数据仓库的数据分析统计服
社区干货
强强联合,ByteHouse 携手亚马逊云科技,新一代云数仓服务重磅升级
通过有效的数据分析,能帮助企业更好地了解全球市场对产品的需求便于调整产品战略,以及更好地了解全球市场的消费者特点和偏好,从而进行有针对性的营销推广。 **然而,在面临数据分析业务出海时企业常遇到许多挑战。** 为帮助客户更好地解决这些问题,字节跳动 ByteHouse 与亚马逊云科技携手打造新一代云数仓服务,为中企出海业务保驾护航。 ByteHouse 是字节跳动旗下的一款云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库选型、数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > > 
以隔天和小时级数据延迟的应用得到了普及;以 Flink 为代表的实时计算引擎解决了数据统计场景的时效性问题。 随着业务的发展和技术的进步,业务部门不再满足于 T+1 的分析需求和固化的实时统计,希望业务发生后秒级/分钟级延迟就能看到统计结果;希望能交互性探查分析数据,要求毫秒/秒级返回结果保持良好的用户体验。 在新的企业级数据架构中,对于已经构建大数据平台的企业,对时效性要求高的业务,用云原生数据仓库构建实...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库... 以hadoop技术体系为代表的大数据平台大规模部署,大大小小的企业和政府部门都搭建了大数据平台和分析应用,以隔天和小时级数据延迟的应用得到了普及;以Flink为代表的实时计算引擎解决了数据统计场景的时效性问题。...
特惠活动
数据仓库的数据分析统计服-优选内容
数据仓库的数据分析统计服-相关内容
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 （Ⅲ）
> 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，
DataLeap数据仓库流程最佳实践
# 前言本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。# 关于实验* 预计部署时间:50分钟* 级别:初级* 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS* 受众: 通用## 环境说明1. 已购买DataLeap产品2. 已创建湖仓一体LAS队列3. 子账户具备DataLeap相关权限(参考:https://www.volcengine.com/docs/6260/65408)# 实验说明## **步骤1:创建项目**
> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。 **服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
统计分析,这里的一级类目即为一个维度 。类似的是,“上月”为另一个维度,而销售额明显是事实。### 事实表> **事实表是维度模型中的基本表,或者说核心表**事实上,业务过程的所有度量在维度建模中都是存储在事实表中的,除此之外,事实表还存储了引用的维度。事实表通常和一个 **企业的业务过程** 紧密相关,由于一个企业的业务过程数据构成了其所有数据的绝大部分,因此事实表也通常占用了数据仓库存储的绝大部分。比如对于...
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... 数据源中存储的数据条数如下所示。用于导入完成后,对数据表的行数进行统计,进行准确性校验。 | **Table** **表** | **Bucket Path 路径** | **Rows** **行** | **Size** **大小...
火山引擎ByteHouse：分析型数据库如何设计列式存储
> 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 列式存储通过支持按列存储数据，提供高性能的数据分析和查询。作为云原生数据仓库的 ByteHouse，也采用列式存储设计，保证读写性能、支持事务一致性，又适用大规模的数据计算，为用户提供极速分析
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimall所倡导,他的《数据仓库工具箱》是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。典型的代表是我们比较熟知的星形模型(Star-schema),以及在一些特殊场景下...
