什么是数据仓库的粒度的例子
社区干货
PostgreSQL 中逻辑复制的使用场景
我们了解了物理复制和逻辑复制的区别,本章内容主要聚焦于逻辑复制的使用场景,当了解了适用场景后,会使得业务架构更加灵活。## 场景一:数据汇总与拆分当多个独立的业务库需要将数据汇总到数据仓库,以便于进行后续分析的场景,逻辑复制是非常适合的。一是不需要额外的组件来支撑,二是可以做到实时同步。对于数据拆分的场景,由于逻辑复制的粒度可以到表级别,可以将一个数据库按照表的粒度拆分到不同的数据库实例中。## 场景二:数...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
运是运营,即数据驱动业务运营策略【不再是盲人摸象式的策略】第二个视角从技术角度出发,我们可以提炼为八个字为**降本增效**,**清晰明了**1、降本是技术的使命,即让数据高效复用,减少重复开发2、增效是技术的价值,即降低数据使用门槛,让数据服务无处不在3、清晰明了是数据GPS,即清晰的管理、追踪、定位数据把为什么想清楚了,接下来就是探讨数据仓库是什么,是否能满足以上的诉求# 二、是什么,数据仓库定义数据仓库...
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... 计算资源与存储资源是解耦的且无状态的,扩缩容过程不需要迁移和平衡数据,因而可以实现快速弹性扩缩容。 计算节点主要承担的是计算任务,这些任务可以是数据写入、用户查询,也可以是一些后台任务。用户查询和后...
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...
特惠活动
什么是数据仓库的粒度的例子-优选内容
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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... server 是多实例,每个 server 实例中都有 queue,所持有的是一个局部视角,缺乏全局的资源视角。除此之外,每个 queue 中的查询状态没有持久化,只是简单的缓存在内存中。后续,我们会增加 server 之间的协调,在一个...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通过和业务方、需求方交谈,或者阅读报表、图表等,可以很容易地识别度量。考虑如下业务需求:- 店铺上个月的销售额如何?- 店铺库存趋势如何?- 店铺的访问情况如何( pv,uv) ? - 店铺访问的熟客占比多少?**这里的销...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
目前数据存储的业务类型-**OLTP**,**OLAP......****1、** 其中一种是企业知识库,权限系统,数据由本系统产生,数据量不是很大,但是数据增删改较多; **2、** 另一种是统计分析类型,数据不由本系统产生,来自医... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
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...
拥抱云原生——下一代边缘计算云基础设施
第一个阶段是传统虚拟化阶段,此阶段将虚拟化技术和边缘结合,提供将大粒度资源拆分成小粒度资源,以及资源间的隔离能力,其主要着力点是面向资源。客户需要自行解决部署,运维,监控等一系列问题,这种管控模式对客户基础... 数据管理提供数据采集、监控告警、数据大屏及数据仓库。将边缘数据进行预处理后发送到中心进行分析告警。 最终在产品形态层面为客户提供边缘计算服务,包含边缘虚拟机、裸金属、容器等多种形态,同时提供...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
**惊帆** 来自 字节跳动数据平台EMR团队EMR 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive已经不单单是一个技... 并且和Ranger结合可以做到更细粒度的行列权限级别,拥有较好的数据安全。* 集成成本低:MapReduce只支持编程态的接口,并且不支持迭代计算,Hive封装了MapReduce提供SQL的接口,可以很低成本的和上层数据挖掘,数据分析...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
**惊帆** 来自 字节跳动数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有... 安全:Hive支持Kerberos/LDAP多种认证方式,并且和Ranger结合可以做到更细粒度的行列权限级别,拥有较好的数据安全。- 集成成本低:MapReduce只支持编程态的接口,并且不支持迭代计算,Hive封装了MapReduce提供SQ...
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... server 是多实例,每个 server 实例中都有 queue,所持有的是一个局部视角,缺乏全局的资源视角。除此之外,每个 queue 中的查询状态没有持久化,只是简单的缓存在内存中。 后续,我们会增加 server 之间的协调,...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDB... 数据服务,大部分引擎都支持直接适配 MetaStore。- 扩展方便:Hive 自身的 UDF 机制可以快速基于业务需要扩展功能。- 安全:Hive 支持 Kerberos/LDAP 多种认证方式,并且和 Ranger 结合可以做到更细粒度的行列权...
