大数据数据库查询模型图
社区干货
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
图形、视频数据)、无模式或者模式不明显、不连贯语法和句义 * 大数据是由**结构化和非结构化数据**组成的 * 10%的结构化数据,存储在数据库中 * 90%的非结构化数据,它们与人类信息密切相关 * **结构化数据**,简单来说就是**数据库**。 * **非结构化数据**,数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二位逻辑表来表现的数据。### 1.3 大数据的影响* 思维方式上,完全颠覆了传统的思维...
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... 设备等其他数据相对来说固定且变化不大。> **事实表的一行对应一个度量事件**事实上,每行对应的度量事件可粗可细,比如对某个超市来说,在设计其维度模型时,表示顾客购买事件的事实表的一行即可以记录一张顾客的...
大数据学习架构实践|社区征文
因此导致处理大数据的大数据系统具有如下特点:1)分布式:单机无法处理海量数据;2)数据多样:需要支持各种数据源的各式各样的数据;3)数据存储量大且数据稀疏:需要合理的存储方式与数据模型来进行数据存储;# *... 采用了列式存储的HBase数据库,解决了数据稀疏性的问题。并且由于HBase中数据结构的优化,使得快速实时查询在HBase上成为可能。# **4、大数据技术生态**
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三分钟了解大数据技术发展史|社区征文
每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统,并没有形成编程框架和理念,而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车,分别是分布式文件系统 GFS、大数据分布式计算框架 MapReduce 和 NoSQL 数据库 BigTable,这三篇论... 随后越来越多大公司开始采用 hadoop 进行大数据存储和计算,2008 年 hadoop 正式成为 Apache 顶级项目,许多大数据商业公司也开始出现,与此同时 MapReduce 编程模型编写较为复杂,Yahoo 内部开发出了 Pig 一门脚本语言...
字节跳动大数据 SQL 权限精细化管理实践 | CommunityOverCode Asia 2023
文章来源|火山引擎 LAS 团队文章介绍了字节跳动大数据 SQL 权限精细化管控技术及其在实际业务中的应用,包括 SQL 权限精细化管控技术研发的背景,基于 SQL 血缘进行权限点提取的思路以及具体实践方案,重点从权限... 字节跳动数据引擎研发团队基于 ByteQuery 查询引擎和自研的权限服务 Gemini,设计了一套行列混合的精细化权限管控方案,该方案的整体交互流程可以参考下图。### 2、关于NL2SQL的介绍#### 2.1 什么是NL2SQLNL2SQL(Natural Language to SQL), 顾名思义是将自然语言转为SQL语句。它可以充当数据库的智能接口,让不熟悉数据库的用...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
能够反转数据解决与分析的方式...随着大模型的兴起,向量数据库越来越成为开发者关注的重点。## 一、概述:随着人工智能时代的来临,我们要更有效的解决图象、语音和视频等各种非结构化...
字节跳动云原生大数据平台运维管理实践
云原生大数据是大数据平台新一代架构和运行形态。随着字节跳动内部业务的快速增长,传统大数据运维平台的劣势开始逐渐暴露,如组件繁多,安装运维复杂,与底层环境过度耦合;对业务方来说缺少开箱即用的日志、监控、告警... 在环境管理方面需要我们抽象出一套统一的环境模型去适应不同的部署;另外还要有一个灵活便捷的组件管理服务统一管理组件元数据的依赖、配置等信息;最后还需要拥有功能抽象的能力,比如对常见的日志、监控、告警等功能...
一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
目前大数据中数仓建设方案有很多,但一般都是常规的设计方案,如果在数据量比较大,字段频繁变更,数据频繁刷新,大数据架构方面如何设计呢。大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输... 就可以使用SQL对数据进行实时OLAP分析。上面的架构中间层的数据落到Kafka虽然有很多优势,但是Kafka本身不是一个数据库,不支持SQL查询,也不支持数据的索引和聚合,因此在数据分析方面的能力有限。另外Kafka是一个基...
基于ClickHouse的复杂查询实现与优化|社区征文
## 项目背景ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。两阶段的执行模式能...
