图数据库入门数据建模基础
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通过和业务方、需求方交谈,或者阅读报表、图表等,可以很容易地识别度量。考虑如下业务需求:-...
ELT in ByteHouse 实践与展望
火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上,构建并优化ELT能力,具体包括四部分:ByteHouse在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteHouse的发展从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选...
超复杂调用网下的服务治理新思路
对它们进行专业化的建模和封装,以实现大量基础能力的复用。第五层是 **数据服务层** ,通过合理的封装,用户无需直接访问数据库的表即可更方便、更安全地使用数据。最后一层是 **基础架构层** ,这层主要提供基础架构领域的各种能力,比如微服务基础组件、微服务基础依赖以及数据库或是消息队列等。字节跳动之所以可以快速孵化新产品,业务层和中台层的建设是一个重要原因。比如新做一个教育应用,我们可以直接调用成熟的账...
一位老IT的2023年的技术总结 |社区征文
## 笔者介绍笔者介绍,近几年的工作内容都与数据库和大数据相关,公司的市场定位 为客户提供数据智能一体化的解决方案,笔者的工作主要围绕公司的旗舰产品做一些售前、售中、售后的事情 ,主要是DBA和技术支持。工作... 虽然学习了某些技术 ,熟悉了一些工具框架,但是搞的东西没有起色,没有实现自由财务,世界没有因为我的存在而进行改变。信息行业中存在哪些亟待解决的事情?从信息建设的方案的初衷出发,大概分为**信息系统建设方案...
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图数据库入门数据建模基础-优选内容
图数据库入门数据建模基础-相关内容
V2.58.0
PostgreSQL 数据库的直连方式,可以满足用户对数据实时性的要求。 【新增】LAS 连接新增抽取新链路 在数据连接的 LAS 连接中新增抽取新链路, LAS 抽取链路不经过JDBC,改成直接传输数据到 hdfs。如下图所示: 【优化】更多技术细节优化 (1)在数据连接的 Redshift 数据源抽取中新增支持 text, super类型的字段接入。(2)文件上传支持解析百分数 2.1.2 可视化建模新功能【新增】自定义SQL算子新增常见函数库 可视化建模中自定义SQL算子...
2024年03月
发布时间:2024-03-29发布版本:V1.22迭代说明: 标签体系 更新类型 功能描述 产品截图说明 优化 标签更新与上游依赖逻辑优化: 定时更新的标签: 不与手动更新的上游标签建立依赖关系,仍与数据源有依赖; 手动更新的标签: 完全独立,不会因上游档案的更新而自动重新计算,如需更新,用户需手动触发。 优化 运算标签赋值逻辑优化,提升数据计算准确性。优化后,如果用户在任意字段(标签/属性)上的对应值为null,该用户最终运算结果为...
V2.64.0
操作路径:数据准备-数据连接-选择“REST API” 详情查看:REST API 数据接入 【优化】ByteHosue CDW 支持自定义连接串 在新版本中,针对 ByteHouse CDW 数据库,支持用户自定义 JDBC 连接字符串,从而能够根据特定的... 以适应不同长度的数据集名称。防止同前缀数据集过多时无法区分。操作路径:数据准备-数据集-概览页面 【优化】三方数据源任务状态优化 在V2.64.0版本中,支持三方数据通过可视化建模生成的数据集的任务状态查看与管...
StarRocks
1. 概述 支持接入 StarRocks 去创建数据集。 StarRocks 数据源目前已支持抽取方式,直连方式即将上线。 在连接数据之前,请收集以下信息: 数据库所在服务器的 IP 地址和端口号 数据库的用户名和密码 2. 快速入门 下面介绍两种方式创建数据连接。 2.1 从数据连接新建(1)进入火山引擎,点击进入到某个具体项目下,点击数据准备,在下拉列表找到数据连接,点击数据连接。(2)在页面中选择 StarRocks。(3)填写所需的基本信息,并进行测试连接...
可视化建模入门指南
可视化建模,是智能数据洞察提供的数据处理与建模功能。本文将为您介绍使用可视化建模的核心流程,帮助您快速了解其整体情况。具体每一个步骤的细节操作,您还可以查看可视化建模的多篇具体文档。 1. 创建任务 在可视... 添加算子及连线 执行数据清洗并建立清理的有向流程 点击输入数据算子块的输出+号,展开可以使用的算子;算子类型包含:数据清洗、输出、特征工程、机器学习、自然语言处理 数据清洗:参考数据清洗 主要负责模型搭建(...
新用户学习路径
可以通过拖拽的方式对已有数据集做可视化查询、分析,并保存成图表。保存的图表还可以放到仪表盘上。详见可视化查询 3.3 数据准备数据集:数据集是由一张或多张表组成的数据模型,是可视化查询分析和数据看板的基础,详见数据集 可视化建模:数据建模作为数据源和可视化展示的中间环节,承接数据源的输入,并输出数据集为可视化展示使用,详见可视化建模 数据连接:创建数据连接是连接外部数据库的前提,数据连接后便可创建数据集或在可...
星环 Inceptor
1. 概述 支持接入星环 Inceptor 数据库去创建数据集。在连接数据库之前,请收集以下信息: 数据库的连接方式; 数据库所在服务器的 IP 地址和端口号; 数据库的用户名和密码; 服务器的 IP 地址和端口号的获取方式可参考连接 BI 2. 快速入门 2.1 从数据连接新建(1)进入火山引擎,点击进入到某个具体项目下,点击数据准备,在下拉列表找到数据连接,点击数据连接。(2)在页面中选择星环 Inceptor。(3)填写所需的基本信息,然后可以选择用户...
ELT in ByteHouse 实践与展望
火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上,构建并优化ELT能力,具体包括四部分:ByteHouse在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteHouse的发展从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选...
快速入门
说明 本指南用于客户与火山引擎对隐私计算平台的联合测试,帮助客户快速完成联邦建模的前置工作。 前置条件 环境准备:已完成平台部署。 准备数据:根据约定的数据格式,准备训练数据和测试数据。 数据要求 类型 数据集名称(推荐) 数据范围 训练数据 trainData_xx CSV 格式,包含表头 测试数据 testData_xx CSV 格式,包含表头 字段要求 字段名 类型 备注 raw_id string 必须, sha256 电话号码,求交 ID label int 必须,1 正例,0 负例 ...
