大数据仓库解决方案
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
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... 可加性对于数据分析来说至关重要,因为数据应用一般不仅检索事实表的单行数据,而往往一次性检索数百、数千乃至百万行的事实,并且处理这么多行的最有用的和最常见的事就是将它们加起来,而且是从各个角度和维度加起来...
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... 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...
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
目前大数据中数仓建设方案有很多,但一般都是常规的设计方案,如果在数据量比较大,字段频繁变更,数据频繁刷新,大数据架构方面如何设计呢。大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输... 但是Kafka本身不是一个数据库,不支持SQL查询,也不支持数据的索引和聚合,因此在数据分析方面的能力有限。另外Kafka是一个基于事件的系统,不同于传统的基于事实表和维度表的数据仓库建模方式,因此需要对数据的建模和...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
先后进行了业务数据的大集中、用户行为数据和 IOT 数据的广泛采集存储,企业和政府单位的数据量每年呈现 30%以上的增长速度。 在过去集中式架构的数据仓库方案中,建设成本与数据总量正相关,成本居高不下;采用基于分布式架构的大数据方案中,由于存储计算耦合,为了满足存储空间膨胀,需要采购越来越多的服务器。 实时的数据采集和存储,导致数据量持续高速增长。 在新的云原生数据仓库方案中,既要解决数据和应用增长...
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ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
MetaApp 大数据研发团队对 ByConity 进行了初步测试。其存算分离的架构、优秀的性能,尤其在日志分析场景中,对于大规模数据复杂查询的支持,吸引 MetaApp 对 ByConity 进行了深入测试,最终在生产环境全量替换 ClickHouse, **使资源成本降低超 50%。** 本文将主要介绍 MetaApp 数据分析平台的功能,业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。 **0****1** **M...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
作者|程伟,MetaAPP 大数据研发工程师【项目地址】GitHub |https://github.com/ByConity/ByConity> ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致... 本文将主要介绍 MetaApp 数据分析平台的功能,业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。# MetaApp OLAP 数据分析平台架构及功能随着业务的增长,精细化运营的提出,产品对数据部门提出了...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
作者:辛现银,火山引擎开源大数据平台 E-MapReduce 技术架构师> 本文整理自火山引擎开发者社区[技术大讲堂第四期](https://developer.volcengine.com/activity/7127929233808031774)演讲,主要为大家介绍了数据湖仓... 企业往往需要根据平台进行二次开发:基础设施无法直接对接业务,根据业务特点灵活定制平台,解决方案平台化、产品化等。这样就衍生出来一系列问题,主要包括稳定性、扩展性、功能、性能、成本、运维、安全、生态...
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务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。2. 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...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.03
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... 通过对火山引擎 VeDI 数据中台架构剖析与方案分享,重点阐述了字节跳动数据中台建设经验,在存算分离、湖仓一体、Serverless 等技术发展趋势下,从企业数仓架构选择、数据湖解决方案与应用实践,以及一站式数据治理等角...
火山引擎数据中台发布新品:湖仓一体分析服务、E-MapReduce 服务
数据分析系统和应用正逐步面向公有云进行构建或迁移,云上大数据分析能力正成为业务数字化、智能化的关键支撑。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化... 尤其针对那些需要新建大数据平台或想要更换升级大数据技术栈的企业,数据存量在TB~PB级规模的企业、积极拥抱公有云方案的企业,这两款产品及组合方案可以为它们打造更前沿、更高效、更实用的解决方案。
ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程
> Apache Airflow 与 ByteHouse 相结合,为管理和执行数据流程提供了强大而高效的解决方案。本文突出了使用 Apache Airflow 与 ByteHouse 的主要优势和特点,展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。### 主要优势1. 可扩展可靠的数据流程:Apache Airflow 提供了一个强大的平台,用于设计和编排数据流程,让您轻松处理复杂的工作流程。搭配 ByteHouse,一款云原生的数据仓库解决方案,您可以高效地存储和处理大量数据,确保可扩展...
企业如何高效平滑迁移数据? 火山引擎DataLeap上线整库搬迁解决方案
> 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,火山引擎大数据研发治理套件DataLeap上线整库搬迁解决方案 **,** 包括整库离线同步、整库实时同步两大能力,大大提升数据上云便捷性,降低数据迁移成本,使用户易上手,低运维。 该解决方案基于成熟的技术引擎底座,同时支持可视化任务创建和运维,经抖音和头条等多个业务线亿级用户反复锤炼夯实,内部已完成成熟度与价值的验证,现正...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.03
> 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... 通过对火山引擎 VeDI 数据中台架构剖析与方案分享,重点阐述了字节跳动数据中台建设经验,在存算分离、湖仓一体、Serverless 等技术发展趋势下,从企业数仓架构选择、数据湖解决方案与应用实践,以及一站式数据治理等角...
