数据仓库数据库的区别
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
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在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteHouse的发展从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
数据湖采用了一种 schema on read 的模式,即不会事先对它的 schema 做过多的定义,而是在使用的时候才去决定 schema,从而支持上游更丰富、更灵活的应用。2. ## **字节**数据湖Apache Hudi有下面非常重要的特性:- 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(Fl...
OLAP进阶之“性能提升”
管理总数据量超过700PB,并逐步在外部金融、泛互等场景应用和推广。为了更好支持字节内外部大规模数据和复杂场景应用,性能一直以来是ByteHouse重点打磨的产品基本功。 SSB、TPC-H 和 TPC-DS 是常用于测试分析型数据库/数据仓库的数据集。在白皮书中,通过使用以上三种数据集进行性能测试,并以性能著称的某开源OLAP为基准测试产品,ByteHouse在不同查询项上都有显著的性能提升。以TPC-H 数据集举例,在相同硬件和软件环境下, By...
特惠活动
数据仓库数据库的区别-优选内容
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我的大数据学习总结 |社区征文
Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
数据仓库的建模方法有很多种,*每一种建模方法代表了哲学上的一个观点*,代表了一种归纳、概括世界的一种方法。常见的有 **范式建模法、维度建模法、实体建模法**等,*每种方法从本质上将是从不同的角度看待业务中的问题*。#### 1) 范式建模法范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法,该方法的主要由 Inmon 所提倡,主要解决关系型数据库的数据存储,利用的一种技术层面上的方法。目前,我们在关系型数据库中的建模方法,大...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
数据的存储与查询。从技术角度出发,数据库可以分为关系型数据库与 NoSQL 数据库。**从场景角度出发,数据库又可以分为 OLTP 数据库与 OLAP 数据库**。OLTP(Online trancaction processing),是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重分析决策支持,并且提供直观易懂的查询结果,主要跟大数据系统关系...
助力春节精准营销,火山引擎ByteHouse加速数据分析效率
以OLAP为数据库架构不仅助力商家实时收集和分析数据,结合数据洞察等产品,还能让商家了解营销策略有效性,判断哪些产品或服务更受欢迎,帮助商家了解客户的需求和偏好。例如,在线上电商场景中,基于实时数据,在发现某个产品销量突然下降时,商家可以立即分析原因,并采取调整价格、增加库存或优化产品描述等相应措施,做到及时止损。 ByteHouse是火山引擎推出的一款基于开源ClickHouse构建的云原生数据仓库,能提供极速数据分析服务...
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...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fe19cec5685d4da98efb4679d76275f1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098851&x-signature=eU%2BthYhBHyqUTHUQ%2FyaDrKYAB0k%3D)> > > 数据仓库发展历程很久,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...
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...
数据开发流程引导
2 流程配置 2.1 进入数据开发流程体验登录DataLeap租户控制台。 在概览界面,显示新创建的项目中,单击数据开发进入对应项目。 在任务开发界面,即可开始体验数据开发流程。 注意 当前项目下无打开的节点时,才会显示数据开发体验流程。 2.2 导入样例数据单击下方任务模板库中的导入样例数据,进入 LAS 引擎控制台--->数据管理界面。 单击右上方导入样例数据,在导入样例数据集弹窗中,填写以下信息:库名:输入 LAS 数据库名,以字母、...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
三者之间是有一点区别的。这种相似性可能也会给用户的选型造成一些困扰。可以简单地从支持特性的区别以及对生态的支持等方面给选型做一些建议。下面这个表格给出了三种格式在生态方面的支持情况(截止2022/8/18):... 都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的: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...
