详解大厂实时数仓建设方案|秒级|数据源|应用层|olap_网易订阅

DIM层数据来源于两部分:一部分是Flink程序实时处理ODS层数据得到,另外一部分是通过离线任务出仓得到;DIM层维度数据主要使用MySQL、Hbase、fusion(滴滴自研KV存储)三种存储引擎,对于维表数据比较少的情况可以使用MySQL,对于单条数据大小比较小,查询QPS比较高的情况,可以使用fusion存储,降低机器内存...

金融行业在数仓建设与数据治理的最佳实践

敏感数据未加密,数据下载入口多,大量明细数据通过Tableau进行处理,无下载记录,数据安全风险非常高。数据口径差异明显在一些整合数据口径下,由于各自整合口径来源不同,后续指标口径不一致。这些问题突显出在整个数据仓库建设和优化过程中,需要在数据治理体系、技术架构、安全策略和运营管理等多方面进行明确规划和持续优化。

数据仓库,为什么需要分层建设和管理?

ODS层:贴源数据层,一般是从各种业务系统、日志数据库将数据汇集到数据仓库中,作为原始数据存储和备份,一是数据仓库建设不会直接查业务的关系型数据库,而是通过数据同步的方式,将业务从库数据同步到HDFS(Hive)等,适合海量数据存储和加工处理的介质中。DWD层:数据明细层,对ODS层数据进行规范化处理,例如脏数据过滤、...

SQL 2008数据仓库可扩展性

摘要:SQLServer2008在数据仓库的可伸缩性方面有了巨大的飞跃,从来没有一款产品能够像SQLServer2008这样轻松的满足大型企业对于数据仓库的需求。SQLServer2008中集成了一系列的产品来帮助您构建数据仓库并对其中的数据进行查询和分析。这其中包括SQLServer的关系型数据库系统,AnalysisServices,IntegrationServi...

既快又好还省,实时数仓新选择——Doris

大约在2000年前后数据仓库开始进入中国，最开始主要集中了银行业和电信业。银行业建设数据仓库的动力来自于监管要求和1104监管报送系统，电信业的动力主要是推动省市级子公司汇总数据到总公司，构建统一的财务分析报表。两个行业的应用，为数据仓库概念在中国的普及奠定了基础。在2010年以后，随着大数据技术的发展扩展到其它...

从ClickHouse到StarRocks,易点天下数仓平台建设

目前数据平台以实时流和离线处理两条方式同时向StarRocks数据仓库中进行数据load(www.e993.com)2024年12月19日。如下架构中我们自研了数据治理平台(DataPlus)用于数据监控提高数据质量,维护元数据血缘等数据的拓扑结构,自动化建模。另外我们还自研了分布式的跨云调度系统(EasyJob),用来系统便捷的处理多云环境下的数据依赖和调度。下面是目前数据平...

覆盖数万研发人员,字节跳动首次公开效能度量核心技术!

3.1.2数据定义指标定义基于指标中台体现,指标中台的核心在于元信息数据模型设计,对其最重要的要求是:强悍且可扩展的数据表达能力。为了实现这个要求,需要对数据模型进行分层解耦的模块化设计,并保证每层模型均是结构化的。业务模型是对物质世界的一种抽象,指标中台的数据模型是对底层存储引擎的一种抽象。目前公司主...

大数据实时计算流程介绍

另外，从分层建模的角度来看，实时数据仓库的层级不宜太多，否则会增加响应的延时。下图是基于流批一体化计算引擎Flink的实时数据仓库的分层框架和技术选型。1.ODS层从数据源中抽取贴源数据并将其存储在Kafka中，构成了实时数据仓库的ODS层。2.DWD层通过实时订阅Kafka中的流式业务数据，利用Flink计算引擎进行ETL...

最详细!深入浅出理解「3层6类」数据分层

这一层是基于ODS和DIM层的数据做轻度汇总。所谓轻度汇总就是按照一定的主题去组合这些数据,例如:作者信息表、用户信息表、稿件信息表。数据仓库层从上到下,又可以分为3个层:数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS。数据细节层:datawarehousedetails,DWD:这层目的在于将ODS层进行和DW层进行隔离。进入DW...

马蜂窝数据中台起步建设:数仓的架构、模型与应用

细分为DWD(明细数据层)、DWS(汇总数据层)、DIM(公共维度层)三层，主要用于加工存放整合后的明细业务过程数据，以及经过轻度或重度汇总粒度公共维度指标数据。公共数据层作为仓库核心层，定位于业务视角，提炼出对数据仓库具有共性的数据访问、统计需求，从而构建面向支持应用、提供共享数据访问服务的公共数据。DWD：这一...