电力行业数据仓库主题域
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 2、集成的【大一统、全链路】 数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库[数据抽取](https://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%BD%E5%8F%96 "数据抽取")、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模型类似。在业务系统中,企业数据模型决定了数据的来源,而企业数据模型也分为两个层次,即主题域模型和逻辑模型。同样,主题域模型可以看成是业务模型的概念模型,而逻辑模型则是域模型在关系型数据库上的实例化。#### 2) 实体建模法实体建模法并不是数据仓库建模中常见的一个方法,它来源于哲学的一个流派。从哲学的意义上说,客观世界应该是可以细分的,客观世界应该可以分成由一个个实...
ByConity 技术详解之 ELT
谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、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 ... 典型的数据链路如下:我们将行为数据、日志、点击流等通过MQ/ Kafka/ Flink将其接入存储系统当中,存储系统又可分为域内的HDFS 和云上的 OSS& S3 这种远程储存系统,然后进行一系列的数仓的ETL操作,提供给 OLAP系统完...
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思考。...
特惠活动
电力行业数据仓库主题域-优选内容
电力行业数据仓库主题域-相关内容
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
这些数据部分已采集写入 kafka 或 ddmq 等数据通道中,部分数据需要借助内部自研同步工具完成采集,最终基于顺风车数仓 ods 层建设规范分主题统一写入 kafka 存储介质中。命名规范:ODS 层实时数据源主要包括两种。... {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...
创建专题设置
说明 “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、层级等不同维度,可按照实际业务场景自由组合单击查看数据专题更多细节 1 设置产品线、业务域、主题使用developer开发子账户demo02通过DataLeap控制台进入数据地图,单击“数据地图”。 单击顶导库表管理,在左侧列...
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
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思考。> > ...
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:**... 该层级主要在 DWD 层明细数据的基础上针对业务实体跨业务主题域建设汇总指标,根据统计场景,设计汇总指标模型。**APP 层(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 DW...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.03
安全等全套数据中台建设,提升数据研发效率、降低管理成本。搭配 EMR/LAS 大数据存储计算引擎,加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数字化转型提供数据支撑。### **火山引擎云原生数据仓库** **ByteHouse**... 服务于多行业客户。12月20日,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...
ELT in ByteHouse 实践与展望
谈到数据仓库, 一定离不开使用 Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。将来源不同、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-L... 导数据以及使用查询功能。在数据量较小、使用较为简单的情况下,用户可以先试用企业版本,如果之后集群规模变大、运维压力较大,亦或是扩展能力要求变高,那么就可以转用到纯算分离、运维能力更强的 CDW 上来,也就...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.03
安全等全套数据中台建设,提升数据研发效率、降低管理成本。搭配 EMR/LAS 大数据存储计算引擎,加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数字化转型提供数据支撑。**火山引擎云原生数据仓库** **ByteHouse**云... 服务于多行业客户。12月20日,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... 2022年12月20日:「火山引擎超话数据第四期-企业如何构建数据中台?」《湖仓一体架构在LAS服务的探索与实践》 2022年11月26日:「QCon 全球软件开发大会-上海站」《LakeHouse 落地》专题 2022年09月17日:「DataFunSu...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.06
加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数字化转型提供数据支撑。(**公众号后台回复数字“2”了解更多产品信息。** )**火山引擎** **云原生** **数据仓库** **ByteHouse**云原生数据仓库,为用户提供极速分... 更好地适配 MySQL 源端数据 - 支持导出到火山 TOS 对象存储(正式发布) - 上线火山引擎华东地域,支持多地域下单购买 - 支持 AWS S3 外表,对 S3 数据直接进行查询 - 上线生态集成页面,提供多...
