cdn主题数仓建设
社区干货
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
(https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/210316_3.png)根据 Inmon 的观点,数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模型类似。在业务系统中,企业数据模型决定了数据的来源,而企业数据模型也分为两个层次,即主题域模型和逻辑模型。同样,主题域模型可以看成是业务模型的概念模型,而逻辑模型则是域模型在关系型数据库上的实例化。#### 2) 实体建模法实体建模法并不是数据仓库建模中常见的一个方法,它来源于哲学的一个流...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
降低了大数据资源消耗,提高了数据复用性,可对外输出丰富的数据服务。数仓具体架构如下图所示:从数据架构图来看,顺风车实时数仓和对应的离线数仓... 这些数据部分已采集写入 kafka 或 ddmq 等数据通道中,部分数据需要借助内部自研同步工具完成采集,最终基于顺风车数仓 ods 层建设规范分主题统一写入 kafka 存储介质中。命名规范:ODS 层实时数据源主要包括两种。...
火山引擎CDN的技术演进与未来
近期,由边缘计算社区举办的全球边缘计算大会·深圳站成功召开,火山引擎边缘云CDN技术总监苏宗磊应邀出席,并发表了《火山引擎CDN的演进与未来》的主题演讲,**介绍了火山引擎CDN的诞生背景、技术架构,以及火山引擎CD... 当前CDN行业已经进入到常态化发展阶段,面向未来,**火山引擎CDN仍会坚持自身发展路线,持续扩大商业化规模、加大与内部业务复用、持续降低成本,同时加强与运营商合作、拓展全球化能力**,并从技术上建设全球网络基础设...
字节跳动大规模多云CDN管理与产品化实践
近日,火山引擎边缘云融合CDN团队负责人孙益星在LiveVideoStack Con 2023上海站围绕融合CDN团队持续建设多云CDN平台的演进过程,结合建设过程中面临的难点和挑战,**介绍了融合CDN团队接下来的主要投入方向,分享了火山... 客户端则是我们自己的业务上报客户端的访问质量数据,同时加上自身的拨测任务巡检,采集一些更详细的链路质量信息。 为了做统一的聚合分析,这些数据被统一存储到数据中台的统一数仓里。整体来看很容易可以理...
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字节跳动大规模多云CDN管理与产品化实践
近日,火山引擎边缘云融合CDN团队负责人孙益星在LiveVideoStack Con 2023上海站围绕融合CDN团队持续建设多云CDN平台的演进过程,结合建设过程中面临的难点和挑战,**介绍了融合CDN团队接下来的主要投入方向,分享了火山... 客户端则是我们自己的业务上报客户端的访问质量数据,同时加上自身的拨测任务巡检,采集一些更详细的链路质量信息。 为了做统一的聚合分析,这些数据被统一存储到数据中台的统一数仓里。整体来看很容易可以理...
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... 清晰明了是数据GPS,即清晰的管理、追踪、定位数据把为什么想清楚了,接下来就是探讨数据仓库是什么,是否能满足以上的诉求# 二、是什么,数据仓库定义数据仓库广泛定义:数据仓库是一个面向主题的(Subject Orien...
数仓建设
说明 通过数据集成任务,把ods和dim数据同步到LAS ods和dim内表,使用ods+dim数据经过逻辑加工任务dwd生成考生明细表,通过dwd指标汇总到dwm生成最终指标结果数据 1.数据流简图 2.创建目录使用demo02账号,从管理控制台进入【数据开发】界面,进行接下来的数据研发工作。 进入数据开发页面说明 通过DataLeap数据开发内置常用的开发任务类型模板,将指引您通过七步,快速完成一个完整的数据开发流程,更多详情请点击数据开发流程引导查看...
莉莉丝游戏与火山引擎ByteHouse达成合作,为实时数仓建设提速
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/41e4378863d34ceb8e3e3131003e7021~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148426&x-signature=Dgm8oZSp89H1QRIATbGubuVtD8U%3D)**中国头部游戏公司莉莉丝游戏(Lilith Games)和火山引擎ByteHouse达成合作,**共同致力于加速莉莉丝游戏的实时数仓建设。此次合作将利用ByteHouse的创新技术和功能, ****为莉莉丝的 DAP ...
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... 优点是不关心数据的格式,不管源系统字段怎么变,都可以JSON、Avro、Protobuf等格式存储,并且可以轻松地扩展,可以处理大量数据,达到高吞吐量和低延迟。同时可以实时数据处理,可以将多个数据源汇聚到同一个Kafka主题中...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
数据的价值在于数据的在线化。实时计算起源于对数据加工时效性的严苛需求:数据的业务价值随着时间的流逝会迅速降低,因此在数据产生后必须尽快对其进行计算和处理,从而最大效率实现数据价值转化,对实时数仓的建设需... 根据设计好的逻辑模型对 ODS 层的数据进行数据清洗,重定义和整合,整合主要包含多流 join 和维度扩充两部分内容, 建设能表达该业务主题下具体业务过程的多维明细宽表流。每一份 DWD 表从业务梳理->模型设计->数据流...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
> > > 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。本系列分两次连载, **第一部分(本文)分享我们在企业级数仓建设上的技术选型观点** ,第二个部分则重点介绍了字节跳动数据平台在通过SparkSQL进行企业级数仓建设的实践。> > > > 