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数据集市的数据来源与数据仓库

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

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ByConity 技术详解之 ELT

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 (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。ByConity 作为云原生数据仓库,从0.2.0版本开始逐步支持 Extract-Load-Transform (ELT),使用户免于维护多套异构数据系统。本文将介绍 ByConity 在ELT方面的能力规划,实现原理和使用方式等。## ETL场景和方...

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...

ELT in ByteHouse 实践与展望

而这种查询分析底层对接了 ByteHouse 的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。**ETL 场景**ELT 与 ETL 的区别* ETL 是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库的过程。Transform 通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。* ELT 专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操...

ELT in ByteHouse 实践与展望

而这种查询分析底层对接了ByteHouse的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。### ETL场景#### ELT与ETL的区别- ETL是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库)的过程。Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。- ELT专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作...

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数据集市的数据来源与数据仓库-优选内容

ByConity 技术详解之 ELT
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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...
ELT in ByteHouse 实践与展望
而这种查询分析底层对接了 ByteHouse 的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。**ETL 场景**ELT 与 ETL 的区别* ETL 是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库的过程。Transform 通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。* ELT 专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操...
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...

数据集市的数据来源与数据仓库-相关内容

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为:**源数据**、**数据仓库**、**数据应用**。![数据仓库](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/210316_2.png)数据仓库的数据来源于不同的源数据,并提供多样的数据应用,数据自下而上流入数据仓库后向上层开放应用,而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。**源数据**:此层数据无任何更改,直接沿用外围系统数据结构和数据,不对外开放;为临时存储层,是接口数据的临时存储...

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...

LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘

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... 这些性能提升一部分来源于厂内已有的性能优化,例如AdaptiveShuffledHashJoin、AdaptiveFileSplit 等;还有一部分来源于对 TPC-DS 数据集的研究和挖掘。在对 TPC-DS 的 workload 的测试和研究中,Spark SQL 团队发现了...

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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... 这些性能提升一部分来源于厂内已有的性能优化,例如AdaptiveShuffledHashJoin、AdaptiveFileSplit 等;还有一部分来源于对 TPC-DS 数据集的研究和挖掘。在对 TPC-DS 的 workload 的测试和研究中,Spark SQL 团队发现了...

干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望

数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。### **5. ETL 场景**#### ELT 与 ETL 的区别****●** ETL**是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库的过程。Transform 通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。****●** ELT**专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换...

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...

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 环境说明已购买DataLeap产品 已创建湖仓一体LAS队列 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 步骤2:计算资源组设置本案例以湖仓一体Las为例,这里选择已创建的湖仓一体...

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**![图片](https://portal.volccdn.com...

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... 与报表标签生成的基本来源在查询与报表需求中, 属性用 by (按)这个单词进行标识。> **维度属性在数据仓库中承担着一个重要的角色**由于它们实际上是所有令人感兴趣的约束条件与报表标签的来源,因此是数据仓库易...

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