数据仓库是设计物理模型
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
即让数据高效复用,减少重复开发2、增效是技术的价值,即降低数据使用门槛,让数据服务无处不在3、清晰明了是数据GPS,即清晰的管理、追踪、定位数据把为什么想清楚了,接下来就是探讨数据仓库是什么,是否能满足以... 以上是数据仓库的广泛定义,随着企业数字化转型的大浪潮中,我们需要把数据上升一个维度来看,适合当下这个万物互联的时代,我们可以总结成一句话数据是物理世界的**镜像**,而数据仓库是**有序**还原物理世界的一种*...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
《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... 多租户管理:支持多租户模型,租户间互相隔离,独立计费。- RBAC 权限管理:支持库、表、列级,读、写、资源管理等权限。通过角色进行管理。- VW 自动启停,弹性扩展:计算资源按需分配,闲时关闭。降低总成本,提...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、... 集群管理维护模块包括对物理资源的配置、节点重启、故障节点一键替换、滚动升级、滚动重启等功能,实现可视化运维管理。 通过仪表板对集群健康度进行宏观监控,集群资源饱和度监控能实时查看存储计算的当前应用...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)
> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...
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数据仓库是设计物理模型-优选内容
数据仓库是设计物理模型-相关内容
ELT in ByteHouse 实践与展望
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。... 最顶层的是query plan。下面转换成物理计划的时候,我们会根据不同的数据分布的要求转换成不同的算子。source层是接收数据的节点,基本都是统一的,叫做ExchangeSource。Sink则有不同的实现,BroadcastSink、Local、Pa...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方... 类似的是,“上月”为另一个维度,而销售额明显是事实。### 事实表> **事实表是维度模型中的基本表,或者说核心表**事实上,业务过程的所有度量在维度建模中都是存储在事实表中的,除此之外,事实表还存储了引用的...
ByteHouse技术白皮书正式发布,云数仓核心技术能力首次全面解读
基于云原生架构的数据仓库百花齐放,快速迭代。相比起传统数仓,云原生数据仓库凭借更灵活、更具弹性化的特性,以及有效降低资源、人力成本的能力,在云市场上受到越来越多的关注,逐渐成为企业数字化基础设施中的关键“底座”。 《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》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...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的... * 物理机部署:https://github.com/ByConity/ByConity/tree/master/packages* 源代码编译:https://github.com/ByConity/ByConity#build-byconity开源规划----> > > **Roadmap**> > > > https://gith...
ELT in ByteHouse 实践与展望
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。... 最顶层的是 query plan。下面转换成物理计划的时候,我们会根据不同的数据分布的要求转换成不同的算子。source 层是接收数据的节点,基本都是统一的,叫做 ExchangeSource。Sink 则有不同的实现,BroadcastSink、Local...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
数字化建设也是不可或缺的一环,遇到挑战,勇于迎对,不断的攻克技术难关是技术人的一种追求!数仓多维数据模型详细设计,欢迎一起加入交流探讨,希望能给读者在实际业务场景-OLAP分析演进过程中有些不一样的IDea。 ... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive有JDBC客户端,支持标准JDBC接口访问的HiveServer2服务器,管理元数据服务的Hive Metastore,以及任务以MapReduce分布式... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
**惊帆** 来自 字节跳动数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来说,...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理...
