数据仓库中面向主题的理解
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
数据仓库广泛定义:数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。随着数字化浪潮到来仅仅支撑管理决策暴露出了局限性,**应在管理决策基础上扩展到产品决策、运营决策、服务决策等等** 1、面向主题【微服务、业务过程、数据域】 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管...
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ByteHouse的技术业务场景及实践经验。第一版块将核心介绍ByteHouse于字节内部的业务应用场景,以及使用ClickHouse打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于ByteHouse对金融行业实时数仓的现状的理解与思考。...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
## 开篇 想必大家都有一个疑问？何为**OLTP**，**OLAP**？它又能够给我们带来什么？  引入 | 图解那些OLAP分析引擎中的DBMS 
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数据仓库中面向主题的理解-优选内容
数据仓库中面向主题的理解-相关内容
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...
干货|ByteHouse:百万级TPS!看字节跳动如何基于ClickHouse落地高性能实时数仓
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 ByteHouse 的技术业务场景及实践经验。**> 第一版块将核心介绍 ByteHouse 于字节内部的业务应用场景,以及使用 ClickHouse 打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于 ByteHouse 对金融行业实时数仓的现状的理解与...
系统集成在一些特定行业的相关概念
数据的安全性和完整性等;分析型处理则用于管理人员的决策分析,经常要访问大量的历史数据。数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。可从两个层面理解数据仓库:首先数据仓库用于决策支持,面向分析型数据处理,不同于企业现有的操作型数据库;其次数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按主题重组,且放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库系...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
管理元数据服务的Hive Metastore,以及任务以MapReduce分布式任务运行在YARN上。标准的JDBC接口,标准的SQL服务器,分布式任务执行,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... 通常工作在企业的DM层直接面向业务,处理业务需求。* Hive、Spark:更注重任务的稳定性,对网络,IO要求比较高,有着完善的中间临时文件落盘,节点任务失败的重试恢复,更加合适小时及以上的长时任务运行,工作在企业的的...
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... 通常工作在企业的DM层直接面向业务,处理业务需求。- Hive、Spark:更注重任务的稳定性,对网络,IO要求比较高,有着完善的中间临时文件落盘,节点任务失败的重试恢复,更加合适小时及以上的长时任务运行,工作在企业的...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的... 火山引擎湖仓一体分析服务 LAS 是面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供一站式的海量数据存储计算和交互分析能力,完全兼容 Spark、Presto、Flink 生态,在字节跳动内部有着广泛的应用。本次演讲将介...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
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,并提供优异的查询,写入性能。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... MetaApp 大数据研发团队对 ByConity 进行了初步测试。其存算分离的架构、优秀的性能,尤其在日志分析场景中,对于大规模数据复杂查询的支持,吸引 MetaApp 对 ByConity 进行了深入测试,最终在生产环境全量替换 ClickH...
字节跳动基于 Apache Hudi 构建实时数仓的实践
**导读:** 今天很高兴能与大家分享字节数据平台在实时数仓中的一些实践。目前在数据湖和 Hudi 相关的一些基本技术原理方面社区已有较多的介绍,所以我们今天的分享主要聚焦于实践部分的内容。今天我们的分享主要分... 对于整个链路来说我们会把左边 MySQL 数据源的数据导到 Table 1 中,右边 Redis 的数据导到 Table 2 中,然后将两个表做 Join。这里存在两个比较大的问题,一个是高峰期的资源占用率较高,因为天级 Dump 数据量较大,且...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.03
安全等全套数据中台建设,提升数据研发效率、降低管理成本。搭配 EMR/LAS 大数据存储计算引擎,加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数字化转型提供数据支撑。**火山引擎云原生数据仓库** **ByteHouse**云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,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。**火山引擎湖仓一体分析服务 LAS**面向湖仓一体架构...
