超市数据仓库挖掘实验报告
社区干货
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**
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超市数据仓库挖掘实验报告-优选内容
超市数据仓库挖掘实验报告-相关内容
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... 拥有较好的数据安全。- 集成成本低:MapReduce 只支持编程态的接口,并且不支持迭代计算,Hive 封装了 MapReduce 提供 SQL 的接口,可以很低成本的和上层数据挖掘,数据分析工具进行集成。所以虽然 Hive 出现已经非...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS Spark(下文以 LAS Spark 指代)在 TPC-DS 上的性能突破与优化策略。TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三... 分析的数据量大,并且测试案例是在回答真实的商业问题;- 测试案例中包含各种业务模型(如分析报告型,迭代式的联机分析型,数据挖掘型等);- 几乎所有的测试案例都有很高的 IO 负载和 CPU 计算需求。TPC-DS...
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... 拥有较好的数据安全。- 集成成本低:MapReduce只支持编程态的接口,并且不支持迭代计算,Hive封装了MapReduce提供SQL的接口,可以很低成本的和上层数据挖掘,数据分析工具进行集成。 所以虽然Hive出现已经非常有很长...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
{数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称... 海量数据直接写入 Clickhouse 的话,会导致 ZK 的 QPS 太高,解决方案是改用 Batch 方式写入。Batch 设置多大呢,Batch 太小的话缓解不了 ZK 的压力,Batch 也不能太大,不然上游内存压力太大,通过实验,最终我们选用了大...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
> 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**## I. 传统数仓的演进:云数仓近年来,随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来...
数据驱动业务增长之体系化思考与建设|社区征文
数据就是物理世界的镜像,物理世界的万罗包象在数据世界里更加繁华多样。如何将繁华多样的数据世界,释放出潜能巨大的数据生产力,我们需要一套方法论来管理,这套方法论就是“数据仓库” 好的数据内容,一定是有... 数据架构**多方面考虑,最终选择了StarRocks计算引擎#### A/B实验AB测试也叫对...
干货|火山引擎DataLeap:3个关键步骤,复制字节跳动一站式数据治理经验
帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。> > > > > 本篇文章主要围绕火山引擎DataLeap一站式数据治... 再通过元数据仓库进行底层数据建设。#### #### **规则丰富**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-L... 字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水 ClickHouse。2018 年到 2019 年,字节内部的 ClickHouse 业务从单...
