主数据和维度数据有什么区别？
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷?- 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是目前在数据仓库... 有些是半可加性质的,另一些则是非可加性质的**半加性事实是指仅仅某些维度可加,例如库存,可以把各个地方仓库的库存加起来,或者把一个仓库不同的商品加起来,但是很明显不能把一个仓库同一商品在不同时期的库存加起...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
作者:王佳毅|火山引擎存储&数据库解决方案负责人> 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期演讲,主要为大家介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。## NoSQL 应用的现状什么是... 此外自研的平台上提供了 ByteGraph 和 ABase,这两者和字节跳动的业务息息相关,也是内部业务重度依赖的两大产品。## 字节跳动 NoSQL 的最新实践字节跳动的大部分业务数据可归纳为以下几种类型:- 用户之间的...
火山引擎流批数据质量解决方案和最佳实践
不同产品线的复杂数据质量场景,数据质量平台如何满足多样的需求?本文将介绍火山引擎数据质量平台是如何弥合大数据场景下数据质量校验与计算消耗资源大、校验计算时间长的冲突,并介绍数据质量平台是如何用一套架构框架来满足流批方面的数据质量监控。 作者|Frank,火山引擎高级研发工程师 什么是数据质量 广义上来说,数据质量的定义是数据满足一组固有特性(质量维度)要...
干货 | ByteHouse:基于ClickHouse 的实时计算能力升级
希望同时能够支持到明细数据和聚合查询,不希望在数据库当中只存聚合的数据。**●****交互式分析需求的灵活性。**数千个维度都要能够达到秒级的快速响应。 最后,在满足前述两点基础上,还要做到**成本可控。**最开始,团队内部其实也列出了很多开源解决方案,例如Redis、Apache Kylin等等,这些方案其实都可以满足上述要求中的一点到两点。 但如果要去维护不同的开源数据库,成本就会变得非常高,团队希望尽量...
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主数据和维度数据有什么区别？
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基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。三种格式提出的出发点略有不同,但是它们的场景需求里都不约而同地包含了... 最后有一个问题:Table Format 是不是一个终极武器?我们认为答案是否定的。主要有几方面的原因:- 使用体验离预期有差距:由于 Table Format 设计上的原因,流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重; - ...
干货|一套架构框架满足流批数据质量监控
我们对数据质量有一些流程和规范,并针对上述一些维度开发了一套数据质量平台,主要关注数据质量及其生产链路。上图展示了在数据开发的流程中,数据质量平台可以提供哪些功能:* *...
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
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 按实际用量付费的模式。 ByteHouse 作为云原生的数据平台,从架构层面入手,通过... 因此在学界及工业界有广泛的应用。SSB 基准测试中对应的表结构如下所示,可以看到 SSB 主要采用星型模型,其中包含了 1 个事实表 lineorder 和 4 个维度表 customer, part, dwdate 以及 supplier,每张维度表通过 ...
日增320TB数据,从ClickHouse迁移至ByConity后,查询性能十分稳定!
## 背景介绍ByConity适合多种业务场景,在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。我们用一个实际的业务场景来介绍下,这套行为分析系统是基于用户多维度行为分... 有数据的架构,使得每个计算节点成为一个无状态的单纯计算节点,并利用分布式存储的扩展能力和计算节点的无状态特性实现动态的扩缩容。正是由于这种改进,使得ByConity具有以下重要特性:- **资源隔离**:对不同的租...
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... 这对分析的实时性有极高的要求。在选择OLAP引擎时,字节也尝试过Kylin、Druid、Spark等,并且其他产品也做了广泛的调研。经过不断尝试和思考,字节从性能、稳定、可复用等角度考量,最终选择了ClickHouse作为主分析引擎...
火山引擎DataLeap数据质量解决方案和最佳实践(二):解决方案
火山引擎DataLeap流批数据质量解决方案有 4 个大的功能:- **离线数据质量监控**:解决批和微批监控场景,支持 Hive、ClickHouse、ES 等多种数据源,并有字段、唯一性等多种监控维度,允许通过 SQL 自定义维度聚合进... 对于流式数据的监控,我们选择了 Flink 引擎,因为流式数据不同于离线数据,不能用快照的方式低成本拿到过程。所以我们要依赖一些外部的时序数据库再加规则引擎来展示对数据的监控。要求的程度。业界通常有 6 个维度:- **完整性**:指数据的记录和信息是否完整...
字节跳动一站式数据治理解决方案及平台架构
在系统的能力上可以主动发现一些隐患问题,做一些推荐或者建议的策略来提升治理效率。在字节内部,不同角色对数据治理的视角不同。比如,管理者或者是责任者的视角,他们可能会考虑如何去制定一些治理的目标,如何能... 些数据或者资产是否能够持续健康。而从执行者的视角上,则要考虑有数据治理目标下达之后,我该如何去做;我自己有哪些资产,资产有什么问题;我去做治理的时候,怎么样能够提高治理效率;我能不能及时发现数据资产的问...
