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數(shù)據(jù)倉庫

309內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場景，幫助用戶更好的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，最終支撐企業(yè)分析決策。

共 309 條

老板又讓我負(fù)責(zé)數(shù)倉 DWS 層建設(shè)了...

DWS（Data Warehouse Service）層是數(shù)據(jù)倉庫的服務(wù)數(shù)據(jù)層，位于DWD層之上，ADS層之下。它主要承擔(dān)了將明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主題聚合的職責(zé)，是數(shù)據(jù)倉庫中承上啟下的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2025-04-09 10:24:36

DWS 服務(wù)數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)倉庫

寫給小白的“數(shù)據(jù)倉庫”科普

數(shù)據(jù)倉庫，是一個(gè)面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對(duì)穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策（Decision Making Support）。

2025-03-12 03:00:00

數(shù)據(jù)倉庫集成管理決策

貨拉拉Flink CDC實(shí)踐：穩(wěn)定性建設(shè)與數(shù)據(jù)入湖新探索

本文將分享貨拉拉基于 Flink CDC 的建設(shè)實(shí)踐，以及對(duì) CDC 數(shù)據(jù)入湖的新思考。我們正在建設(shè)的數(shù)據(jù)入湖，也做了一些面向未來的設(shè)計(jì)，包括 CDC 數(shù)據(jù)入湖分析。

2025-02-11 10:13:05

Flink 數(shù)據(jù)湖湖倉一體

抖音集團(tuán)離線數(shù)倉血緣基礎(chǔ)能力的構(gòu)建與應(yīng)用

本文將從底層視角來描述血緣在離線數(shù)倉場景的具體應(yīng)用。我們提出了一套依托 SQL 血緣能力的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)保護(hù)解決方案。

2025-01-09 08:22:05

離線數(shù)倉數(shù)據(jù)建設(shè)SQL 血緣

用通用語義層解決數(shù)據(jù)不一致問題譯文精選

不同的BI、分析和數(shù)據(jù)科學(xué)工具導(dǎo)致用戶組之間在數(shù)據(jù)解釋、業(yè)務(wù)邏輯和定義方面存在差異，通用語義層可以解決這些差異。

2024-11-18 08:00:00

數(shù)據(jù)倉庫通用語義層商業(yè)智能

數(shù)據(jù)管理的四大支柱：揭秘?cái)?shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)治理和主數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)中臺(tái)作為數(shù)據(jù)的“中央廚房”，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的整合和加工；數(shù)據(jù)倉庫作為數(shù)據(jù)的“圖書館”，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢分析；數(shù)據(jù)治理作為數(shù)據(jù)的“交警”，確保數(shù)據(jù)的規(guī)范和安全；而主數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)的“身份證”，確保數(shù)據(jù)的權(quán)威性和一致性。這些概念在企業(yè)中相互協(xié)作，共同構(gòu)成完整的數(shù)據(jù)管理體系。

2024-11-07 09:56:47

數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)倉庫

滴滴指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)踐

指標(biāo)是對(duì)客觀世界業(yè)務(wù)過程以及結(jié)果的度量，是企業(yè)數(shù)倉的核心產(chǎn)物，通常需要配合維度及聚合方式進(jìn)行衡量。完善的指標(biāo)體系不僅可以輔助業(yè)務(wù)進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營，而且可以指導(dǎo)戰(zhàn)略層進(jìn)行經(jīng)營分析以及業(yè)務(wù)決策。

2024-09-29 08:54:36

數(shù)倉交付指標(biāo)管理企業(yè)數(shù)倉

字節(jié)跳動(dòng)開源云原生數(shù)倉引擎 ByConity 技術(shù)詳解與應(yīng)用

本文介紹字節(jié)跳動(dòng)開源的云原生數(shù)倉引擎，ByConity。ByConity 是基于 ClickHouse 產(chǎn)生。ClickHouse 社區(qū)已經(jīng)發(fā)展了很多年。字節(jié)從 2017 年開始大規(guī)模使用 ClickHouse。在驗(yàn)證了多款產(chǎn)品之后，最終發(fā)現(xiàn) ClickHouse 是唯一能夠支撐字節(jié)當(dāng)時(shí)的體量以及保證查詢體驗(yàn)的產(chǎn)品。

2024-09-23 08:15:11

云原生 ByConity 數(shù)倉引擎

數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)Snowflake的全面管理指南譯文精選

Snowflake的管理涉及到各種任務(wù)，從用戶和角色管理到數(shù)據(jù)加載和安全性等方面。

2024-09-13 12:25:43

數(shù)據(jù)倉庫 Snowflake

Apache Paimon 實(shí)時(shí)湖倉存儲(chǔ)底座

本次分享包括四個(gè)部分。首先是關(guān)于實(shí)時(shí)湖倉的介紹，什么是實(shí)時(shí)湖倉、為什么需要實(shí)時(shí)湖倉？第二部分介紹與 Apache Paimon 相關(guān)的技術(shù)。第三部分介紹 Paimon 在各個(gè)公司的主流應(yīng)用場景。最后一部分將介紹 Paimon 目前正在發(fā)展的一些前沿技術(shù)。

2024-08-27 09:12:36

實(shí)時(shí)湖倉 Paimon 數(shù)據(jù)架構(gòu)

天穹數(shù)倉自治能力在大模型時(shí)代的新實(shí)踐

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)治理和自治能力的提升變得尤為重要。本次分享題目為“天穹數(shù)倉自治能力新實(shí)踐”。

2024-08-20 08:39:41

大數(shù)據(jù)天穹數(shù)倉數(shù)據(jù)治理

小米數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)實(shí)踐賦能業(yè)務(wù)增長！

本文將介紹小米數(shù)據(jù)中臺(tái)部門在銷售數(shù)倉建設(shè)方面的實(shí)踐。文章將從小米銷售數(shù)倉的發(fā)展歷程開始，介紹其定位、內(nèi)容、作用、規(guī)模等，并分享數(shù)倉建設(shè)常用的維度建模和分層理論，以及小米銷售數(shù)倉的架構(gòu)演進(jìn)和能力沉淀。

2024-08-13 08:14:55

數(shù)據(jù)中臺(tái)銷售數(shù)倉數(shù)倉建設(shè)

新一代實(shí)時(shí)數(shù)倉：阿里云數(shù)據(jù)庫 SelectDB 版--100% 兼容 Apache Doris 的全托管云原生實(shí)時(shí)數(shù)倉

本文將介紹 SelectDB 產(chǎn)品能力及其所支持的場景，為數(shù)倉選型提供參考和借鑒。SelectDB 是基于 Apache Doris 提供的一個(gè)商業(yè)化的云原生產(chǎn)品。Apache Doris 是一款國產(chǎn)的開源數(shù)據(jù)庫，專注于實(shí)時(shí)數(shù)倉領(lǐng)域。

2024-07-25 08:12:11

數(shù)倉選型開源數(shù)據(jù)庫 SelectDB

火山引擎基于 DataLeap 的電商指標(biāo)管理實(shí)踐

本文將分享火山引擎基于 DataLeap 的電商指標(biāo)管理實(shí)踐。指標(biāo)管理的關(guān)鍵在于三個(gè)要素：指標(biāo)的有效拆解、統(tǒng)一基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的建設(shè)，以及指標(biāo)管理角色的明確劃分。

2024-07-18 08:40:28

指標(biāo)管理數(shù)倉建設(shè)大數(shù)據(jù)

金融場景中的指標(biāo)體系建設(shè)與應(yīng)用

本文將分享金融場景中的指標(biāo)體系建設(shè)思路，希望能夠?yàn)榇蠹規(guī)硇碌膯l(fā)。金融行業(yè)的建設(shè)長期以來依賴于成熟技術(shù)，并投入了大量數(shù)據(jù)科技人才，通過自下而上或煙囪式的方式構(gòu)建其基礎(chǔ)架構(gòu)。

2024-07-16 08:38:17

數(shù)據(jù)倉庫指標(biāo)體系大數(shù)據(jù)

阿里云 ClickHouse 企業(yè)版：新一代云原生 Serverless 實(shí)時(shí)數(shù)倉

ClickHouse 企業(yè)版通過存算分離、秒級(jí)擴(kuò)容、Serverless 彈性等技術(shù)手段，降低了資源成本，提高了查詢性能和效率。同時(shí)，該產(chǎn)品支持跨 AZ 高可用和低成本存儲(chǔ)，保證了數(shù)據(jù)的可靠性和經(jīng)濟(jì)性。

2024-07-11 08:13:32

ClickHouse 云原生數(shù)據(jù)分析

在電商場景中，如何建設(shè)全鏈路數(shù)據(jù)血緣？

本文將分享在電商場景中如何建設(shè)數(shù)據(jù)血緣。在數(shù)據(jù)一致性方面，通過全鏈路血緣等手段，我們實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)從定義到生產(chǎn)消費(fèi)的完整自動(dòng)化流程，提升了指標(biāo)的管理效率，減少了人為失誤。

2024-07-09 10:53:35

數(shù)據(jù)血緣數(shù)據(jù)一致性數(shù)倉體系

數(shù)據(jù)倉庫中的七種建模方法及示例

試象一下，你是一家繁忙餐廳的分析工程師。每天，顧客都會(huì)預(yù)訂、下訂單并完成付款。所有這些數(shù)據(jù)都會(huì)流入餐廳的交易數(shù)據(jù)庫，記錄每次互動(dòng)的詳細(xì)信息。

2024-06-12 13:46:41

數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)

第三代指標(biāo)平臺(tái)如何擺脫 ETL 寬表開發(fā) 做“輕”數(shù)倉

第三代指標(biāo)平臺(tái)給我們 IT 部門帶來的體驗(yàn)改變，表現(xiàn)在大幅減少指標(biāo)重復(fù)開發(fā)的工作量和運(yùn)維變更的工作量。對(duì)業(yè)務(wù)部門來說，它提供了真正處理“最后一公里”自主分析問題的體驗(yàn)，讓業(yè)務(wù)人員能夠自助完成分析工作，而不需要為增加字段或維度而頻繁聯(lián)系 IT 部門。

2024-05-22 09:48:04

自動(dòng)化指標(biāo)平臺(tái)數(shù)倉

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓縮算法調(diào)研：snappy、gzip還是lz4？

壓縮比是衡量壓縮算法效率的重要指標(biāo)之一，它表示壓縮后的數(shù)據(jù)大小與原始數(shù)據(jù)大小之間的比率。一般來說，壓縮比越高，表示壓縮算法越有效，可以更好地減小數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間或網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的占用。

2024-04-29 08:53:10

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

Hudi 1.0 新功能預(yù)覽

本文將詳細(xì)闡述 Hudi 1.0 在設(shè)計(jì)上的重新思考和設(shè)計(jì)思路，并深入探討 1.0 版本中發(fā)布的一些新功能。Hudi 是一個(gè)高效的事務(wù)型數(shù)據(jù)湖倉平臺(tái)，其核心特色是一個(gè)開放性的表格式定義和一套全面的事務(wù)數(shù)據(jù)庫核心層。

2024-04-26 07:36:42

Hudi 1.0 數(shù)據(jù)湖倉數(shù)據(jù)查詢

物化視圖在 MaxCompute 中的探索與實(shí)踐

物化視圖（Materialized View，以下簡稱 MV）是將查詢結(jié)果預(yù)先計(jì)算并存儲(chǔ)的一種特殊的物理表，當(dāng)執(zhí)行相關(guān)查詢時(shí)，可以自動(dòng)復(fù)用預(yù)計(jì)算結(jié)果，提高查詢性能。物化視圖作為一種查詢加速器，在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)時(shí)代有著廣泛的用途。今天和大家分享物化視圖在 MaxCompute 的實(shí)踐。

2024-04-17 07:21:52

物化視圖查詢加速器數(shù)據(jù)倉庫

Data Fabric 在數(shù)據(jù)集成場景的實(shí)踐

本文將介紹 Data Fabric 的基本概念及其在數(shù)據(jù)集成場景的實(shí)踐案例。Data Fabric 到底是什么？Data Fabric 中文翻譯成數(shù)據(jù)網(wǎng)格。而數(shù)據(jù)的虛擬化是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)網(wǎng)格化很關(guān)鍵的一項(xiàng)技術(shù)。

2024-03-04 07:34:32

數(shù)據(jù)網(wǎng)格數(shù)倉數(shù)據(jù)虛擬化

螞蟻指標(biāo)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)踐

從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度看，指標(biāo)是綜合體現(xiàn)總體數(shù)量特征的概念和數(shù)值。在數(shù)據(jù)倉庫體系中，指標(biāo)是其核心產(chǎn)物，它是信息層面的一種載體。從 DIKW 模型的角度分析，指標(biāo)必須滿足一些基本要求，包括準(zhǔn)確性、完整性、及時(shí)性和一致性。

2024-02-19 08:12:15

DIKW 模型指標(biāo)系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫之間的五大差異

根據(jù)Google的說法，對(duì)“大數(shù)據(jù)”的興趣已經(jīng)持續(xù)了好幾年，而且在過去幾年里真正的興起。這篇文章的目的是為了幫助突出數(shù)據(jù)湖泊和數(shù)據(jù)倉庫之間的差異，幫助您就如何管理數(shù)據(jù)做出明智的決定。

2023-11-27 16:35:28

數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉庫

大話數(shù)倉，數(shù)據(jù)倉庫，維度建模方法（二）

前文已經(jīng)簡單介紹了什么是數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫事實(shí)表、維表等相關(guān)概念。在了解這些概念之后，我們要建設(shè)符合企業(yè)要求，能支持業(yè)務(wù)使用、運(yùn)營分析的數(shù)據(jù)倉庫。

2023-11-23 16:59:37

數(shù)據(jù)倉庫建模

大話數(shù)倉，數(shù)據(jù)倉庫（一）

數(shù)據(jù)倉庫，是越來越流行的數(shù)據(jù)解決方案。傳統(tǒng)煙囪式的數(shù)據(jù)開發(fā)模式，顯然不能滿足日益增長的數(shù)據(jù)需求，而作為大數(shù)據(jù)量化方案、解決大數(shù)據(jù)問題、發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值的大數(shù)據(jù)倉庫被很多公司采納使用。

2023-11-23 16:53:56

數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)

從Clickhouse遷移到Doris，數(shù)據(jù)倉庫性能大提升

本文分享如何從ClickHouse遷移到Doris的過程，包括為什么需要更改，需要注意什么以及如何比較兩個(gè)數(shù)據(jù)庫在各自環(huán)境中的性能。

2023-11-17 18:02:19

數(shù)據(jù)倉庫性能 Doris

從數(shù)據(jù)池或大數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)湖

這篇博文討論了從數(shù)據(jù)池/大數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)湖的演變。它探討了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的局限性以及數(shù)據(jù)湖在可擴(kuò)展性、敏捷性和自助服務(wù)方面的優(yōu)勢(shì)

2023-11-09 15:56:26

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)湖

2023 年數(shù)據(jù)倉庫終極指南：概念、技術(shù)和新興趨勢(shì)

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中，管理和分析大量數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)成功的關(guān)鍵方面。數(shù)據(jù)倉庫是一種強(qiáng)大的解決方案，可幫助組織有效地存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)，從而推動(dòng)明智的決策。

2023-11-09 15:02:45

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)湖架構(gòu)師

深算院重磅發(fā)布原創(chuàng)數(shù)據(jù)庫YashanDB 助力國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫高質(zhì)量發(fā)展原創(chuàng)

11月8日，YashanDB 2023年度產(chǎn)品發(fā)布會(huì)成功召開

2023-11-08 14:18:49

數(shù)據(jù)庫

一文讀懂?dāng)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)中的屬性定義與元數(shù)據(jù)的區(qū)別

最近在做項(xiàng)目過程中發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題：有些同事經(jīng)常把指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)中的業(yè)務(wù)屬性、技術(shù)屬性、管理屬性當(dāng)做業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)、管理元數(shù)據(jù)或者在數(shù)據(jù)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)定義的時(shí)候直接分為業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)和管理元數(shù)據(jù)。

2023-10-30 15:28:51

數(shù)據(jù)倉庫

阿里巴巴數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)與構(gòu)建實(shí)踐

阿里云大數(shù)據(jù)開發(fā)治理工具 DataWorks從2009 年發(fā)展至今，已經(jīng)有14年的發(fā)展歷程。2021年云棲大會(huì)上，DataWorks 全新推出數(shù)據(jù)建模工具 DataWorks 智能數(shù)據(jù)建模。同 DataWorks 數(shù)據(jù)開發(fā)等產(chǎn)品模塊相同，智能數(shù)據(jù)建模的產(chǎn)品建設(shè)離不開阿里巴巴內(nèi)部各業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)倉庫團(tuán)隊(duì)，如菜鳥、淘寶、天貓等數(shù)據(jù)倉庫團(tuán)隊(duì)的貢獻(xiàn)。

2023-10-26 06:55:46

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫

B站數(shù)據(jù)質(zhì)量保障體系建設(shè)與實(shí)踐

本文將分享 B 站數(shù)據(jù)質(zhì)量保障體系的建設(shè)和實(shí)踐。文章將關(guān)注數(shù)倉和建模的相關(guān)方法論，講解 B 站數(shù)倉平臺(tái)團(tuán)隊(duì)在數(shù)倉建設(shè)和建模過程中所做的工作，并分享質(zhì)量保障方面取得的成果。

2023-10-26 06:43:25

數(shù)倉建模

談?wù)剶?shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)建模優(yōu)秀實(shí)踐

開發(fā)和生成數(shù)據(jù)庫中使用的數(shù)據(jù)概念表示的過程稱為數(shù)據(jù)建模。數(shù)據(jù)倉庫上下文中的數(shù)據(jù)建模是創(chuàng)建將存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)的邏輯表示的過程。

2023-10-08 16:26:23

數(shù)據(jù)倉庫

民主化A/B實(shí)驗(yàn)

A/B實(shí)驗(yàn)是一種通過實(shí)驗(yàn)來做效果評(píng)估的方法，主要流程是將評(píng)估對(duì)象隨機(jī)抽樣成對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組，對(duì)實(shí)驗(yàn)組施加策略干預(yù)，然后通過兩組之間的效果對(duì)比，得出上線策略會(huì)產(chǎn)生的影響。本文分享的內(nèi)容不涉及具體的算法。

2023-10-07 07:42:12

A/B實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)倉庫

Apache Doris入門，下一代實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫

層級(jí)存儲(chǔ)的主要目的是節(jié)省成本。層級(jí)存儲(chǔ)將熱數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)分開存儲(chǔ)，熱數(shù)據(jù)是經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)，而冷數(shù)據(jù)則不是。它允許用戶將熱數(shù)據(jù)放入快速但昂貴的磁盤（如 SSD 和 HDD），將冷數(shù)據(jù)放入對(duì)象存儲(chǔ)中。

2023-10-05 18:25:40

存儲(chǔ)分開存儲(chǔ)SSD

大語言模型在數(shù)倉數(shù)據(jù)治理上的落地實(shí)踐

大語言模型是一種基于Transformer模型的自然語言處理技術(shù)。它通過大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練來學(xué)習(xí)語言模型，然后可以在各種任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，以實(shí)現(xiàn)更具體的應(yīng)用。

2023-09-28 08:19:57

語言模型數(shù)倉數(shù)據(jù)

G行數(shù)據(jù)倉庫數(shù)字化運(yùn)維探索實(shí)踐

?IT業(yè)對(duì)金融系統(tǒng)生命周期和投入一般表述為“三分建設(shè)、七分運(yùn)維”，由此可見運(yùn)維在整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的建設(shè)、運(yùn)行、維護(hù)、管理中充當(dāng)重要的一環(huán)。

2023-09-26 07:18:43

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)字化 ?IT

ElasticSearch+Kibana on K8s 講解與實(shí)戰(zhàn)操作（版本7.17.3）

Elasticsearch 7 引入了集群維護(hù)模式（cluster maintenance mode），允許您更方便地執(zhí)行維護(hù)操作而不影響數(shù)據(jù)平衡。您可以將集群設(shè)置為維護(hù)模式，然后執(zhí)行維護(hù)操作，最后再將集群恢復(fù)到正常狀態(tài)。

2023-09-11 00:09:18

Kibana K8s 數(shù)據(jù)

技術(shù)的未來：亞太地區(qū)數(shù)據(jù)倉庫即服務(wù)及其對(duì)電信的影響

DWaaS是一種基于云的數(shù)據(jù)管理形式，允許用戶從任何位置訪問和分析數(shù)據(jù)。這對(duì)于每天處理大量數(shù)據(jù)的電信企業(yè)來說尤其有利。以其技術(shù)實(shí)力而聞名的亞太地區(qū)一直處于這一發(fā)展的前沿，許多企業(yè)采用DWaaS來簡化運(yùn)營并提高效率。

2023-09-07 15:54:26

數(shù)據(jù)倉庫 DWaaS

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析架構(gòu)：驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策

在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了企業(yè)決策的核心資產(chǎn)。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析架構(gòu)的崛起，為企業(yè)提供了有效地管理和分析海量數(shù)據(jù)的解決方案，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的愿景。這個(gè)強(qiáng)大的架構(gòu)不僅能夠幫助企業(yè)更好地理解市場、客戶和業(yè)務(wù)，還能夠發(fā)掘潛在的機(jī)會(huì)，提高決策的準(zhǔn)確性和效率。

2023-09-05 16:30:53

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)分析

字節(jié)基于 Hudi 的批流一體存儲(chǔ)實(shí)踐

通過采用Hudi作為底層存儲(chǔ)引擎，結(jié)合分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理，實(shí)現(xiàn)批流一體業(yè)務(wù)高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢。該方案已在金融風(fēng)控、零售電商和物流運(yùn)輸?shù)榷鄠€(gè)場景中得到成功應(yīng)用，解決了業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。未來，將進(jìn)一步優(yōu)化和完善批流一體存儲(chǔ)實(shí)踐方案。

2023-09-05 07:22:17

Hudi 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

星云零售信貸基于 Doris 的 OLAP 演進(jìn)之路

隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和數(shù)據(jù)量的快速增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)無法滿足星云零售信貸的數(shù)據(jù)分析需求。因此，團(tuán)隊(duì)開始探索基于Doris的OLAP解決方案，以實(shí)現(xiàn)更高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)處理和分析。本文將介紹星云零售信貸基于Doris的OLAP演進(jìn)之路，包括實(shí)踐中所面臨的問題和解決方法。

2023-09-04 07:09:08

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)處理

如何構(gòu)建與優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)與模型設(shè)計(jì)？

數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)中存儲(chǔ)和管理大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的核心組件，用于支持業(yè)務(wù)分析和決策制定。構(gòu)建和優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)和模型設(shè)計(jì)是確保數(shù)據(jù)倉庫能夠高效、可擴(kuò)展地滿足業(yè)務(wù)需求的關(guān)鍵要素。

2023-08-31 17:10:56

數(shù)據(jù)倉庫高級(jí)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)架構(gòu)

MaxCompute湖倉一體方案新能力

本次分享的題目為《MaxCompute增量更新和處理架構(gòu)以及智能數(shù)倉新優(yōu)化解密》。一般綜合解決方案會(huì)采用Lambda架構(gòu)去支持大數(shù)據(jù)的復(fù)雜業(yè)務(wù)，全量批處理使用 MaxCompute 鏈路，時(shí)效性要求高的使用增量處理實(shí)時(shí)鏈路。但該架構(gòu)也存在大家所熟知的問題，如圖中所示。

2023-08-30 07:14:27

MaxCompute 湖倉一體

效率提升 10 倍！達(dá)達(dá)基于 StarRocks 極速統(tǒng)一的智能配送再升級(jí)

隨著國內(nèi)大數(shù)據(jù)架構(gòu)技術(shù)的不斷演進(jìn)，達(dá)達(dá)快速構(gòu)建了以 Apache Hive 和 Apache Spark 為核心的離線數(shù)據(jù)倉庫，以及以 Apache Flink 和 Apache Kafka 為核心的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理鏈路。在業(yè)務(wù)發(fā)展和整體架構(gòu)的不斷迭代過程中，我們嘗試了不同時(shí)期出現(xiàn)的優(yōu)秀 OLAP 產(chǎn)品來解決我們?cè)跀?shù)據(jù)分析中對(duì)查詢加速的需求。

2023-08-29 18:55:25

StarRocks 大數(shù)據(jù)架構(gòu)

實(shí)時(shí)數(shù)倉混沌演練實(shí)踐

基于中間件、數(shù)據(jù)庫、JVM、基礎(chǔ)資源、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)等注入常見的異常，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)中梳理的應(yīng)用核心場景進(jìn)行混沌演練，檢驗(yàn)系統(tǒng)的脆弱性和應(yīng)急響應(yīng)能力，從而提升團(tuán)隊(duì)的穩(wěn)定性保障處理能力。

2023-08-29 10:20:00

JVM 數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)

基于Lambda架構(gòu)的實(shí)時(shí)電商數(shù)倉建設(shè)經(jīng)驗(yàn)分享

文章分享了某電商平臺(tái)離線數(shù)倉、實(shí)時(shí)數(shù)倉、數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。電商平臺(tái)以APP作為載體，最重要的數(shù)據(jù)就是以訂單為核心的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和以日志流為核心的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這也互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)最典型的應(yīng)用場景。

2023-08-29 07:42:21

離線數(shù)倉實(shí)時(shí)數(shù)倉

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析：驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策

在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)和組織最寶貴的資源之一。數(shù)據(jù)的價(jià)值不僅在于收集和存儲(chǔ)，更在于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析和挖掘。數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)分析作為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的重要工具，正在被越來越多的企業(yè)所采用。

2023-08-23 15:33:15

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)分析

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