数据仓库维表分类
社区干货
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... 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,通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑,完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表。- DM/ADS:...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),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... 很容易地将信息和分析需求分类到事实和度量中。比如业务人员需求为“按照一级类目,统计本店铺上月的销售额情况”,“按照一级类自”这个描述,很清楚地说明需求方希望对一级类目的销售额进行统计分析,这里的一级类...
如何快速从 ETL 到 ELT?火山引擎 ByteHouse 做了这三件事
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。但随着云计算时代的到来,云数据仓库具备更强扩展性和计算能力,也要求改变传统的 ELT 流程。 火山引擎 ByteH... 我们发现大部分的查询都涉及到事实表和维表的 join,因此可以通过 Transform 的步骤,将事实表“打平”。 打平所用到的 SQL 如下:````insert into ssb_flat select * fromlineorder ljoin customer c on l.lo...
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... 而且原子数据可以以各种可能的方式进行上卷,而一旦选择了高粒度,则无法满足用户下钻细节的需求。**事实是整个维度建模的核心**,其中雪花模型或者星型模型都是基于一张事实表通过外健关联维表进行扩展,生成一份能...
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如何快速从 ETL 到 ELT?火山引擎 ByteHouse 做了这三件事
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。但随着云计算时代的到来,云数据仓库具备更强扩展性和计算能力,也要求改变传统的 ELT 流程。 火山引擎 ByteH... 我们发现大部分的查询都涉及到事实表和维表的 join,因此可以通过 Transform 的步骤,将事实表“打平”。 打平所用到的 SQL 如下:````insert into ssb_flat select * fromlineorder ljoin customer c on l.lo...
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... 而且原子数据可以以各种可能的方式进行上卷,而一旦选择了高粒度,则无法满足用户下钻细节的需求。**事实是整个维度建模的核心**,其中雪花模型或者星型模型都是基于一张事实表通过外健关联维表进行扩展,生成一份能...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fli... 两种数据更新能力,应用扩展性强,对用户使用友好。# ▌**近实时技术架构**3. ## **近实时场景特点**近实时场景在一般分为为两种类型,第一类是面向分析型的需求,第二类是面向运维型的需求。- 面向分析型的...
面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文
### 1、BI的起源与发展 BI又称商业智慧或商务智能,是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘以及数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团提出,加特纳... 它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。在构建决策树的节点过程中,通常使用信息增益...
Hive SQL 底层执行过程 | 社区征文
Hive 是数据仓库工具,再具体点就是一个 SQL 解析引擎,因为它即不负责存储数据,也不负责计算数据,只负责解析 SQL,记录元数据。Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase 中的文件,通过 MapReduce、Spark 或 Tez 执行... 对5月23号的地区维表进行查询:```sqlselect * from dim.dim_region where dt = '2021-05-23';```**阶段一**:词法、语法解析根据Antlr定义的sql语法规则,将相关sql进行词法、语法解析,转化为抽象语法树AST ...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
> 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 **随着数据的应用场景越来越丰富,企业对数据价值反馈到业务中的时效性要求也越来越高,很早就有人提出过一个概念:**... 字段信息跟数据源保持一致。目的是为了对数据源做收敛管理,数据排查上也好做溯源回查。**DWD 层(Data Warehouse Detail)**DWD 层采用维度建模理论,针对业务内容梳理业务实体的维表信息和事实表信息,设计 DWD 明...
功能发布记录(2023年)
数据源类型 管理分类 管理维度 管理模型 2023/12/05序号 功能 功能描述 使用文档 1 数据开发 数据开发调试、提交、发布流程支持接入 DataOPS 流水线管理; Flink SQL 任务类型,新增支持引用 Jar 资源包形式... 支持以下几种类型:.py .tar .tar .gz .txt .csv .xlsx .json .conf .yaml。 资源库 3 数据集成 支持 Redis_to_las 可视化通道配置。 配置 Redis 数据源 4 消息通知 运维中心任务运维新增消息通知功能,支持...
干货|从ETL到ELT,揭秘火山引擎ByteHouse的技术实现
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。 作为云原生数据仓库, **火山引擎ByteHouse已支持ELT能力,让... 我们发现大部分的查询都涉及到事实表和维表的join,因此可以通过Transform的步骤,将事实表“打平”。打平所用到的SQL如下:``` `insert into ssb_flat` `select * from` `lineorder l` `...
「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.06
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... **【新增数据管理功能】** - 数据活性分类 TTL 及冷热分层功能,支持基于 UI & SQL 配置数据保留时间(TTL)及智能冷热类数据分层存储,根据分区创建时间或者表访问时间作为依据,用于数据的自动冷热分层及过...
