> 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。 在数字化浪潮下,伴随着公有云的广泛普... 《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》共分为五个章节,详细介绍了 ByteHouse 产品简介、技术趋势挑战、整体架构设计、核心技术解析、未来总结展望等技术内容。 本次发布的 ByteHouse 技术白皮书,...
> 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... 企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录...
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... 店铺库存趋势如何?- 店铺的访问情况如何( pv,uv) ? - 店铺访问的熟客占比多少?**这里的销售额、库存、访问量、熟客量就是度量。**但是,单单谈论度量,是没有意义的。度量和环境这两个概念构成了维度建模的...
> 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... 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、...
> 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...
> 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...
# 前言本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。# 关于实验* 预计部署时间:50分钟* 级别:初级* 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS* 受众: 通用## 环境说... 基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据...
它对数据仓库也提出了很多新的要求。 ### 资源重复的挑战![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fa7a2f71e41e4aabba7cc1168e5620c8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049280&x-signature=NE1IUeewpiOg0buukh1vmk4lqwk%3D)典型的数据链路如下:我们将行为数据、日志、点击流等通过MQ/ Kafka/ Flink将其接入存储系统当中,存储系统又可分为域内的H...
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技术交流、福利放送 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... 本文将分为四篇呈现,为你解答以下问题:* **行业趋势篇:**数仓领域的未来趋势解读* **技术选型篇:**数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求...
搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效和精准的决策**第一个视角是从业务视角出发,我们可以提炼为三个字为**管**,**产**,**运**1、管是管理,即让管理层进行科学决策【不再是屁股决定脑袋的决策】2、产是产品,即让产品流程优化,快速迭代【不再自嗨式的闭门造车】3、运是运营,即数据驱动业务运营策略【不再是盲人摸象式的策略】第二个视角从技术角度出发,我们可以提炼为八个字为**降本增效**,*...
> 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... 数据洞察是支持千亿级别数据自助分析的一站式数据分析及协作平台,包括数据导入以及整合查询分析,最终以数据门户、数字大屏、管理驾驶舱的可视化形态呈现给业务用户,为一个比较典型的场景。### 增长分析![pict...