空间数据分析
社区干货
提升地理空间分析效率,火山引擎ByteHouse上线GIS能力
都离不开对地理空间数据的查询、分析和可视化处理,以便助力企业更好决策。一些传统的地理信息系统数据库具备丰富的地理空间对象结构、成熟的空间索引能力,在导航、旅游、智能城市等典型应用场景中被广泛使用。随着实时分析报表等 OLAP 市场的扩大,地理空间分析也作为新的增值特性被业界几大 OLAP 主流产品所推广。OLAP+GIS 能力在满足用户地理空间数据分析的基础上,还能在数据体量大、实效性要求高的情况下,满足业务高性能查询...
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 ...
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... 空间占用较大。2. 回放效率差,延迟高History Server 采用回放解析 event log 的方式还原 Spark UI,有大量的计算开销,当任务较大就会有明显的响应延迟,大型作业结束之后,用户可能要等十几分钟甚至半小时才能通...
干货 | 嵌入式数据分析最佳实践
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/15c03905430644a7916e89c20e0dd28e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049251&x-signature=AQA%2FdvCZzdRPhHg0OkhTj7XC9Gw%3D)> > > 嵌入式> 数据> 分析,即在企业现有业务系统中按需集成各类数据分析能力。随着越来越多企业重视BI的部署和应用,在内部实现嵌入式数据分析也展现出强烈需求。本文将具体介绍字...
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空间数据分析-优选内容
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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 近日,消费电子品牌安克创新与火山引擎数智平台(VeDI)达成合作,双方将聚焦安克创新大数据平台的海量数据分析场景,共同...
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“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 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...
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。ByteH... 然后每一个消费者负责各自的数据解析、数据写入,这样的话就相当于一张表内部同时执行多个的 INSERT Query。**通过多线程实现多消费者同时消费写入表,写入性能达到接近于线性的提升。**。### 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 C... 然后每一个消费者负责各自的数据解析、数据写入,这样的话就相当于一张表内部同时执行多个的 INSERT Query。**效果**:通过多线程实现多消费者同时消费写入表,写入性能达到接近于线性的提升。**问题三:出现故障无...
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... 然后每一个消费者负责各自的数据解析、数据写入,这样的话就相当于一张表内部同时执行多个的 INSERT Query。 效果 :通过多线程实现多消费者同时消费写入表,写入性能达到接近于线性的提升。 ︱问题三:出现故障无法保...
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... 然后每一个消费者负责各自的数据解析、数据写入,这样的话就相当于一张表内部同时执行多个的 INSERT Query。**效果**:通过多线程实现多消费者同时消费写入表,写入性能达到接近于线性的提升。**问题三:出现故...
