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... 方便后期数据核对需要。- CDM:通用数据模型,又称为数据中间层(Common Data Model),包含DWD、DWS、DIM层。- DWD:数据仓库明细层数据(Data Warehouse Detail)。对ODS层数据进行清洗转化,以业务过程作为建模驱动...
数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,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,... 就能将所有可能存在的维度区分开**,并且要**确保维度表中不能出现重复数据,应使维度主键唯一****4、确认事实** - 事实表是用来度量的,基本上都以数量值表示,事实表中的每行对应一个度量,每行中的数据是一个特...
从源系统同步过来的数据落到ODS层,但是要注意采集数据时需要能捕获到源系统表结构的变更,可以采用Flink CDC等。ODS层的数据落到Kakfa中,设置一个较长的保存周期。kafka直接作为数仓的存储层,优点是不关心数据的格... 但是Kafka本身不是一个数据库,不支持SQL查询,也不支持数据的索引和聚合,因此在数据分析方面的能力有限。另外Kafka是一个基于事件的系统,不同于传统的基于事实表和维度表的数据仓库建模方式,因此需要对数据的建模和...
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... 对于各个领域内差别不大的场景,技术会逐渐收敛到一个最优解,最终只有一两个引擎获得成功。差别比较大的场景,则在每个场景形成一两个寡头,寡头跨场景的能力则竞争力很弱。**趋势四:分析实时化**大数据...
(类比数据仓库的 ODS 到 ADS 的过程)。不论是原始表、中间表和结果表,都支持上层多种查询引擎,数据则存储在大数据存储或者对象存储上。Lakehouse 架构(图片来源于 Delta Lake 官网) 与 Delta Lake 类似的表格式存储还有 Iceberg 和 Hudi,E-MapReduce(EMR) 上对于两者亦有提供,用户可以查阅相关文档。 2 Delta Lake 原理Delta Lake 与直接使用湖存储最大的区别在于其在湖存储之上引入了一个元数据层。Delta Lake 的所有增加特性都...
数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,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,... 就能将所有可能存在的维度区分开**,并且要**确保维度表中不能出现重复数据,应使维度主键唯一****4、确认事实** - 事实表是用来度量的,基本上都以数量值表示,事实表中的每行对应一个度量,每行中的数据是一个特...
从源系统同步过来的数据落到ODS层,但是要注意采集数据时需要能捕获到源系统表结构的变更,可以采用Flink CDC等。ODS层的数据落到Kakfa中,设置一个较长的保存周期。kafka直接作为数仓的存储层,优点是不关心数据的格... 但是Kafka本身不是一个数据库,不支持SQL查询,也不支持数据的索引和聚合,因此在数据分析方面的能力有限。另外Kafka是一个基于事件的系统,不同于传统的基于事实表和维度表的数据仓库建模方式,因此需要对数据的建模和...
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... 对于各个领域内差别不大的场景,技术会逐渐收敛到一个最优解,最终只有一两个引擎获得成功。差别比较大的场景,则在每个场景形成一两个寡头,寡头跨场景的能力则竞争力很弱。**趋势四:分析实时化**大数据...
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... 从而提高离线数据的产出时效性 。降低数据基线破线的风险。通过复用批流计算的结果,也可以提高开发的人效。- 统一存储:字节数据湖采用HDFS作为底层存储层,通过将ods、dwd这类偏上游的数仓层次的数据入湖,并...
# 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... 应用数据层。![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_98ec7b40ada6825a898fd7157d6c3044.png)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...
> 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...
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... 各种各样的数据源都可以通过Kafka或者Flink写入到ByteHouse里面,然后来对接上层的应用。按照数仓分层角度,Kafka、Flink可以理解为ODS层,那ByteHouse就可以理解为DWD和DWS层。如果说有聚合或者预计算的场景,也可以...
> 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...