数据仓库与传统数据库的比较
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 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...
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-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,因而维护成本较高。现在,以火山引...
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-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,因而维护成本较高。现在,以火山引擎 ByteHouse 为例的云原生数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extrac...
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... 有效避免了传统 MPP 架构中的 Re-sharding 问题,同时保留了 MPP 并行处理能力。- 数据一致性与事务支持。- 计算资源隔离,读写分离:通过计算组(VW)概念,对宿主机硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有...
特惠活动
数据仓库与传统数据库的比较-优选内容
数据仓库与传统数据库的比较-相关内容
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**...
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...
活动预告|火山引擎 VeDI 数据中台架构剖析与方案分享
思考如何由传统的民主集中式治理升级为分布式用户自治模式,进而充分提高治理效率,发挥每个人的能动性。本次内容主要探讨新的数据治理解决方案,具体包括:* 字节数据治理的背景与机遇* 分布式的理解与落地* 分布式数据自治的架构体系分享**《解读火山引擎 EMR Stateless 创新理念和业务价值》*** 火山引擎 EMR 资深产品经理 林飞数据湖的出现是为了解决传统数据仓库和数据集市所面临的问题:避免原始数据丢失从而选...
字节跳动数据湖索引演进
针对自身实际的业务场景和数据规模,字节也提出了新的索引实现方式并且贡献到了社区。本次分享主要介绍字节跳动数据湖索引演进。**全文包括以下四部分:**- Hudi 索引介绍- 问题与挑战- 字节数据湖索引演进- 未来规划分享嘉宾|耿筱喻 字节跳动 火山引擎LAS研发工程师编辑整理|吕宴全 浙江大学出品平台|DataFunTalk* * * # **1. Hudi 索引介绍**## **1.1 传统数仓数据更新**传统数据仓库的数据更...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
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务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。2. 通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
**海量数据**,超规模、数字化生活、数据商务 * 大数据的数据量大,指的就是海量数据。 * 由于大数据往往采取**全样分析**,因此大数据的"大”首先体现在其**规模和容量**远远超出传统数据的测量尺度,一般的... 最后加载到**数据仓库或数据集市**中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础;或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析。* 数据存储和管理:利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL...
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。...
自建高性能数据库-选型与性能测试
随着数据网格概念的提出,数据管理平台也正由中心化转向业务(LOBs)定制化。各业务根据需求进行定制,构建高可用,高性能,特性丰富的数据管理平台对基础设施的要求较高。 二、数据库选型下表展示了各类数据库的功能特性及相关产品,需要根据实际业务选择合适的数据库产品。 数据库类型 数据库特点 应用类型 数据库产品 关系数据库 数据准确,连续性高,对事务支持,无限制索引。 传统应用程序、ERP、CRM 、交易系统、数据仓库 PostgreSQ...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
Codegen 和向量化都是从数据仓库,而不是 Hadoop 体系的产品中衍生出来。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 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但现在,向量化是一个更好的选择,因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等...
