数据仓库中表的基本类型
社区干货
DataLeap数据仓库流程最佳实践
基础数据层、应用数据层。本样例中,我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成冗余宽表)* 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...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
> 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... 用来存储实际数据、索引等内容。 数据表的数据文件存储在远端的统一分布式存储系统中,与计算节点分离开来。底层存储系统可能会对应不同类型的分布式系统。例如 HDFS,Amazon S3, Google cloud storage,Azure ...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
> 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 ClickHous... (Java UDF/UDAF 已在开发中)- 自研优化器:自研 Cost-Based Optimizer,优化多表 JOIN 等复杂查询性能,性能提升若干倍。 **产品能力上,在引擎外提供更加丰富的企业级功能和可视化管理界面:**- 库表资产...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
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和便捷?- 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,也为我...
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数据仓库中表的基本类型-优选内容
数据仓库中表的基本类型-相关内容
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...
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 (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...
数仓建表规范
规范名称由中文、字母、数字或下划线组成,长度不超过50个字符。 描述 规范的描述信息,长度不超过200个字符。 规范文档链接 规范的详细定义文档的链接,用户可通过这个规范文档了解当前规范的实际内容和配置。 *所有者 规范的所有者,默认为规范的创建者,不可编辑。 *类型 规范的类型,仅支持公开,默认选中,不可编辑。 规则设置 规则填写 设置建表规范的规则,支持采用 JSON 语法格式,对库或项目下相关表名、物理元数据、标签元数据...
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 是可以在火山引擎 E-MapReduce(简称“EMR”)上运行的服务组件之一。火山引擎 EMR 集群的 Hive 元数据可以选择内置数据库、外置数据库和 Metastore 服务三种: 内置数据库作为 Hive 元数据建议只应用于开发和测试环境。 使用...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
**数据仓库**:也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。**数据应用**:前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL(**抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load**)的过程,ETL是数据仓库的流水线,也可以认为是数据仓库的血液,它维系着数据仓库中数据的新陈代谢,而...
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... ClickHouse 在复杂查询上例如多表 Join 等操作的性能支持并不是很好。基于这些痛点,字节在 ClickHouse 架构基础上进行了升级,于 2020 年在内部启动了 ByConity 项目,并于 2023 年 1 月发布 Beta 版本,5月底正式...
由浅入深,揭秘企业级 OLAP 数据引擎 ByteHouse
现有的主流数据分析产品都没办法完全满足业务要求。因此,字节跳动在 ClickHouse 引擎基础上重构了技术架构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等能力,推出了云原生数据仓库 ByteHouse。我们可以从下面几个方面认识 ByteHouse:**极致性能:**在延续了 ClickHouse 单表查询强大性能的同时,新增了自研的查询优化器,在多表关联查询和复杂查询场景下性能提升若干倍,实现了在各类型查询中都达到极致性能...
