数据仓库与数据集市的共同点
社区干货
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。## 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业...
活动预告|火山引擎 VeDI 数据中台架构剖析与方案分享
本次内容主要探讨新的数据治理解决方案,具体包括:* 字节数据治理的背景与机遇* 分布式的理解与落地* 分布式数据自治的架构体系分享**《解读火山引擎 EMR Stateless 创新理念和业务价值》*** 火山引擎 EMR 资深产品经理 林飞数据湖的出现是为了解决传统数据仓库和数据集市所面临的问题:避免原始数据丢失从而选择了保存原始数据本身,并且对建设的数据集市与数据存储的元数据有一致性。随着云上对象存储的普及,Hudi...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
和维度表(Dimension table)。其最简单的描述就是,按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。目前在互联网公司最常用的建模方法就是维度建模。**维度建模怎么建:**在实际业务中,给了我们一堆数据,我们怎么拿这些数据进行数仓建设呢,数仓工具箱作者根据自身60多年的实际业务经验,给我们总结了如下四步。数仓工具箱中的维度建模四步走:这...
揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。 ### 1.2 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中...
特惠活动
数据仓库与数据集市的共同点-优选内容
数据仓库与数据集市的共同点-相关内容
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
大数据产业链的4个环节 - 大数据生产与集聚 - 如交易数据、交互数据、传感数据。 - 大数据组织与管理 - 如开展分布式文件系统、分布式计算系统、数据库、数据仓储、MOLAP、HOLAP、数据转换工具、数据... 最后加载到**数据仓库或数据集市**中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础;或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析。* 数据存储和管理:利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
近几年热门的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的表现。### **第二,向量化。**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 Mone... 以便支持应用层直接使用数据集市中的数据。以某互联网企业平台部门距离,用户期望基于业务数据构建分析平台,支持多种分析负载,包括可视化大屏、报表系统、自助分析以及开发分析应用等。 要搭建这种多元化分析...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
近几年火起来的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的一个表现。另外一个趋势是向量化。说到这里要提一句,Codegen 跟向量化,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... 接下来我们通过几个案例来看一下构建企业级数据湖仓的最佳实践。#### 案例 1:多元化分析平台多元化分析是指既有离线分析的场景,又有交互式分析的场景,最好还有高性能场景来支持应用层直接使用数据集市中的数据...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
数据中台的大数据生产、服务体系,数据来源于交易系统、日志、IoT、消息、文件等,通过数据集成进入到数据湖中,然后经过数据开发、治理过程,进入到专题集市,最后通过数据分析平台提供给数据的最终用户,包括 BI 报表、... 数据调度引擎(如 YARN 等)、各种面向不同场景的大数据计算、存储组件以及贯穿整个 EMR 服务端到端的管控面。EMR 向上可以对接火山引擎的大数据研发治理套件 DataLeap,支持用户构建数据仓库,赋能百行百业,助力企业决...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。 ### **/****数据仓库阶段****/**数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越... 于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业分析和决策类应用,另一部...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
> 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 **随着数据的应用场景越来越丰富,企业对数据价值反馈到业务中的时效性要求也越来越高,很早就有人提出过一个概念:**... 提高数据稳定性;ByteHouse 作为流式数据持久化存储层,使用 ByteHouse HaKafka 、HaUniqueMergeTree 表引擎可将 Kafka 临时数据高效稳定接入储存到 ByteHouse ,为后端应用提供极速统一的数据集市查询服务。具体的...
DataWind 产品使用问题排查方法
模型的每个节点里所保留的数据源字段,即约等于存储在CK底表的模型字段;数据集字段来自于数据源字段,在第一次生成数据集时,会按照模型自动生成,名字=源字段名,但同时允许用户在【字段配置】里,自定义地新增或修改字段的名字以及字段的表达式(即取xx源字段做YY转换);数据集字段的目的是为了从业务层使用灵活封装及加载必要的字段到图表分析过程,是让用户从下游业务BI的数据仓库/数据集市角度重新定义数据的字段意义或统一整合更...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
近几年火起来的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的一个表现。 另外一个趋势是向量化。说到这里要提一句,Codegen 跟向量化,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,... 接下来我们通过几个案例来看一下构建企业级数据湖仓的最佳实践。**案例 1:多元化分析平台**多元化分析是指既有离线分析的场景,又有交互式分析的场景,最好还有高性能场景来支持应用层直接使用数据集市中的数...
干货|OLAP引擎能力进阶:如何实现海量数据导入
更好提升数据应用价值,夯实数字化建设基础。 数据导入是衡量OLAP引擎性能及易用性的重要标准之一,高效的数据导入能力能够加速数据实时处理和分析的效率。作为一款OLAP引擎,火山引擎云原生数据仓库ByteHous... 同时实现数据仓库和数据集市的一体化。 ****●** 资源隔离。**支持用户使用共享资源池或者数据库引擎来进行数据的同步,也支持用户通过独享的资源池来进行高效数据同步。 ****●** 多引擎方案。...
