数据仓库中常见的数据库模式有
社区干货
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
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,ByteHouse 在字节跳动内部部署规模超过 1 万 8000 台,单集群超过 2400 台。经过内部数百个应用场景和数万用户锤炼,并在多个外部企业客户中得到推广应用。##...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
> 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【核心技术解析——元数据】版块摘录...
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...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
字节跳动数据平台> > > 数据仓库发展历程很久,随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库选型、数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > ...
特惠活动
数据仓库中常见的数据库模式有-优选内容
数据仓库中常见的数据库模式有-相关内容
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数据仓库中的数据?- 怎么组织才能使得数据的使用最为方便... 因为这样会带来最大的灵活性 维度建模中,细节的级别称为事实表的粒度,比如上文顾客购买行为事实表的粒度就应该是小票子项,而非小票。> **事实表中最常用的度量一般是数值型和可加类型的**比如小票子项的销售数...
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 (Ⅳ)
> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)
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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上)(中)精彩回顾: ## ByteHou...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
数据仓库的建模方法有很多种,*每一种建模方法代表了哲学上的一个观点*,代表了一种归纳、概括世界的一种方法。常见的有 **范式建模法、维度建模法、实体建模法**等,*每种方法从本质上将是从不同的角度看待业务中的问题*。#### 1) 范式建模法范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法,该方法的主要由 Inmon 所提倡,主要解决关系型数据库的数据存储,利用的一种技术层面上的方法。目前,我们在关系型数据库中的建模方法,大...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
有两个典型的代表。* Spark:去年官宣的 Photon 项目,宣称在 tpcs 测试集上达到 2X 加速效果。* Presto:Velox native 引擎。Velox 引擎现在不太成熟,但是根据 Presto 社区官方说法,可以实现原来 1/3 的成本。由此可猜测,等价情况下能获得 3X 性能提升。除了以上两者,近几年热门的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的表现。### **第二,向量化。**Codegen 和向量化都是从数据仓库,而不是 Hadoop 体系的产品中衍生...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
这里选择已创建的湖仓一体服务完成上述步骤之后,创建好的DataLeap项目如下:* DWD(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理)* DWM (基于DWD表与业务需求,轻度聚合最近三天的数据)* APP (基于DWD或DWM,输出具体报表信息)在“数据地图”中创建数据仓库中要使用到的表...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三类优化策略,实现了超越社区版本的巨大性能提升,且已在内部生产环境得到验证。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- TPC-DS 简介- 性能表现- 自研优化策略- 总结 ## TPC-DS 简介针对数据库不同的使用场景 TPC 组织发布了多项测试标准。TPC-DS 采用星型、雪花型等多维数据模式。它包含 7 张事实表...
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... Hive就是诞生在这样的较大的行业背景下,Hive的出现刚好弥补了Hadoop只能用来做离线数据处理这个缺陷,提供了一种常用的分析接口,并且提供了非常好的用户交互方式。 **下图来自Hive官网,Hive整体架构如下:**