大数据相比传统的数据仓库
社区干货
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... 固定时间间隔的业务累计数据,通常粒度比较大,例如账户月平均余额事实表。- 累积快照事实表用于记录具有时间跨度的业务处理过程的整个信息,通常这类事实表相对比较少见。这里需要值得注意的是,在进行事实表的设计...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**...
ByConity 技术详解之 ELT
而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起前者(ETL),它不需要过多的数据建模,而给分析者提供更灵活的选项。ELT已经成为当今大数据的处理常态,它对数据仓库也提出了很多新的要求。 ### 资源重复的挑战
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大数据相比传统的数据仓库-优选内容
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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...
「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.06
Iceberg 等大数据生态组件,100%开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,帮助用户轻松完成企业大数据平台的建设,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力。## **产品迭代一览**### **大数据研发治理** **套件** **DataLeap**- **【** **公有云** **-华东区2 服务陆续部署】** - 数据质量支持 EMR 引擎的数据监控、数据探查、数据对比等能力 - 数据集成新增支持离线集成、流式集成任务...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.06
支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,帮助用户轻松完成企业大数据平台的建设,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力。(**公众号后台回复数字“3”了解更多产品信息。** ) ## **产品迭代一览**### **大数据研发治理** **套件** **DataLeap**- **【** **公有云** **-华东区2 服务陆续部署】** - 数据质量支持 EMR 引擎的数据监控、数据探查、数据对比等能力 - 数据集成新增支持离线集成...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
毕业于北京大学,目前就职于字节跳动流式计算团队,Flink SQL 技术负责人。 **专题:数据湖与数据仓库** * #### **基于 Flink 构建实时数据湖的实践** **王正** **火山引擎** **云原生** **计算研发工程师** **闵中元** **火山引擎** **云原生** **计算研发工程师** **演讲简介:** 实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,它允许企业实时分析和查询大量数据。在这场分享中,我们将首...
我的大数据学习总结 |社区征文
Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意...
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 ClickHouse 引擎的发展历程,首次详细展现 ByteHouse 的整体架构设计及自研核心技术,为云原生数据仓库发展,及企业数字化转型实战运用提供最新的参考和启迪。 以下为 ByteHouse 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHous...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
与传统数仓建模使用的schema on write 模式相比,数据湖采用了一种 schema on read 的模式,即不会事先对它的 schema 做过多的定义,而是在使用的时候才去决定 schema,从而支持上游更丰富、更灵活的应用。2. ## **字节**数据湖Apache Hudi有下面非常重要的特性:- Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、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...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.07
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... 数据集成新增支持离线集成、流式集成任务 - 数据安全支持权限管理、风险审计、审批中心 - 数据质量支持 EMR 引擎的数据监控、数据探查、数据对比等能力 - 数据地图支持数据检索、专题、...
聚焦企业数据生命周期全链路 火山引擎数智平台 VeDI 发布《数据智能知识图谱》
帮助企业在大数据基建领域进一步降本提效。考虑到部分企业对数据实时分析的加速需求,火山引擎 VeDI 还推出云原生数据仓库 ByteHouse。2017 年,字节跳动大规模启用 ClickHouse,并拥有着大规模 ClickHouse 集群。在持续使用过程中,字节跳动应对了诸多挑战并将每一次经验加以沉淀,在 2021 年 8 月正式发布 ByteHouse,并通过火山引擎对外服务。从架构上来看,火山引擎 ByteHouse 与其他同类型产品相比,采用了自研的高可用引擎,支...
