ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程可扩展可靠的数据流程:Apache Airflow 提供了一个强大的平台,用于设计和编排数据流程,让您轻松处理复杂的工作流程。搭配 ByteHouse,一款云原生的数据仓库解决方案,您可以高效地存储和处理大量数据,确保可扩展性和可靠性。1. 自动化工作流管理:Airflow 的直观界面通过可视化的 DAG(有向无环图)编辑器,使得创建和调度数据工作流程变得容易。通过与 ByteHouse 集成,您可以自动化提取、转换和加载(ETL)过程,减少手动工作量,实现更...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,有了这些产品,用户即可容易地从原有架构迁移到成熟产品上。所以我们看到,**LakeHouse 并不等于 Table Format,而是等于 Table Format 加上一些上层建筑**。这些上... 都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为...
如何实现数据流畅转换?火山引擎ByteHouse推出ELT能力在数据分析场景中,企业使用的数据通常具备来源多样化的特点,如支付交易记录、用户行为等,且数据格式各异,有的为行式存储结构,有的为列式存储结构。这就要求企业数仓具备一定的数据转换能力。 传统方式是采用Extract-Transform-Load (ETL)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,导致维护成本较高。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。...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDB... 基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种 ETL 处理成为 DWD 层,再基于 DWD 层设计上层的数据模型层,形成 DM,中间会有 DWB/DWS 作为部分中间过程数据。从技术选型来说,从数据源的 ETL 到数据模型的构建通...
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... 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,...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。## 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市...
线索评级模型1. 产品概述 线索评级模型是CDP提供的私域联邦模型能力,ETL工程师可以在系统中配置训练数据,并进行模型训练,训练完成的模型,如果符合预期即可正式上线使用,企业运营或营销人员可以使用模型对人群包进行预测,查看预... 包含模型版本名称、训练使用的正负样本分群、训练开始与结束的时间等基本信息。 训练状态支持快捷筛选 支持输入模型版本的名称、创建人快速检索。 管理员及模型版本的创建者可以重训模型、发布模型到线上使用、或...