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...
通过有效的数据分析,能帮助企业更好地了解全球市场对产品的需求便于调整产品战略,以及更好地了解全球市场的消费者特点和偏好,从而进行有针对性的营销推广。 **然而,在面临数据分析业务出海时企业常遇到许多挑战。** 为帮助客户更好地解决这些问题,字节跳动 ByteHouse 与亚马逊云科技携手打造新一代云数仓服务,为中企出海业务保驾护航。 ByteHouse 是字节跳动旗下的一款云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,...
以及元数据中心,这一系列组合让Hive完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且Hive的SQL服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然Hive有非常明显的优点,可以找出完全替代Hive的组件寥寥无几,但是并... 可以看出Hadoop早期的三大套件有着如下特点:* 门槛高,需要编程实现,并且编程态受限于MapReduce的两阶段约束。* 以离散数据处理为主,对分析能力,查询等常用数据分析功能支持不足。* 没有交互式客户端,无法实...
营销不仅意味着要在数以亿计的人群中优选出那些最具潜力的目标受众;同时,从成本层面看,还需要稳定高效的实时计费控制能力,以便能够精准地调整广告投放策略。 这些需求无疑对提供基础引擎支持的数据仓库能力,... 一点点的数据偏差,就可能造成天气预报的重大偏差。 大地量子,一家AI大模型与数字孪生公司,用全新的方式让AI基于过去四十年历史观测数据,自主学习气象模式,自主研究大气物理模型,利用自有的AI与超算优势,完成...
以及元数据中心,这一系列组合让Hive完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且Hive的SQL服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然Hive有非常明显的优点,可以找出完全替代Hive的组件寥寥无几,但是并... 可以看出Hadoop早期的三大套件有着如下特点:* 门槛高,需要编程实现,并且编程态受限于MapReduce的两阶段约束。* 以离散数据处理为主,对分析能力,查询等常用数据分析功能支持不足。* 没有交互式客户端,无法实...
营销不仅意味着要在数以亿计的人群中优选出那些最具潜力的目标受众;同时,从成本层面看,还需要稳定高效的实时计费控制能力,以便能够精准地调整广告投放策略。 这些需求无疑对提供基础引擎支持的数据仓库能力,... 一点点的数据偏差,就可能造成天气预报的重大偏差。 大地量子,一家AI大模型与数字孪生公司,用全新的方式让AI基于过去四十年历史观测数据,自主学习气象模式,自主研究大气物理模型,利用自有的AI与超算优势,完成...
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、EL... 整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。### ETL场景#### ELT与ETL的区别- ETL是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库)的过程...
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...
以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几... 数据很友好的类似SQL语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有Map和Reduce两阶段,严重限制了业务处理的实现,雅虎团队也是爬虫相关业务孵化而出,可以看出Hadoop早期的三大套件有着如下特点:- 门槛高,需...
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... 而数据仓库在过去十年也经历了一些升级。2015年到2017年,数据仓库从集中式升级到了分布式,增强了可拓展性,随后再发展至大数据平台。过去十年,是从无到有的过程,不断地解决了金融行业一些数据的全量的存储,包括实时...
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... 整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。**ETL 场景**ELT 与 ETL 的区别* ETL 是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库的过程...
Store_Sales**: 销售记录表。* **[维度表] Customers**: 客户信息表。* **[维度表] Stores**: 商店信息表。* **[维度表] Date_Dim**: 时间信息表。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/clo...
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 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但是现在人们发现可能向量化是一个更好的选择,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 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。### *...