超市数据仓库设计实例
社区干货
DataLeap数据仓库流程最佳实践
我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成冗余宽表)* DWD(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理)* DWM (基于DWD表与业务需求,轻度聚合最近三天的数据)* APP (基于DWD或DWM,输出具体报表信息)在“数据地图”中创建数据仓库中要使用到的表:本案例中库信息为:demo_tpc_ds_20...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
案例或者商业公司,比如 Data Bricks、基于 Iceberg 的 Tabluar以及基于 Hudi 的 OneHouse 公司。通过这些公司的商业产品,底层组件、运维和优化都交由商业产品解决,有效减轻负担。而且商业公司还有能力提供上层的... 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...
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 ... server是多实例,每个server实例中都有queue,所持有的是一个局部视角,缺乏全局的资源视角。除此之外,每个queue中的查询状态没有持久化,只是简单的缓存在内存中。后续,我们会增加server之间的协调,在一个全局的视角...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
由于一个企业的业务过程数据构成了其所有数据的绝大部分,因此事实表也通常占用了数据仓库存储的绝大部分。比如对于某个超市来说,其 **销售的明细数据** 通常占其拥有数据的绝大部分且每天还在不断地累计和增长,而商品、门店、员工、设备等其他数据相对来说固定且变化不大。> **事实表的一行对应一个度量事件**事实上,每行对应的度量事件可粗可细,比如对某个超市来说,在设计其维度模型时,表示顾客购买事件的事实表的一行即可...
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超市数据仓库设计实例-优选内容
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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... 企业需要维护多个高配的 HiveServer2 实例才能支持更好的并非,通常 Hive 的瓶颈都在 HiveServer2 而不是更底层的分布式计算。- 容错成本:Hive 基于 HiveServer2 进行 SQL 的分析处理,多个 HiveServer2 之间相互...
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... 事务支持:Hive的事务设置在HiveServer2上,一旦HiveServer2实例开启事务后,整个通过该HiveServer2的请求都会开启事务,整个事务成本过高。- 部署:如果企业的计算引擎部署是基于K8S等容器架构,Hive on K8S将会...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
案例或者商业公司,比如 Data Bricks,基于 Iceberg 的 Tabluar,以及基于 Hudi 的 OneHouse 公司。通过这些公司的商业产品,用户无需直接接触底层组件,运维和底层优化都交由商业产品解决,负担就会减轻。而且商业公司还... 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 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...
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... 如果采用数据湖方案,可能需要投入更多的资源。这个时候,可以先选择使用ByteHouse的存储方案来作为实时数仓初步的构建,快速而敏捷的去构建起一套实时数仓的架构。## 案例一**Java接入:** ![image.png]...
干货|ByteHouse:百万级TPS!看字节跳动如何基于ClickHouse落地高性能实时数仓
> yteHouse 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... 如果采用数据湖方案,可能需要投入更多的资源。这个时候,可以先选择使用ByteHouse的存储方案来作为实时数仓初步的构建,快速而敏捷的去构建起一套实时数仓的架构。 **案例一:实时运营监控场景**...
ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据湖
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... **透明的** **Catalog** **设计**Multi-Catalog 设计的目的是为了更方便地连接到多个外部数据目录,以增强 ByConity 的数据湖分析和外表查询功能。在数据架构设计上,核心的数据对象依然只有数据库和表。将 Catalo...
