大数据数据仓库ods
社区干货
一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
目前大数据中数仓建设方案有很多,但一般都是常规的设计方案,如果在数据量比较大,字段频繁变更,数据频繁刷新,大数据架构方面如何设计呢。大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输... 但是Kafka本身不是一个数据库,不支持SQL查询,也不支持数据的索引和聚合,因此在数据分析方面的能力有限。另外Kafka是一个基于事件的系统,不同于传统的基于事实表和维度表的数据仓库建模方式,因此需要对数据的建模和...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。本样例中,我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,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**...
在大数据量中 Spark 数据倾斜问题定位排查及解决|社区征文
### 1. 开篇2023年即将过去,又到了一年一度的技术总结时刻,在这一年,参与了多个大数据项目的开发建设工作,也参与了几个数仓项目的治理优化工作,在这么多的项目中,让我印象比较深刻的就是在使用Spark引擎执行任务出... 需要全表数据参与,后面经过调研,发现Iceberg是支持行级更新,并且和Spark结合的比较好,经过测试之后发现没有问题,后面数仓整体就迁到了Iceberg中。这次任务的执行语句描述:将ODS层的表按照主键去重后插入到DWD层中...
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使用说明
也解决了数据仓库数据封闭、信息损失以及时效性不强的问题。 Lakehouse 定位(图片来源于 Spark-Submit 2022) 基于 Delta Lake 可以构建所谓的 Lakehouse 解决方案,原始数据以流式或者批式的方式写入 Delta Lake,在 Delta Lake 内部完成 Bronze Table 到 Gold Table 的 transform 过程(类比数据仓库的 ODS 到 ADS 的过程)。不论是原始表、中间表和结果表,都支持上层多种查询引擎,数据则存储在大数据存储或者对象存储上。Lakehouse...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,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**...
在大数据量中 Spark 数据倾斜问题定位排查及解决|社区征文
### 1. 开篇2023年即将过去,又到了一年一度的技术总结时刻,在这一年,参与了多个大数据项目的开发建设工作,也参与了几个数仓项目的治理优化工作,在这么多的项目中,让我印象比较深刻的就是在使用Spark引擎执行任务出... 需要全表数据参与,后面经过调研,发现Iceberg是支持行级更新,并且和Spark结合的比较好,经过测试之后发现没有问题,后面数仓整体就迁到了Iceberg中。这次任务的执行语句描述:将ODS层的表按照主键去重后插入到DWD层中...
创建专题设置
说明 “数据专题”以业务视角出发,将服务于同一业务场景的表归纳整理,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... 以此数据las schema库,添加 ods、dim、dwd、dwm 库。 点击确认选择,再点击确认后保存成功 可按需编辑专题调整等操作,同时支持目录刷新
创建数据源管理
说明 创建数据源是为了数据集成做准备,关于创建的更多细节,请参见链接背景:在项目下管理ODS、DIM等原始数据信息,需要将源端Mysql数据同步到对应的ODS/DIM目标端表,为后续DWD层数据加工做准备注意:数据同步使用的数据源,需保证资源组和数据源是在一个vpc网络环境中,首次使用需添加数据集成资源组并绑定VPC网络。 1)使用demo02 在控制台的左侧导航中,点击【项目管理】->【配置信息】2)进入数据源管理,点击新建数据源3)连通性测试,...
Apache Iceberg 中引入索引提升查询性能
Iceberg 等大数据生态组件,100% 开源兼容,可以帮助企业快速构建企业级大数据平台,降低运维门槛。秉承业界领先的 EMR Stateless 理念,火山引擎 EMR 可以实现集群级别的弹性伸缩,即无业务需求时释放集群,有业务需求时再拉起集群,配合智能化的冷热数据分层存储能力,助力企业在大数据基建领域进一步降本提效。基于火山引擎 EMR 产品,可以构建数据湖仓、近实时数仓、实时数仓等场景。例如,使用 Iceberg 构建数据湖仓,从 ODS 到 DWD ...
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... 方便后期数据核对需要。- CDM:通用数据模型,又称为数据中间层(Common Data Model),包含DWD、DWS、DIM层。- DWD:数据仓库明细层数据(Data Warehouse Detail)。对ODS层数据进行清洗转化,以业务过程作为建模驱动...
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...
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ByteHouse的技术业务场景及实践经验。第一版块将核心介绍ByteHouse于字节内部的业务应用场景,以及使用ClickHouse打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于ByteHouse对金融行业实时数仓的现状的理解与思考。...
