数据分析基础
社区干货
火山引擎VeDI推出DataWind-分析助手:降低企业数据分析门槛
用户在自助分析的过程中,针对业务场景,可能需要创建大量仪表盘,从而构建一个完整的业务专题分析体系。 DataWind-分析助手可以帮助用户快速进行 **仪表盘的生成与创建,仪表盘配色主题生成与切换,以及仪表盘的进一步探索分析等。** 针对并无数据分析基础的用户来说, **通过自然语言描述,就能快速生成仪表盘,节省大量时间。****,指无法在一定时...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类问题,云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,从而达到 Pay as you go 按实际用量付费的...
干货|以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类问题,云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,**实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,**从而达到 Pay as you go 按实际...
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干货|以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类问题,云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,**实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,**从而达到 Pay as you go 按实际...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(下文以 LAS 指代)基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功... 作为当今云原生基础设施的事实标准,Kubernetes 在 LAS Spark 中扮演着重要的角色。我们首先分享下 LAS Spark 基于 Kubernetes 的实践优化工作。基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功能和云原生技术的优势,构建高效、可扩展、灵活的数据分析平台,满足现代企业对数据洞察的迫切需求,为企业提供了强大的解决方案。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- Spark ...
干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造ByteHouse的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,本文将分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。ByteHouse 推荐系统实时指标 在字节跳动内部“A/B 实验”应用非常广泛,特别是在验证推荐算法和功能优化的效果方面。最初,公司内部专门的 A/B 实验平台已经提供了 T+1 的离线实验指标,而推荐系统需要更快...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
近日,字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎正式对外发布「ByteHouse」,作为 ClickHouse 企业版,解决开源技术上手难 & 试错成本高的痛点,同时提供商业产品和技术支持服务。 作为国内规模最大的 ClickHouse 用户,目前字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数超过 1 万 5 千个,管理总数据量超过 600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 Cl...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造ByteHouse的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,本文将分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。## 推荐系统实时指标在字节跳动内部“A/B 实验”应用非常广泛,特别是在验证推荐算法和功能优化的效果方面。最初,公司内部专门的 A/B 实验平台已经提供了 T+1 的离线实验指标,而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
管理总数据量超过 **600PB** ,最大的集群规模在 **2400** 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 ClickHouse 企业版「ByteHouse」的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,今天和大家分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。 推荐系统实时指标 在字节跳动内部“A/B 实验”应用非常广泛,特别是在验证推荐算法...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 