数据仓库研发规范
社区干货
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.ByteHouse 简介ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
今天给大家一起分享下有着悠久历史的数据仓库的一些思考由三部分组成为什么,搭建数据仓库是什么,数据仓库定义怎么做,如何搭建数仓# 一:为什么,搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效... DWS:数据仓库汇总层数据(Data Warehouse Summary),基于指标需求,构建初步汇总事实表,一般是宽表。基于上层的应用和产品的指标需求,构建公共粒度的汇总指标表。以宽表化手段物理化模型,构建命名规范、口径一致的...
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... 而在关系型数据库中这种规则就是范式,这一过程也被称为规范化。目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、Boyce-Codd范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。在数据仓库的模型...
ELT in ByteHouse 实践与展望
> 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... 研发团队基于原生ClickHouse做了大量的优化,同时又开发了非常多的特性。2020年, ByteHouse正式在字节跳动内部立项,2021年通过火山引擎对外服务。截止2022年3月,ByteHouse在字节内部总节点数达到18000个,而单一...
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ELT in ByteHouse 实践与展望
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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... 字节跳动数据平台团队也曾考虑将自研修改合并回 ClickHouse 社区,与 ClickHouse 核心研发团队、ClickHouse 创业公司负责人做了几次闭门沟通,得到的反馈是架构差异过大、合并难度和代价大、无法联合开发。于是,按照...
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... 研发团队增加了非常多的底层优化,添加了数据更新的能力以及自研了优化器,使ClickHouse可以支持更多的分析场景,变成一个更丰富的场景化解决方案。第四个阶段,ClickHouse使用的内部量级已经达到18,000台,最大一个集...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
通常也会把数据实时写入 Druid 数据库中,供查询明细数据和作为简单汇总数据的加工数据源。命名规范:DWD 层的表命名使用英文小写字母,单词之间用下划线分开,总长度不能超过 40 个字符,并且应遵循下述规则:`realtime_dwd_{业务/pub}_{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...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,提供优异的查询,写入性能。文章来源|ByConity 开源社区GitHub |https://github.com/ByConity/ByConity作者|程伟,MetaAPP 大数据研发工程师 MetaApp 是国内领先的游戏开发与运营商,专注移动端信息高效分发,致力于构建面向全年龄段的虚拟世界。截至 2023 年,MetaAp...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04
规范预检查页面,接入并支持数据地图组件。- **【数据研发体验增强】** - LAS SQL 任务支持对接 LAS Spark STS 模式,降低作业执行时冷启动的时间成本。 - 提交 LAS SQL 任务新增队列水位校验,预览队列及服务资源使用情况,以便适配更合适的资源。 - 资源组策略调整,支持按需扩充资源并发。 - 数据资产地图中 LAS 表支持同步显示数据安全中的敏感列信息。**说明文档链接** : ### **云原生数据仓库By...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04
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... **【优化** **数仓** **开发建表规范】** - 控制台智能市场优化,增加代码规范预检查页面,接入并支持数据地图组件。- **【数据研发体验增强】** - LAS SQL 任务支持对接 LAS Spark STS 模式,...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04
规范预检查页面,接入并支持数据地图组件。- **【数据研发体验增强】** - LAS SQL 任务支持对接 LAS Spark STS 模式,降低作业执行时冷启动的时间成本。 - 提交 LAS SQL 任务新增队列水位校验,预览队列及服务资源使用情况,以便适配更合适的资源。 - 资源组策略调整,支持按需扩充资源并发。 - 数据资产地图中 LAS 表支持同步显示数据安全中的敏感列信息。**说明文档链接** : ### **云原生数据仓库By...
告别数据开发中的人工审核!火山引擎 DataLeap 落地“自动校验开发规范”能力
数仓建设是数据开发的基础工作之一。在日常数据开发过程中,经常涉及多方协同、互相配合,如何在团队实现规范建表是管理者经常面临的问题。现阶段往往通过建立规范文档,并匹配人工审核的方式来解决,但不仅增加人工成本,也难以避免出现遗漏。火山引擎 DataLeap 此次上线的“数仓建表规范”则一举解决这一难题。通过预设置建表规范信息,帮助开发人员实现建表规则自动检验,保障规范在项目中落地,提升数据建模质量。对于数据研发人员...
