数据仓库运维规范
社区干货
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
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,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方面都有巨大的提升。 截至 2022 年 2 月,ByteHous...
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...
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...
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、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。 **服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的...
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数据仓库运维规范-优选内容
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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... 构建命名规范、口径一致的统计指标,为上层提供公共指标。- DIM:建立一致数据分析维表,可以降低数据计算口径不统一的风险,同时可以方便进行交叉探查。以维度作为建模驱动,基于每个维度的业务含义,通过添加维度属...
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 ... 让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如果不一致,需要进行回查操作,整个过程考验运维/开发同学的功力。- **湖仓** **一体&HxxP**:将数据湖与数据仓库结合起来。## ELT in ByConity...
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... 使用者可以免运维。用户通过控制台建表、导数据以及使用查询功能。在数据量较小、使用较为简单的情况下,用户可以先试用企业版本,如果之后集群规模变大、运维压力较大,亦或是扩展能力要求变高,那么就可以转用到纯...
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
> 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。 在数字化浪潮下,伴随着公有云的广泛普... 详细解析元数据管理、自研表引擎、复杂查询执行模型等 ByteHouse 自研核心技术。 **"高性能、高资源利用率、高稳定性、低运维成本"** ——是 ByteHouse 海量数据实时接入、无限扩展存储、实时合并计算和关联...
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... 不管多么复杂的数据加工链路,实时数仓都不会因为节点抖动或其他问题,导致数据的重复或者丢失。从投入的角度来看,当实时的数据链路被搭建起来之后,一定还要考虑的是开发、运维以及资源的成本。从开发效率来说,实时...
当OLAP碰撞Serverless,看ByteHouse如何建设下一代云计算架构
作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse 基于开源 ClickHouse 构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对 OLAP 引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。除此之外,ByteHouse 也在 Serverless 方向探索,基于 ... 数据仓库或者分析平台的需求。也就是说,Serverless 架构的数据仓库还需要在算力上做进一步的提升。最后,Serverless 的规模化应用还面临服务标准化的问题。没有标准化的规范会导致用户被平台锁定,无法实现应用的平...
火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开源ClickHouse构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。除此之外,ByteHouse也在Serverless方向探索,基于cloud-nat... 但没有一个标准化的规范会导致用户被平台锁定,无法实现应用的平移、无缝搬迁,比如,用户无法把基于MySQL的应用无缝搬迁到PostgreSQL,因为下面的数据库是Serverless了,但是与业务逻辑进行交互的接口还没有标准化。因...
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... 数据库实例。 创建集群时,可以选择外置数据库作为 Hive 元数据。外置数据库可以是客户购买的火山引擎 RDS 实例。 使用火山引擎 EMR Metastore 服务 Metastore 服务允许多 EMR 集群复用,减少运维工作,具备更高的可...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.03
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** ### *... 新增云原生 veDB MySQL 数据源,支持 veDB MySQL_to_LAS 通道作业。 - 新增 CloudFS 离线并优化读取能力,支持 CFS_to_LAS 通道作业。- **【新增开发规范及流水管理】** - 智能市场新增建表...
