bi工程师数据仓库
社区干货
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,加特纳集团在商业智能的定义中指出,商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,并将这些数据转化为有...
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... 面向应用逻辑的数据加工。该层主要存放数据产品个性化的统计指标数据,这一层的数据直接对接数据的消费者,是产品、运营等角色可以直接感知理解的一层,大多数这一层的表都可以直接在BI上通过图表的形式直接透出。#...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
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... 痛点之一为数据放到对象存储之后性能是否会下降。要解决该问题,主要在数据缓存(包括文件级 Cache 和 Page 级 Cache)和索引方面(包括 Bitmap、Bloom Filter)做一些工作。* **解决刚需痛点场景** :分析 CDC 数据和多...
ELT in ByteHouse 实践与展望
> 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... 字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析...
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SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
**惊帆** 来自 字节跳动数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有... 开源或商业BI工具都支持通过标准JDBC的方式连接Hive,可以支持数据探索的动作,极大的丰富了大数据生态圈下的组件多样性,同时也降低了使用门槛,可以让熟悉SQL的人员低成本迁移。 基于这些设计非常好的特效,加上Hiv...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
支持未来数据增长,动态扩展; **3、** 支持目前业务体系,标准化接口,助力科学计算,支持Python,ETL,R,BI...... 回到DB-Engines Ranking,Hive、HBase、Vertica、Impala、Greenplum、 ClickHouse. 其... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
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... 不管是前面是大数据平台数据湖,后面是什么样的BI应用,ClickHouse都可以和上下游去做到无缝的对接和整合。最后, ClickHouse硬件资源的利用率也比较高,可以用更少的硬件资源来达到一个同类产品的效果。## **ClickH...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,提供优异的查询,写入性能。文章来源|ByConity 开源社区GitHub |https://github.com/ByConity/ByConity作者|程伟,MetaAPP 大数据研发工程师 MetaApp 是国内领先的游戏开发与运营商,专注移动端信息高效分发,致力于构建面向全年龄段的虚拟世界。截至 2023 年,MetaAp...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDB... 开源或商业 BI 工具都支持通过标准 JDBC 的方式连接 Hive,可以支持数据探索的动作,极大的丰富了大数据生态圈下的组件多样性,同时也降低了使用门槛,可以让熟悉 SQL 的人员低成本迁移。基于这些设计非常好的特效,加...
ELT in ByteHouse 实践与展望
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... 数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水 ClickHouse。2018 年到 2019 年,字节内部的 ClickHouse 业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括 BI 分析、A/B 测试、...
干货|前端与数仓可以实现“无壁”沟通吗?
服务端实际返回的数据,由前端来指定的,即“Ask for exactly what you want”。这是一种提高开发效率,节省沟通成本的方式。另外对于前端工程师来说,可以在BFF层使用一种更容易上手的查询数据的API方案,从而降低学习... query表示你要请求的数据,比如此时你只关注tagline和开发者的名字;``` { project(name: "IM-GameBI") { tagline, developers { ...
幸福里基于 Flink & Paimon 的流式数仓实践
在这个过程中就产生了两条数据,需要将这两条数据更新到业务库的 Binlog 中,并作为实时数仓的数据源进行计算后生成数据报表或直接用于一些考核系统。其中数据报表用于展示/评估一线经纪人的工作是否达标等;考核系统... 实时数据存在 MQ,历史数据存在 Hive,那么就使得每层消费的 MQ 都需要实时消费增量数据和 Hive 全量数据。从开发工程师的视角这套实时数仓模型存在如下痛点:- **开发复杂度高**