数据仓库分层sql
社区干货
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几... 数仓在构建的时候通常需要 ETL 处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种 ETL 处理成为 DWD 层,再基于 DWD 层设计上层的数据模型层,形成 DM,中间会有 DWB/DWS 作为部分中间过程数据。从技...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
管理元数据服务的Hive Metastore,以及任务以MapReduce分布式任务运行在YARN上。标准的JDBC接口,标准的SQL服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让Hive完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来说,...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
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_2022_11_07_59(请结合具体情况修改)## **步骤4:** **数据仓库分层建表**### ODS(数据聚合宽表)```sqlCREATE TABLE demo_tpc_ds_2022_11_07_59.ods_demo_cus...
特惠活动
数据仓库分层sql-优选内容
数据仓库分层sql-相关内容
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业... 数据映射和访问权限等。常见的技术元数据有:- 存储元数据:如表、字段、分区等信息。- 运行元数据:如大数据平台上所有作业运行等信息:类似于 Hive Job 日志,包括作业类型、实例名称、输入输出、 SQL 、运行参...
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...
Hive SQL 底层执行过程 | 社区征文
> 本文结构采用宏观着眼,微观入手,从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程,然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程,第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理。### 一、HiveHive是什么?Hive 是数据仓库工具,再具体点就是一个 SQL 解析引擎,因为它即不负责存储数据,也不负责计算数据,只负责解析 SQL,记录元数据。Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase ...
ByteHouse CDW SQL
ByteHouse 云数仓版(ByteHouse CDW)是一款云原生数据仓库,能够支持实时数据分析和海量数据离线分析,对 PB 级海量数据进行高效分析,其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,助力于客户数字化转型。DataLeap 数据开发接入 ByteHouse 云数仓版引擎能力,支持您在数据开发任务中,通过创建 ByteHouse CDW SQL 任务类型,来实现对 ByteHouse CDW 引擎数据表的周期性调度或手动执行运维等能力,提高作业的执行效率。下文将...
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... 都逃脱不了以下的常用分层架构- ODS:操作型数据(Operational Data Store),指结构与源系统基本保持一致的增量或者全量数据。作为DW数据的一个数据准备区,同时又承担基础数据记录历史变化,之所以保留原始数据和线...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
> 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 ClickHous... ANSI-SQL:SQL 兼容性全面提升,支持 ANSI-SQL 2011 标准,TPC-DS 测试集 100%通过率。- UDF:支持 Python UDF/UDAF 创建与管理,补足函数的可扩展性。(Java UDF/UDAF 已在开发中)- 自研优化器:自研 Cost-Bas...
StarRocks
StarRocks 连接器提供了对 StarRocks 数据仓库的读写能力,支持做数据源表、结果表和维表。 使用限制StarRocks 连接器目前仅支持在 Flink 1.16-volcano 引擎版本中使用 。 DDL 定义SQL CREATE TABLE starrocks_table( name VARCHAR, score BIGINT ) WITH ( 'connector' = 'starrocks', 'jdbc-url'='jdbc:mysql://fe1_ip:query_port,fe2_ip:query_port,fe3_ip:query_port', 'load-url'='fe1_ip:http_port;fe2_ip:http_port;fe3_ip:...
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...
ELT in ByteHouse 实践与展望
传统的数据转换过程一般采用 Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。现在,以火山引擎 ByteHouse 为例的云原生数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-Transform(ELT)的能力,从而使用户免于维护多套异构系统。具体而言,用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL语句,在ByteHouse 内部进行数据转换,而无需依赖...
