物流中应用数据仓库实例
社区干货
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 ... **数据预计算流派**:如Kylin等。如果Hadoop系统中出报表较慢或聚合能力较差,可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换,之后直接返回。...
ELT in ByteHouse 实践与展望
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... 火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上,构建并优化ELT能力,具体包括四部分:ByteHouse在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、EL...
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... 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...
风很大的“云数仓”到底怎么用?三家企业交出答卷
物流调度等关键业务场景的数据需求; 而在流量红利逐渐消退的时代,广告行业则借助云数仓迈向了精细化营销的道路;此外,越来越多依靠大量数据模型的垂直行业如地质、气象预测等,也开始通过云数仓实现快速实时... 中优选出那些最具潜力的目标受众;同时,从成本层面看,还需要稳定高效的实时计费控制能力,以便能够精准地调整广告投放策略。 这些需求无疑对提供基础引擎支持的数据仓库能力,提出了极大的技术挑战。 第一...
特惠活动
物流中应用数据仓库实例-优选内容
物流中应用数据仓库实例-相关内容
元数据迁移
1 迁移和部署 Apache Hive 到火山引擎 EMRApache Hive 是一个开源的数据仓库和分析包,它运行在 Apache Hadoop 集群之上。Hive 元存储库包含对表的描述和构成其基础的基础数据,包括分区名称和数据类型。Hive 是可以... 外置数据库和 Metastore 服务三种: 内置数据库作为 Hive 元数据建议只应用于开发和测试环境。 使用火山引擎 RDS 作为 Hive 元数据 外置数据库可以是火山引擎的 RDS 数据库或者客户在 ECS 上部署的数据库实例。 创...
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... 用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL语句,在ByteHouse 内部进行数据转换,而无需依赖独立的 ETL 系统及资源。 ByteHouse 在字节的应用 **关于 ByteHouse**从 2017 年开始,字节内部...
使用 Hive 访问 CloudFS 中的数据
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载。本文介绍如何配置 Hive 服务来访问 CloudFS 中的数据。 前提条件在使用 Hive 服务访问大数据文件存储服务 CloudFS 前,确保您已经完成以下准备工作: 开通大数据文件存储服务 CloudFS 并创建文件存储,获取挂载信息。详细操作请参考创建文件存储系统。 开通 E-MapReduce 服务并创建集群。详细操作请参考E-MapReduce 集群创建。 在配置 Hive 服务之前,请确认/u...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几... 事务支持:Hive的事务设置在HiveServer2上,一旦HiveServer2实例开启事务后,整个通过该HiveServer2的请求都会开启事务,整个事务成本过高。- 部署:如果企业的计算引擎部署是基于K8S等容器架构,Hive on K8S将会...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
现在业界已经有基于这些 Table Format 应用的经验、案例或者商业公司,比如 Data Bricks,基于 Iceberg 的 Tabluar,以及基于 Hudi 的 OneHouse 公司。通过这些公司的商业产品,用户无需直接接触底层组件,运维和底层优... 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,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Ha...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
对业务吸引不够:由于以上三点原因,Table Format 对业务的吸引力就大打折扣了。要怎么去解这些问题呢?现在业界已经有基于这些 Table Format 应用的经验、案例或者商业公司,比如 Data Bricks,基于 Iceberg 的 ... 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,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Ha...
ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据湖
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... 而不必为每个存储创建单独的 Hive 实例。这简化了数据管理和查询的复杂性,使组织能够更好地管理和利用其多样化的数据资源。目前已经支持的外部 Catalog 有:Hive,Apache Hudi,AWS Glue。 用户可以使用创建一个...
干货|字节跳动在湖仓一体领域的最佳实践
最主要的挑战不是构建数据湖,而是如何从数据湖的数据中获益。湖仓一体概念的提出,将用户熟悉的数仓方案与数据湖进行融合,在保留数据灵活性的同时,也纳入了更强的数据的管理能力、安全管控能力,让数据湖和数据仓库的... 本文为 Qcon 全球软件开发大会-上海站的回顾文章,你将获得湖仓一体架构下的大数据平台构建经验,以及湖仓一体的实践案例。**关注字节跳动数据平台公众号,回复【0118】获得此次分享PPT。**演讲提纲如下:* 从 H...
「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... 大数据文件系统 CFS。 - 产品总览页面交互和展示信息优化,对集群类型、欠费提醒进行优化。 - 上线华东上海 Region。- **【更新EMR软件栈** **】** - 新增软件栈 EMR v3.1.0:ClickHouse 独...
