大数据数据仓库和etl
社区干货
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 (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。现在,以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Lo...
干货|从ETL到ELT,揭秘火山引擎ByteHouse的技术实现
这些数据系统大多采用以行为主的存储结构,比如支付交易记录、用户购买行为、传感器报警等。在数仓及分析领域,海量数据则主要采按列的方式储存。因此,将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。 传统方式是采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。但随着云计算时代的到来,云数据仓库具备更强扩展性和计算能力,也要...
如何快速从 ETL 到 ELT?火山引擎 ByteHouse 做了这三件事
这些数据系统大多采用以行为主的存储结构,比如支付交易记录、用户购买行为、传感器报警等。在数仓及分析领域,海量数据则主要采按列的方式储存。因此,将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。 传统方式是采用 Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。但随着云计算时代的到来,云数据仓库具备更强扩展性和计算能力,也要求改...
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大数据数据仓库和etl-优选内容
大数据数据仓库和etl-相关内容
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.05
Mongo 数据源,新增 PostgreSQL_Hive、Las_PostgreSQL、Mongo_Hive 通道任务- 数据地图:新增 EMR Doris 元数据采集,并对 ByteHouse CDW 元数据采集进行标准化改造。支持字段探查,LAS 表编辑时不允许字段名和历史重复,支持检索新增的数据类型 EMR Doris。支持 EMR Doris 和 ByteHouse CDW 数据。### **云原生数据仓库 ByteHouse****【新增 ByteHouse 云数仓版功能】**- 支持生态集成页面,集中展示 BI 工具,ETL 工具和开...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
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种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市...
ETL 简介
流式数据 ETL(Extract Transform Load)是数据库传输服务 DTS 提供的数据处理工具,基于领域特定语言(Domain Specific Language,简称 DSL)语法编写 SQL 语句配置数据处理脚本语言,结合 DTS 的高效流数据复制能力,对流式数据进行抽取、转换、加工和装载。本文介绍 ETL 的背景信息和应用场景。 背景信息DSL 是数据库传输服务 DTS 基于 LISP-1 标准为数据同步场景中数据处理需求设计的脚本语言。DTS 通过 DSL 脚本语言可以对数据中的字...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04
### **云原生数据仓库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,精简 SQL 语句,提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁...
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**...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
事实表通常和一个 **企业的业务过程** 紧密相关,由于一个企业的业务过程数据构成了其所有数据的绝大部分,因此事实表也通常占用了数据仓库存储的绝大部分。比如对于某个超市来说,其 **销售的明细数据** 通常占其拥有数据的绝大部分且每天还在不断地累计和增长,而商品、门店、员工、设备等其他数据相对来说固定且变化不大。> **事实表的一行对应一个度量事件**事实上,每行对应的度量事件可粗可细,比如对某个超市来说,在设计其...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
大数据开发大大推动了新技术和新应用的不断涌现* 就业市场上,大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业* 人才培养上,很大程度上改变中国高校信息技术相关专业的现有教学和科研体制### 1.4 典型大数据的应用略### 1.5 大数据关键技术* 数据采集:将**分布的、异构数据源**中的数据如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行**清洗、转换、集成**,最后加载到**数据仓库或数据集市**中,成为联机分析处理、数据挖掘...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.03
一站式数据中台套件,帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、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**云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,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...
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... 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...
