大数据分析与传统的数据仓库
社区干货
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**两个方面详细介绍 **如何构建企业级数据湖仓**,剖析火山引擎大数据平台的架构与实践。...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数... 可加性对于数据分析来说至关重要,因为数据应用一般不仅检索事实表的单行数据,而往往一次性检索数百、数千乃至百万行的事实,并且处理这么多行的最有用的和最常见的事就是将它们加起来,而且是从各个角度和维度加起来...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
#### 1.1.2 信息科技为大数据时代提供技术支撑1. 存储设备容量不断增加2. CPU处理能力大幅提升3. 网络带宽不断增加#### 1.1.3 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临- 大数据产业链的4个环节 - 大数据生产与集聚 - 如交易数据、交互数据、传感数据。 - 大数据组织与管理 - 如开展分布式文件系统、分布式计算系统、数据库、数据仓储、MOLAP、HOLAP、数据转换工具、数据安全等。 - 大数据分析与发现 -...
ELT in ByteHouse 实践与展望
进行后台的查询分析。而这种查询分析底层对接了ByteHouse的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。### ETL场景#### ELT与ETL的区别- ETL是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库)的过程。Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。- ELT专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中...
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大数据分析与传统的数据仓库-优选内容
大数据分析与传统的数据仓库-相关内容
ELT in ByteHouse 实践与展望
进行后台的查询分析。而这种查询分析底层对接了ByteHouse的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。### ETL场景#### ELT与ETL的区别- ETL是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库)的过程。Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。- ELT专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中...
火山引擎数据中台发布新品:湖仓一体分析服务、E-MapReduce 服务
发布会上推出两款数据产品——湖仓一体分析服务(Lakehouse Analysis Services)和 E-MapReduce 服务,帮助企业构建湖仓架构的大数据平台。伴随着移动互联网、5G、AI、IoT的飞速发展,企业数据建设正处于更大规模和更加多样的变化趋势中。随着企业业务持续和规模化上云,数据分析系统和应用正逐步面向公有云进行构建或迁移,云上大数据分析能力正成为业务数字化、智能化的关键支撑。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务...
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
> 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**## I. 传统数仓的演进:云数仓近年来,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...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。本样例中,我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录等,这部分数据记录数量通常是业务数据的数百倍。 ByteHouse 需要支持海量数据的实时接入、无限扩展存储、实时合并计算和关联聚合查询。 **随着大数据应用的深入发展,最核心的业务需求如下:****1)提高分析的实...
「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.06
一站式数据中台套件,帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,提升数据研发效率、降低管理成本。搭配 EMR/LAS 大数据存储计算引擎,加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数字化转型提供数据支撑。**火山引擎** **云原生** **数据仓库** **ByteHouse**云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,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...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.06
帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,提升数据研发效率、降低管理成本。搭配 EMR/LAS 大数据存储计算引擎,加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数字化转型提供数据支撑。(**公众号后台回复数字“2”了解更多产品信息。** )**火山引擎** **云原生** **数据仓库** **ByteHouse**云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,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...
ELT in ByteHouse 实践与展望
进行后台的查询分析。而这种查询分析底层对接了 ByteHouse 的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。**ETL 场景**ELT 与 ETL 的区别* ETL 是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库的过程。Transform 通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。* ELT 专注于将最小处理的数据加载到数据仓...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
> 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** 近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHouse 引擎的发展历程,首次详细展现 ByteHouse 的整体架构设计及自研核心技术,为云原生数据仓库发展,及企业数字化转型实战运用提供最新的参考和启迪。 **以下为 ByteHouse 技术白皮书【核心技术解析——元数据】版块摘录...
