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数据仓库概念的理解

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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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... 也是数据仓库的**价值所在**,那如何判断有序是关键,我们可以反过来想,有序的反面是无序,那我们判断无序程度,来反向证明有序度。那如何判断无序程序,不能绕过去的一个概念“熵”,它代表一个系统的混乱程度,熵增越...

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通过... 在理解了事实表和维度表之后,接下来的问题就是如何组合它 在维度建模中,存在两种组合维度表和事实表的基本架构:星形架构和雪花架构。当所有维度表直接连接到事实表时,整个组合的形状类似于星星,所以被称为星形架...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管...

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... 数据一致性与事务支持。- 计算资源隔离,读写分离:通过计算组(VW)概念,对宿主机硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有效隔离,读写分开资源管理,任务之间互不影响,杜绝了大查询打满所有资源拖垮集群的...

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数据仓库概念的理解-优选内容

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浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
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火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
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数据仓库概念的理解-相关内容

ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据

随着大数据处理需求的不断增加,更低成本的存储和更统一的分析视角变得愈发重要。数据仓库作为企业核心决策支持系统,如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑,ByConity 0.2.0 中发... ## Hudi 主要概念从实际的业务场景出发,对于数据湖数据的需求可以先分为两大类:读偏好和写偏好;所以 Apache Hudi 提供了两种类型的表:- Copy On Write 表:简称 COW,这类 Hudi 表使用列文件格式(例如 Parquet...

面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文

### 1、BI的起源与发展 BI又称商业智慧或商务智能,是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘以及数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团提出,加特纳集团在商业智能的定义中指出,商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,并将这些数据转化为有...

「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.02

火山引擎数据中台产品双月刊涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新... **【扩展元数据管理】** 新增接入 ByteHouse数据表信息,提供对ByteHouse的元数据管理能力。可创建并管理业务术语并关联到数据表。帮助各级数据方检索、定义、方便理解数据,强化企业数据资产体系建设。![pic...

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干货|ByteHouse:百万级TPS!看字节跳动如何基于ClickHouse落地高性能实时数仓

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 ByteHouse 的技术业务场景及实践经验。**> 第一版块将核心介绍 ByteHouse 于字节内部的业务应用场景,以及使用 ClickHouse 打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于 ByteHouse 对金融行业实时数仓的现状的理解与...

「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04

数据仓库ByteHouse**- **【新增ByteHouse云数仓版功能】** - ByteHouse 云数仓开通 AWS us-east-1 美东地域,助力国内出海企业更好的发展业务。 - 支持 Lambda 和 Python UDF,允许用户自定义函数,... **更少的存储**:对象存储没有 HDFS 副本概念,按照默认 3 副本,计算存算分离占据的存储容量只有 HDFS 的三分之一。 - **按需的计算:** 无需常驻 DataNode,按需弹性使用计算节点,减少常驻节点,成本减...

「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.05

火山引擎数据中台产品双月刊涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新... 数据处理、数据共享到数据销毁。分布式验收:全员视角可以看到公司级资产,包括整体的健康分体系以及核心指标。团队视角中,主要由业务自己梳理,包括内部的评价体系。- **权责与规划分布式:** 支持自定义治理域...

揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

发现数据的商业价值。在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,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...

20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文

实时数仓是一个容易让人产生混淆的概念,根据传统经验分析,数仓有一个重要的功能,即能够记录历史。通常,数仓都是希望从业务上线的第一天开始有数据,然后一直记录到现在。但实时流处理技术,又是强调当前处理状态的一... {数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {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...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,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...

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