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ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程

> Apache Airflow 与 ByteHouse 相结合,为管理和执行数据流程提供了强大而高效的解决方案。本文突出了使用 Apache Airflow 与 ByteHouse 的主要优势和特点,展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。### 主要优势... 生成报告,并揭示有关客户、销售趋势和产品性能的有意义洞察。 此外,数据洞察有限公司还利用 ByteHouse 的功能创建交互式仪表板和可视化。他们可以构建动态仪表板,显示实时指标,监控关键绩效指标,并与组织中的...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Do... 一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业分析和决策类应用,另一部分数据将被机器学习和数据科学类应用直接访问。 ### **/ 湖仓一体阶段****/**### 数据湖模式缺乏一些关键特性,如不支...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第... 一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业分析和决策类应用,另一部分数据将被机器学习和数据科学类应用直接访问。## 湖仓一体阶段数据湖模式缺乏一些关键特性,如不支持事务、数据缺乏一致性、缺乏隔...

揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数... 一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业分析和决策类应用,另一部分数据将被机器学习和数据科学类应用直接访问。 ### 1.3 湖仓一体阶段数据湖模式缺乏一些关键特性,如不支持事务、数据缺乏一致性...

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apache数据库导出-优选内容

元数据迁移
1 迁移和部署 Apache Hive 到火山引擎 EMRApache Hive 是一个开源的数据仓库和分析包,它运行在 Apache Hadoop 集群之上。Hive 元存储库包含对表的描述和构成其基础的基础数据,包括分区名称和数据类型。Hive 是可以在火山引擎 E-MapReduce(简称“EMR”)上运行的服务组件之一。火山引擎 EMR 集群的 Hive 元数据可以选择内置数据库、外置数据库和 Metastore 服务三种: 内置数据库作为 Hive 元数据建议只应用于开发和测试环境。 使用...
ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程
> Apache Airflow 与 ByteHouse 相结合,为管理和执行数据流程提供了强大而高效的解决方案。本文突出了使用 Apache Airflow 与 ByteHouse 的主要优势和特点,展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。### 主要优势... 生成报告,并揭示有关客户、销售趋势和产品性能的有意义洞察。 此外,数据洞察有限公司还利用 ByteHouse 的功能创建交互式仪表板和可视化。他们可以构建动态仪表板,显示实时指标,监控关键绩效指标,并与组织中的...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Do... 一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业分析和决策类应用,另一部分数据将被机器学习和数据科学类应用直接访问。 ### **/ 湖仓一体阶段****/**### 数据湖模式缺乏一些关键特性,如不支...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第... 一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业分析和决策类应用,另一部分数据将被机器学习和数据科学类应用直接访问。## 湖仓一体阶段数据湖模式缺乏一些关键特性,如不支持事务、数据缺乏一致性、缺乏隔...

apache数据库导出-相关内容

干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践

以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标... 具体过程是流式导入任务同步生成 Schedule Compaction Plan,并将 Plan 存入 Hudi MetaStore。有一个独立于流式导入任务的 Async Compactor,它从 Hudi MetaStore 循环拉取 Compaction Plan 并执行。# 3. 场景实践...

干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践

以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:**01 - 维表 JOIN*** **场景挑... 具体过程是流式导入任务同步生成 Schedule Compaction Plan,并将 Plan 存入 Hudi MetaStore。有一个独立于流式导入任务的 Async Compactor,它从 Hudi MetaStore 循环拉取 Compaction Plan 并执行。LAS...

Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景

近年来,基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场景和客户案例也在不断地丰富与扩充。火山引擎是字节跳动的企业服务品牌,主要面向 To B 业务场景。... 通过数据集成进入到数据湖中,然后经过数据开发、治理过程,进入到专题集市,最后通过数据分析平台提供给数据的最终用户,包括 BI 报表、离线分析、实时分析、即席查询、数据挖掘等。以上是用户搭建大数据体系的一条完...

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基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理最佳实践|CommunityOverCode Asia 2023

文章介绍了基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理的技术原理与最佳实践,包括 **指标管理的常见方式、指标管理的最佳实践、指标管理的实现原理以及指标管理在字节跳动未来的一些规划** ,重点阐述了指标管理在业内常... 需要在广告的数据库下定义一个名为 classify 的 function,这个 function 里面有一个行业 ID 字段。下图中返回的表达式取出了简单的一行,当其行业 ID 是 1999 时,我们返回金融类。对其他的也可以做相应的映射,这样下...

Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景

> 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** 近年来,基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场... 通过数据集成进入到数据湖中,然后经过数据开发、治理过程,进入到专题集市,最后通过数据分析平台提供给数据的最终用户,包括 BI 报表、离线分析、实时分析、即席查询、数据挖掘等。以上是用户搭建大数据体系的一条...

迁移作业至火山引擎 EMR

本文为您介绍几类 Apache 作业迁移至火山引擎 E-MapReduce(简称“EMR”)上的案例。 1 迁移 Apache Airflow 到火山引擎 EMRApache Airflow 是一个提供了编程形式去进行编写、调度与监控工作流的开源组件。 在 Airfl... DolphinScheduler 的迁移主要是原有负载的数据库表迁移,且不需要增量迁移,因而使用 Mysqldump 工具进行全量备份,再到火山引擎 EMR 中的 DolphinScheduler 对应数据库进行恢复,再通过官方 upgrade 脚本升级即可。 4...

深度剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构 |社区征文

本文会从以下几个方面来剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构: - 什么是 EventMesh - 云原生生态下的事件驱动架构模型 - EventMesh 架构 - EventMesh 的相关特性以及应用场景 - 总结回顾 - 未来... 比如左边的 RDMS 关系型数据库的数据发生了更新,EventMesh 将以通知的形式通知到事件目标比如 MQ,这样就可以跨消息中间件、跨存储的一个同步。这里其实借助 EventMesh brige 的能力,看起来只是像跨组件,但实际上两...

字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践

以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标数据与维度数据进行关联,其中维度数据量比较大,指标数据 QPS 比较高,导致数据可能会产出延迟。- **当前方案:** 将部分维度数据缓存起起来,缓解高 QPS 下访问维度数据存储引擎产生的任务背压问题。- **存在问题...

表格数据库 HBase 版-火山引擎

兼容Apache HBase的海量数据库

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