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报表和数据仓库运算

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

社区干货

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,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...

DataLeap数据仓库流程最佳实践

## **步骤2:计算资源组设置**本案例以湖仓一体Las为例,这里选择已创建的湖仓一体服务![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_35560ffe973da9bbb1c3e315d47af5c5.png)完成上... 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,输出具体报表信息)在“数据地图”中创建数据仓库中要使用到的表...

ByConity 技术详解之 ELT

数据流进时,针对一些需要出报表或者需要做大屏的数据直接内存中做聚合。聚合完成后,将结果写入HBase或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。Flink还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如果不一致,需要进行回查操作,整个过程考验运维/开发同学的功力。- **湖仓** **一体&HxxP**:将数据湖与数据仓库结合起来。## ELT in ByConity### 整体执行...

ELT in ByteHouse 实践与展望

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。现在,以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-Transfo... ### 一站式报表![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c6fbcb8cbfd64cca8064c83b50b6d255~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012474&x-s...

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报表和数据仓库运算-优选内容

DataLeap数据仓库流程最佳实践
实验说明 步骤1:创建项目 步骤2:计算资源组设置本案例以湖仓一体Las为例,这里选择已创建的湖仓一体服务完成上述步骤之后,创建好的DataLeap项目如下: 本Demo中以湖仓一体LAS的样例数据为实验数据(TPC-DS中的样例... 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,输出具体报表信息) 在“数据地图”中创建数据仓库中要使用到的表:本案...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,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...
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## **步骤2:计算资源组设置**本案例以湖仓一体Las为例,这里选择已创建的湖仓一体服务![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_35560ffe973da9bbb1c3e315d47af5c5.png)完成上... 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,输出具体报表信息)在“数据地图”中创建数据仓库中要使用到的表...
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报表和数据仓库运算-相关内容

数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文

今天给大家一起分享下有着悠久历史的数据仓库的一些思考由三部分组成为什么,搭建数据仓库是什么,数据仓库定义怎么做,如何搭建数仓# 一:为什么,搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效... 基于上层的应用和产品的指标需求,构建公共粒度的汇总指标表。以宽表化手段物理化模型,构建命名规范、口径一致的统计指标,为上层提供公共指标。- DIM:建立一致数据分析维表,可以降低数据计算口径不统一的风险,同...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。**源数据**:此层数据无任何更改,直接沿用外围系统数据结构和数据,不对外开放;为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。**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。数据仓库从各数据源...

ByteHouse:基于ClickHouse的实时数仓能力升级解读

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ByteHouse的技术业务场景及实践经验。第一版块将核心介绍ByteHouse于字节内部的业务应用场景,以及使用ClickHouse打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于ByteHouse对金融行业实时数仓的现状的理解与思考。...

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干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓

近几年热门的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的表现。### **第二,向量化。**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...

ELT in ByteHouse 实践与展望

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。现在,以火山引擎 ByteHouse 为例的云原生数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-... **一站式报表**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/42181bbb32fa410abd803f74323a3b53~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012461&x-...

数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文

成为海量数据存储时高并发-大规模请求的瓶颈; **3、** 随着时间的推移,数据规模越来越庞大-加并发MPP架构,数据存储横向水平扩展,存储服务增加/删除,但若所有节点参与运算,水平扩展到一定程度硬件必然很难hol... 拥有和Hadoop一样的可扩展性、它提供了类SQL-类Hsql语法,在多用户场景下亦能拥有较高的响应速度和吞吐量,兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u...

LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘

文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS Spark(下文以 LAS Spark 指代)在 TPC-DS 上的性能突破与优化策略。TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三... 雪花型等多维数据模式。它包含 7 张事实表,17 张纬度表,平均每张表含有 18 列。其工作负载包含 99 个 SQL 查询,覆盖 SQL 99 和 2003 的核心部分以及 OLAP。这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数...

面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文

### 1、BI的起源与发展 BI又称商业智慧或商务智能,是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘以及数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团提出,加特纳... 本文尝试引入智能化的BI系统如图4所示,会基于报表的异常进行主动分析,通过构建智能算法能主动分析与决策,并直接反馈给业务人员。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/036438536d7b48...

干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望

**以火山引擎 ByteHouse 为例的云原生数据仓库,**凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-Transform(ELT)的能力,从而使用户免于维护多套异构系统。 具体而言,用户可以将数据导... 一站式报表![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/420afcf817e94940801ce7a2bd688206~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012448&x-sign...

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