olap数据仓库的设计
社区干货
Flink OLAP 在字节跳动的查询优化和落地实践
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节... **如何设计 cache key 唯一识别相同的代码?**通过设计基于 Classloader 的 Hash 值 + Class Name + 代码的长度 + 代码的 MD5 值的四元组。并将其作为 cache key 来唯一识别相同的代码。Codegen 缓存优化的效果...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
我们使用 DataX 把 Kafka 的数据集成到 Hive 数仓,再生成 BI 报表。BI 报表使用了 Superset 组件来进行结果展示;在**实时场景**中,一条线使用 GoSink 进行数据集成,把 GoSink 的数据集成到 ClickHouse,另外一条线使用 CnchKafka 把数据集成到 ByConity。最后通过 OLAP 查询平台获取数据进行查询。## ByConity 和 ClickHouse 功能对比**ByConity** ****是基于 ClickHouse 内核研发的开源云原生数据仓库,采用存算分离的架构。...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
一条线使用 GoSink 进行数据集成,把 GoSink 的数据集成到 ClickHouse,另外一条线使用 CnchKafka 把数据集成到 ByConity。最后通过 OLAP 查询平台获取数据进行查询。 **ByConity 和 ClickHouse 功能对比**ByConity 是基于 ClickHouse 内核研发的开源云原生数据仓库,采用存算分离的架构。两者都具有以下特点:* 写入速度非常快,适用于大量...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
数仓多维数据模型详细设计,欢迎一起加入交流探讨,希望能给读者在实际业务场景-OLAP分析演进过程中有些不一样的IDea。 ## 场景目前数据存储的业务类型-**OLTP**,**OLAP......****1、** 其中一种是企业知识库... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
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olap数据仓库的设计-优选内容
olap数据仓库的设计-相关内容
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...
当OLAP碰撞Serverless,看ByteHouse如何建设下一代云计算架构
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,并在字节跳动内外部场景的检验下,对 OLAP 引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。除此之外,ByteHouse 也在 Serverless 方向探索,基于 ... 在存储层的设计中,ByteHouse 实现了 Serverless 化、弹性伸缩、容量无限扩展。为提升存算分离架构下的性能问题,ByteHouse 针对 HDFS 语义优化,让带宽仅增加 10%的情况下,延迟减少 3 倍,并在网络通信上, 采用连接复...
火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
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,并在字节跳动内外部场景的检验下,对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。除此之外,ByteHouse也在Serverless方向探索,基于cloud-native 云原生的理念构建了全新一代的数据仓库,架构上进行了三层解耦,期望在Serverless的加持下,提供更稳定、可靠、可信的分析服务,让开发人员时间精力从基础设施运维优化上解放,更聚焦在核心业务功能中。本文来自于火...
观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?
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库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务... 如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 》** 在数据处理和分析的领域,提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说,性能的关键需求在于能支持实时分析,应对复杂查询,提供快速响应... 进行了优化设计和工程实现,产品特性和优势如下: **●**存储计算分离:解决了全局元数据管理,过多小文件存储性能差等等技术难题。在最小化性能损耗的情况下,实现存储层与计算层的分离,独立扩缩容。 ...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
我们使用 DataX 把 Kafka 的数据集成到 Hive 数仓,再生成 BI 报表。BI 报表使用了 Superset 组件来进行结果展示;在 **实时场景** 中,一条线使用 GoSink 进行数据集成,把 GoSink 的数据集成到 ClickHouse,另外一条线使用 CnchKafka 把数据集成到 ByConity。最后通过 OLAP 查询平台获取数据进行查询。**ByConity 和 ClickHouse 功能对比**ByConity 是基于 ClickHouse 内核研发的开源云原生数据仓库,采用存算分离的架构。...
火山引擎ByteHouse:如何为OLAP设计高性能向量检索能力?
向量检索也早已在OLAP引擎中应用,用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库,近期推出高性能向量检索能力,本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察,详细解... 对于数据量较大的 data part 而言,会存在多个 skip index,带来更多的 IO 与计算的开销。考虑到以上几点,我们认为现有的 skip index 架构不能支持高性能的向量检索计算,因此,我们重新针对向量检索场景设计了一套全...
