> 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 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHous...
数据是物理世界的**镜像**,而数据仓库是**有序**还原物理世界的一种**载体****有序**是核心,也是数据仓库的**价值所在**,那如何判断有序是关键,我们可以反过来想,有序的反面是无序,那我们判断无序程度,来反向证明有序度。那如何判断无序程序,不能绕过去的一个概念“熵”,它代表一个系统的混乱程度,熵增越大,代表无序程度越高。如何对抗熵增,是数据仓库的一个重要命题,**耗散结构**是最好的方式首先来看下耗散结构的定义...
> 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...
用来做异构数据的存储以及数据的冷备份。但是也有很多企业,特别是几乎完全以结构化数据为主的企业在实施上会把数据湖和企业数仓库合并,基于某个数仓平台合二为一。企业在考虑构建自身数仓体系的时候,虽然需要参考现有的行业技术体系,以及可以选择的组件服务,但是不能太过于局限于组件本身,寻找 100%开箱即用的产品。太过于局限于寻找完全契合的组件服务必然受限于服务本身的实现,给未来扩展留下巨大的约束。企业数据仓库架构必...
基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、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,并将原始数据集成...
> 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...
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... 数据存储层。** 服务接入层负责客户端数据和服务的接入,也就是 ByConity Server;ByConity 的计算资源层,由一个或者多个计算组构成,每个 Virtual Warehouse(VW)是一个计算组;数据存储层由分布式文件系统,如 HDFS、S...
基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况” 经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。 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,并将原始数据集成冗余宽表) DWD(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理) DWM (基于DWD表与业务需求,轻度聚合最近三天的数据) APP (基于DWD或DWM,...
## 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... 星形架构是一种非规范化的结构,其数据存储存在冗余,比如考虑商品的维度表,其品牌信息在商品的每一行中都存在,包括其品牌 ID 、名称、品牌拥有者等。通常很多商品的品牌都是一样的,所以在商品维度表中品牌的信息被...
> 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...
各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库选型、数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > > > ![picture.image](https://p3-v... 分别介绍新时代下数据仓库发展趋势。****业务需求:实时性、低成本、快速上云**在企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,比如交易记录,包括银行存取记录、用户订单记录等,...
用来做异构数据的存储以及数据的冷备份。但是也有很多企业,特别是几乎完全以结构化数据为主的企业在实施上会把数据湖和企业数仓库合并,基于某个数仓平台合二为一。企业在考虑构建自身数仓体系的时候,虽然需要参考现有的行业技术体系,以及可以选择的组件服务,但是不能太过于局限于组件本身,寻找100%开箱即用的产品。太过于局限于寻找完全契合的组件服务必然受限于服务本身的实现,给未来扩展留下巨大的约束。企业数据仓库架构必...
特别是几乎完全以结构化数据为主的企业在实施上会把数据湖和企业数仓库合并,基于某个数仓平台合二为一。企业在考虑构建自身数仓体系的时候,虽然需要参考现有的行业技术体系,以及可以选择的组件服务,但是不能太过于局限于组件本身,寻找100%开箱即用的产品。太过于局限于寻找完全契合的组件服务必然受限于服务本身的实现,给未来扩展留下巨大的约束。企业数据仓库架构必然不等于一个组件,大部分企业在数仓架构实施的都是都...