云原生数据仓库构建实...

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火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)

> 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【核心技术解析——元数据】版块摘录...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)

> 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...

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... 解析 query,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...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)

> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)

> 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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上...

我的大数据学习总结 |社区征文

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,大数据领域的技术很多很广,如Flink也值得研究。本人给出的仅作为一... 数据表示,可以直接支持Catalyst优化执行计划。这解答了我SQL两种方式执行效率的不同之处。这个实践例子帮助我真正理解了SparkSQL的运作机制。再比如如何进行大数据的实时计算和分析。以实时交易数据分析为例,需...

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