数据仓库决策树问题
社区干货
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... 同时还能生成相应的决策。 #### 3.2 建模算法##### 1. 决策树 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。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...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策,而这些关键词的实现就体现在分层架构内。一个好的分层架构,有以下好处:1. **清晰数据结构**:每一个数据分层都有对应的作用域,在使用数据的时候能更方便的定位和理解。2. **数据血缘追踪**:提供给业务人员或下游系统的数据服务时都是目标数据,目标数据的数据来源一般都来自于多张表数据。若出现目标数据异常时,清晰的血缘关系可以快速定位问题所在。而...
ELT in ByteHouse 实践与展望
> 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... 传统大数据解决的方案有两大难点:慢和难。分别体现在传统大数据方案在及时性上达不到要求以及传统数仓ETL对人员要求高、定位难和链路复杂。但是ByteHouse可以轻松的解决上述问题:将hive数据直接导入到ByteHouse,...
特惠活动
数据仓库决策树问题-优选内容
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应用场景
应用场景1 云原生数据湖仓数据湖仓是一种结合了数据湖和数据仓库的新型数据架构,实现了更加灵活、高效和可扩展的数据管理,能够协助企业更好的理解和使用数据资产,提升业务价值。以互联网行业为例,企业需要搭建数据分析平台,聚合APP和日志数据分析客户行为支持精准营销,辅助分析决策。但自建开源大数据平台时,往往面临管理维护人力投入大,资源成本高且不灵活等问题。 火山引擎EMR提供丰富的主流开源大数据组件,100%开源兼容,支持平...
ELT in ByteHouse 实践与展望
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,并进行处理加工。传统的数据转换过程一般采用 Extract-Transform-L... 传统大数据解决的方案有两大难点:慢和难。分别体现在传统大数据方案在及时性上达不到要求以及传统数仓 ETL 对人员要求高、定位难和链路复杂。但是ByteHouse可以轻松地解决上述问题:将hive数据直接导入到ByteHou...
ByteHouse:基于ClickHouse的实时数仓能力升级解读
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。全篇将从两个版块讲解... 再到数据的落地可查,这个过程都是完全实时的,而且保证时延是最低的。当数据落盘之后,用户需要的每一条查询尽可能的快。而从准确性来说,不管多么复杂的数据加工链路,实时数仓都不会因为节点抖动或其他问题,导致数据...
治理效率提升77%!揭秘基于DataLeap实时健康分的最佳实践
> 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# 背景某企业实时数仓团队通过数据收集、整合、计算和存储构建实时数据仓库,为企业提供快速、准确、可靠的实时数据分析和决策支持。目前该实时数仓团队已运行了上万的实时任务,依赖的组件繁多(例如:Flink、Yarn、Abase、Doris等)、开发人员众多 、开发习惯和经验程度参差不齐等各类主客观因素,导致任务稳定性、资源浪费等问题频出。因此...
火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
> 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】进入官方交流群作为云计算的下一个迭代,Serverless可以使开发者更专注于构建产品中的应用,而无需考虑底层堆栈问题。伴随着近年来相关技术成熟度的增加,市场对Serverless的接受程度也变得越来越高。可以说时至今日,Serverless已迈入了向成熟稳定方向发展的高速轨道。作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开源ClickHouse构建,并在字节跳...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
火山引擎ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍 ByteHouse 团队如何在 ClickHouse 的基础上,构建并优化 ELT 能力,具体包括四部分: **●** ByteHouse 在字节的应... 传统大数据解决的方案有两大难点:慢和难。分别体现在传统大数据方案在及时性上达不到要求以及传统数仓**ETL**对人员要求高、定位难和链路复杂。 但是**ByteHouse**可以轻松地解决上述问题:将**hive**...
ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据湖
随着大数据处理需求的不断增加,更低成本的存储和更统一的分析视角变得愈发重要。数据仓库作为企业核心决策支持系统,如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑,ByConity 0.2.0 中发布了一系列对接外部存储的能力,初步实现对 Hive 外表及数据湖格式的接入。# 支持 Hive 外表随着企业数据决策的要求越来越高,Hive 数据仓库已成为了许多组织的首选工具之一。通过在查询场景中结合 Hive, ByConity...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难管理问题。平台可纳管不同环境、不同云厂商资源统一管理,并结合平台的统一监控告警、统一服务管理、统一运营管理、统一运维管理、自动化运维等能力能极大简化云用户、云运... 并保存到集群数据仓库;4. 在集群范围内传播 Service 配置;5. 集群 DNS 服务得知该 Service 的创建,据此创建必要的 DNS A 记录。总体来说,Kubernetes的服务注册与发现总结主要通过Etcd+CordDNS来实现,其中又包含...
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... 数据湖为什么适用于近实时场景,其原因可以总结为三点:- 复用流批的结果: - 对于流式计算来说,可以利用批式计算的结果解决历史累积结果、数据冷启动、数据回溯等问题。 - 对于批计算来说,通过将次...
