数据仓库架构分层原则
社区干货
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
也就是数据驱动和赋能。### 3. 如何搭建一个好的数仓?1. **稳定**:数据产出稳定且有保障。2. **可信**:数据干净、数据质量高。3. **丰富**:数据涵盖的业务足够广泛。4. **透明**:数据构成体系足够透明。## 二、数仓设计 数仓设计的3个维度:- **功能架构**:结构层次清晰。- **数据架构**:数据质量有保障。- **技术架构**:易扩展、易用。### 1. 数仓架构按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为:**源数...
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 技术白皮书整体架构设计版块摘录。** [点...
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 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 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHous...
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...
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干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
基于如上的分层设计的架构图可以发现,虽然目前有非常多的组件,像 Presto,Doris,ClickHouse,Hive 等等,但是这些组件各自工作在不同的场景下,像数仓构建和交互式分析就是两个典型的场景。交互式分析强调的是时效性,一个查询可以快速出结果,像 Presto,Doris,ClickHouse 虽然也可以处理海量数据,甚至达到 PB 及以上,但是主要还是是用在交互式分析上,也就是基于数据仓库的 DM 层,给用户提供基于业务的交互式分析查询,方便用户快速进...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)
> 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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上...
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...
云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)|火山引擎
白皮书下载 下载《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)》 白皮书简介 在选择OLAP引擎时,性能是一个重要的因素。高性能,意味着:更短响应时间、更快处理能力、更好用户体验...... ByteHouse 是火山引擎自主研发的云原生数据仓库产品,它全面继承了开源 ClickHouse 的高性能和强大的分析能力,并在架构上遵循新一代云原生理念进行全面重构,实现了容器化、存储计算分离、多租户管理和读写分离等功能。在可扩展性、稳定性、可运维...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
也是数据仓库的**价值所在**,那如何判断有序是关键,我们可以反过来想,有序的反面是无序,那我们判断无序程度,来反向证明有序度。那如何判断无序程序,不能绕过去的一个概念“熵”,它代表一个系统的混乱程度,熵增越大,代表无序程度越高。如何对抗熵增,是数据仓库的一个重要命题,**耗散结构**是最好的方式首先来看下耗散结构的定义所谓耗散结构就是包含多基元 多组 分多层次 的开放系统处于远 离平衡态时在涨落的触发下从无...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
企业数据仓库架构必然不等于一个组件,大部分企业在数仓架构实施的都是都是基于现有的部分方案,进行基于自己业务合适的方向进行部分开发与定制,从而达到一个半自研的稳态,既能跟上业务变化的速度,又不过于依赖和受限... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,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...
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... 在元数据维度,通过在 ByConity 的 Server 端的内存中进行缓存,以 Table 和 Partition 作为粒度。在数据维度,通过在ByConity 的 Worker 端,也就是计算组进行缓存,而且在 Worker 端的缓存是层次化的,同时利用了 Memo...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
经典数据仓库按照大类分为基础数据层、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表:本案例中库信息为:demo_tpc_ds_2022_11_07_59(请结合具体情况修改) 步骤4: 数据仓库分层建表ODS(...
揭秘新一代云数仓技术架构与最佳实践
对数据的应用也提出了全新要求,特别是对数据的实时分析、实时部署需求更加的强烈, **而云数据仓库为用户实现云原生、智能运维、弹性资源等业务需求也带来了很好的支撑,** 成为今天企业数字化基础设施中的关键“底... **架构** **与最佳实践 /** **演讲人:Aurora** **火山引擎** **ByteHouse** **资深产品专家** **内容概要:**从传统数仓、到湖仓一体再到云数仓,技术快速迭代,云数仓已经成为数字化基础设施中...
