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数据仓库edw层和ods层

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

社区干货

DataLeap数据仓库流程最佳实践

基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_98ec7b40ada6825a898fd7157d6c3044.png)本样例中,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...

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

后续数据存储时就要选择列可以随意增减,或者列增减成本不高的存储方案。我们考虑以上情况,发现Kappa架构还是较符合的,整体流程如图1![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/121ce239d13c4a0a9d0efb52502e7e51~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715271670&x-signature=9C78%2B1fpdJ%2Bn4n%2BOkrJkFB1CeYI%3D)从源系统同步过来的数据落到ODS层,但是要注意...

数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文

搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效和精准的决策**第一个视角是从业务视角出发,我们可以提炼为三个字为**管**,**产**,**运**1、管是管理,即让管理进行科学决策【不再是屁股决定脑... 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...

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?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... 一般采用如下分层结构:![数据分层架构](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/210316_7.png)### 1. 数据层具体实现>使用四张图说明每层的具体实现- **数据源层ODS** ![数据源层](https://cdn.jsd...

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数据仓库edw层和ods层-优选内容

DataLeap数据仓库流程最佳实践
经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。 本样例中,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_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(...
应用场景
应用场景1 云原生数据湖仓数据湖仓是一种结合了数据湖和数据仓库的新型数据架构,实现了更加灵活、高效和可扩展的数据管理,能够协助企业更好的理解和使用数据资产,提升业务价值。以互联网行业为例,企业需要搭建数据... 支持高并发数据服务,支持万级QPS; 秒级或亚秒级数据查询性能; 支持实时指标聚合,支持多维分析。 企业可基于EMR Doris/StarRocks构建实时数仓。数据入仓后,经过流式计算,明细数据进入Doris/StarRocks集群ODS层,数据...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_98ec7b40ada6825a898fd7157d6c3044.png)本样例中,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...
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
后续数据存储时就要选择列可以随意增减,或者列增减成本不高的存储方案。我们考虑以上情况,发现Kappa架构还是较符合的,整体流程如图1![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/121ce239d13c4a0a9d0efb52502e7e51~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715271670&x-signature=9C78%2B1fpdJ%2Bn4n%2BOkrJkFB1CeYI%3D)从源系统同步过来的数据落到ODS层,但是要注意...

数据仓库edw层和ods层-相关内容

创建专题设置

数据专题”以业务视角出发,将服务于同一业务场景的表归纳整理,形成数据仓库,方便使用者查询及管理。以营销场景为例,可以按照商品中心、会员中心等方向,形成对应数仓。PS:专题中,涉及到产品线、业务域、主题、级... 层级 添加库:单击“添加库”按钮,以此数据las schema库,添加 ods、dim、dwd、dwm 库。 点击确认选择,再点击确认后保存成功 可按需编辑专题调整等操作,同时支持目录刷新

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?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... 一般采用如下分层结构:![数据分层架构](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/210316_7.png)### 1. 数据层具体实现>使用四张图说明每层的具体实现- **数据源层ODS** ![数据源层](https://cdn.jsd...

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... 就可以应用到实时数仓的存储面。从上图来看,各种各样的数据源都可以通过Kafka或者Flink写入到ByteHouse里面,然后来对接上层的应用。按照数仓分层角度,Kafka、Flink可以理解为ODS层,那ByteHouse就可以理解为DWD...

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干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓

同时能够支持 Presto 和 channel 等交互式的场景,还要支持流 Flink 的访问能力。* **开放存储** :数据不局限于某种存储底,支持包括从本地、HDFS 到云对象存储等多种底层。* **Table 格式** :本质上是基于存储的... 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...

字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践

具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Flink、Spark、Presto、Hive),底存储兼容各类文件系统 (HDFS、Amazon S3、GCS、OSS) - H... 从而提高离线数据的产出时效性 。降低数据基线破线的风险。通过复用批流计算的结果,也可以提高开发的人效。- 统一存储:字节数据湖采用HDFS作为底层存储层,通过将ods、dwd这类偏上游的数仓层次的数据入湖,并...

实战分享(直播&PPT)

欢迎关注【字节跳动数据平台】视频号,第一时间获取更多技术分享。以下是关于大数据、湖仓一体、数据湖、数据仓库、开源、数据中台等主题的直播与演讲 PPT 等一手材料,欢迎自取与观看: 【Apache Hudi 中文社区技术交... 《数据湖化的新思考》《基于数据湖的样本存储与样本生成》 Hudi 中文社区技术交流会-第九期 2023.03.30《社区最新进展同步》《字节跳动基于 Hudi 的湖仓一体及应用实践》《电商流量基于 Hudi 的 ODS 落湖实践》 Hu...

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:**... **APP (Application)**作为对接具体应用的数仓层级,由 ByteHouse 提供统一的数据服务,是基于 DWD 和 DWS 层对外提供一些定制化实时流。 点击跳转 [ByteHouse云原生数据仓库]( ) 了解更多

基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓

用户无需直接接触底组件,运维和底层优化都交由商业产品解决,负担就会减轻。而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,有了这些产品,用户即可容易地从原有架构迁移到成熟产品上。所以我们看到,**LakeHous... 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...

20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文

{数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM - 公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整个业务过程的一致性维度,降低数据计算口径和算法不统一风险;- DIM 层数据来源于两部分:一部分是 Flink 程序实时处理 ODS 数据得到,另外一部分是通过...

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