数据仓库离线计算调度
社区干货
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM 层- 公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整个业务过程的一致性维度,降低数据计算口径和算法不统一风险;- DIM 层数据来源于两部分:一部分是 Flink 程序实时处理 ODS 层数据得到,另外一部分是通过离线任务出仓得...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)
> 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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资... 计算资源池化**由于 OLAP 应用负载的波动特点,特别在支持多租户的场景下,通过计算资源池化,根据实时负载进行计算资源统一调度管理,实现资源隔离的同时,又能支持资源共享和实时弹性扩缩。从而提高集群整体利用率。...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、... 元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。 **服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的管理和调度,能够收集各个计算组的性能数据...
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数据仓库离线计算调度-优选内容
数据仓库离线计算调度-相关内容
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)
> 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...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的... 这里需要读取元数据 MetaData,元数据存储在一个分布式 KV 里,ByConity 使用 FoundationDB,并通过 Catalog 读取元数据。* 第二阶段:ByConity 把通过分析和优化器后产生的可执行计划交由调度器(Plan Scheduler),调度...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.03
**火山引擎大数据研发治理套件** **DataLeap**一站式数据中台套件,帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,提升数据研发效率、降低管理成本。搭配 EMR/LAS 大数据存储计算引擎,加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数字化转型提供数据支撑。**火山引擎云原生数据仓库** **ByteHouse**云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性...
字节跳动开源 Gödel Scheduler:在离线统一调度器
调度结果缓存,降低重复计算,提高效率;* 【性能】抢占实现优化,重新组织抢占相关数据结构,抢占过程中及时剪枝,降低无效计算量。通过上述一系列的优化,我们很好地支持了字节跳动内部的推广搜业务容器化项目:调度吞吐相比原生调度器提升了 **几十倍**;在一万节点规模的生产集群中,调度吞吐可以稳定到达 300 Pods/s。 **Gödel Scheduler**从 2020 年开始,字节跳动启动在离线融合项目,希望可...
字节跳动开源 Gödel Scheduler:在离线统一调度器
调度结果缓存,降低重复计算,提高效率;* 【性能】抢占实现优化,重新组织抢占相关数据结构,抢占过程中及时剪枝,降低无效计算量。通过上述一系列的优化,我们很好地支持了字节跳动内部的推广搜业务容器化项目:调度吞吐相比原生调度器提升了 **几十倍**;在一万节点规模的生产集群中,调度吞吐可以稳定到达 300 Pods/s。 **Gödel Scheduler**从 2020 年开始,字节跳动启动在离线融合项目,希望可...
字节跳动开源 Gödel Scheduler:在离线统一调度器
调度结果缓存,降低重复计算,提高效率;* 【性能】抢占实现优化,重新组织抢占相关数据结构,抢占过程中及时剪枝,降低无效计算量。通过上述一系列的优化,我们很好地支持了字节跳动内部的推广搜业务容器化项目:调度吞吐相比原生调度器提升了 **几十倍** ;在一万节点规模的生产集群中,调度吞吐可以稳定到达 300 Pods/s。**Gödel Scheduler**从 2020 年开始,字节跳动启动在离线融合项目,希望可以通过并池进一步提高资源利用...
如何快速从 ETL 到 ELT?火山引擎 ByteHouse 做了这三件事
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。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。 火山引擎 ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析,同时还具备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。凭借其强大的计算能力,可...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,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... **数据仓库**:也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。**数据应用**:前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。数...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.03
一站式数据中台套件,帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,提升数据研发效率、降低管理成本。搭配 EMR/LAS 大数据存储计算引擎,加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数字化转型提供数据支撑。### **火山引擎云原生数据仓库** **ByteHouse**云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,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...
