ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章,描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求,并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送:安全快速稳定的移动消息推送服务,支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型,有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
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1.腾讯云BI:提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力,帮助经营者快速获取决策数据依据。
预计到2025年,全球数据量将增长至180ZB,企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在,并且其功能不断扩展,可以帮助应对这两个挑战。然而,根据独立市场研究公司VansonBourne的研究,无论技术成熟度如何,而且数据仓库通常由专家开发,失败项目的比例仍然高居不下。
2021年有两条主线,一个是生态系统和商业模式的成熟,比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金,甚至正在追求 IPO;另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起,无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台,截至目前,亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
2020年12月20日,在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上,腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结,并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示,当前技术环境变化飞速,单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战,腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务,助力企业生产力加速提升。
问题导读 1.实时数据仓库有哪些特点? 2.公司构建实时数据仓库有哪些好处? 3.如何构建实时数据仓库? 4.实时数据仓库本文解析了哪些架构? 越来越多的实时数据需求,需要更多的实时数据来做业务决策,例如需要依据销售情况做一个资源位的调整;同时有些活动也需要实时数据来增强与用户的互动。如果数据有实时和离线两种方案,优先考虑实时的,如果实时实现不了再考虑离线的方式。 实时数据仓库,已经被很多公司所接受,而且接触很多About云社区会员,都在筹备搭建实时数据仓库。 1.那么实时数据仓库有哪些特点:
微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。
作者:沃纳•威格尔(Werner Vogels),亚马逊全球副总裁兼CTO 翻译:腾讯科技 2014年,我们见证了云计算如何推动消费产品和企业级产品领域的伟大创新,而成为不同规模组织的新常态。如今,
作为程序员,我们写的大多数商业项目,往往都需要用到大量的数据。计算机的内存,可以实现数据的快速存储和访问。
在2018年8月2日,Oracle数据库大会在北京举行,在这个会议上,有哪些重要信息披露?Oracle的数据库战略又发生了哪些改变?用户最关心的数据库特性是什么?而Oracle又是如何倾听用户的建议?
导语 | 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信WeOLAP团队联手腾讯云,共建千台规模、数据PB级、批流一体的ClickHouse数据仓库,实现了10倍以上的性能提升。本文将由浅入深,为大家揭晓微信在ClickHouse实时数仓实践中积累的经验及方法。 (作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库Clickhouse团队) 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含以下几
12月19日至20日,由腾讯主办的 2020 Techo Park 开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会,Techo Park 开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践,和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会,您可以体验更多创意玩法:不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派,还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受
关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 Greenplum 是全球首个开源、多云分布式数据库,2019年被 Gartner 列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。 和腾讯云大学合作的《六节课快速上手Greenplum》已经进行到第五场,在前四场的活动中,来自Greenplum社区和原厂的专家们分别为大家介绍了Greenplum的安装与部署,Greenplum备份、安全与高可用,生态与工具,和快速调优等的干货内容,相关PPT欢迎前往Greenplum中文社区网站下载页面获取。 第五堂课的主题是G
数据湖是一个集中的存储库,允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据,而不必首先构造数据,并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习,以指导更好的决策。
作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含
大数据时代中,数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题,但是存在烟囱式、冗余高的弊端
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”,这是一个由社区驱动的活动,包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 等。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦~ 图片案例名称案例简介使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统介绍从 mysql 数据库采集数据到流计算服务 Oceanus 进行分析,最后输出到 ElasticSearch 服务的实践。可作为日志搜索场景解决方案使用。使用 MySQL 关联 HBase 维表数据到 ClickHouse介绍结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus、HBase 以及云数据仓库 ClickHouse 来构建实时数仓,并通过流计算 Oceanus 读取 MyS
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景
如果企业采用大数据技术,那么必然会使用云计算技术,因为云平台已经成为存储和处理大量数据的标准平台。随着云计算巨头致力于争夺市场领先地位,云计算服务将在2020年迅速增长。
导读:本文介绍数据治理有关的名词和概念。当然,与数据治理相关的概念非常多,以下仅罗列几个常见的。
据 Gartner Group 称,数据集成、迁移和商业智能项目在至少 70% 的案例中第一次尝试就失败了。商业组织产生(和要求)比以往任何时候都多的数据,但是,失败率令人震惊。在当今的任何业务中,ETL 技术都是数据分析的基础。数据仓库、数据集市和其他重要的数据存储库都加载了从事务应用程序中提取并转换为在商业智能应用程序中进行分析的数据。
说到数据库相信很多人都知道,对于很多的公司来说,公司的品种越多,成立的时间越久,对于储存数据的电脑就会要求越高,而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生,并有效地储存数据资料,就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库?云数据仓库世界排名的厂商有哪些?
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。 当我们已经进入2022年,我们可以
笔者在学习过程中遇到的大数据框架,系统和数据库遇到的一些问题总结,也分享给大家一起学习。
数据仓库(Data Warehouse,DW):始于 20 世纪 80 年代,发展于 20 世纪 90 年代,后与商务智能(Business Inteligence,BI)作为业务决策主要驱动力协同发展。赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型,整合后的数据能为业务运营提供洞察,为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
商务智能这个术语有两层含义。 P292
随着互联网的快速发展,云计算也成了很多企业的基础配置。特别是一些大企业对于云计算的需求量是很大的,同时对于云数据库的要求也比较高,特别是在安全性与可靠性方面。那么云数据仓库租用价格是多少?云数据仓库的优势有哪些
“提示说明:数据猿最新发布产业全景图:2020中国数据智能产业图谱1.0版,欲获取超高清版大图,后台回复关键词“图谱”即可。
作者 | Matt Bornstein, Jennifer Li, Martin Casado 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 自从我们在 2020 年底发布了一套参考架构以来,数据基础设施行业的增长势头有增无减。在过去的一年里,几乎所有的关键行业指标都创下了历史新高,新的产品类别出现的速度超过了大多数数据团队可以合理跟踪的速度。甚至连基准战争和广告牌之争也卷土重来。 为了帮助数据团队紧跟行业内发生的变化,我们在这篇文章中发布了一套最新的数据基础设施。它们展示了当前分析和运营系统的
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
相比于普通的自己做的数据库而言,云数据仓库的储存空间更大,安全性更高。而且随着市场经济的发展,对于云数据仓库的需求也更大。那么云数据仓库市场规模有多大?云数据仓库有什么优势?
数据,对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则是可能使企业陷入无休止的问题之后,并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移,那么数据仓库是否也需要上云?上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛?如果考虑上云,都需要注意哪些方面?目前主流云厂商产品又有何特点呢?面对上述问题,本文尝试给出一些答案,供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
数据,对一个企业的重要性不言而喻,如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色,构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则可能使企业陷入无休止的问题之中,并在未来的企业竞争中处于劣势。
在 2016 年正式开源后,ClickHouse 这个大数据计算引擎里的后起之秀开始在一众“前辈”面前崭露头角。近两年来,ClickHouse 的关注度、采用度得到了显著提升,这归功于其强大的性能优势和细粒度的分析能力。 字节跳动是国内最大规模的 ClickHouse 使用者之一:节点总数超过 18000个;最大内部集群 2400 余台;管理数据量超 700 PB。然而正如《人月神话》所言,软件开发没有银弹,开源版的 ClickHouse 也无法解决字节跳动复杂的业务场景所带来的个性化挑战。为了解决实际业务
数据无论是对于我们个人来说,还是对于公司来说,都是非常重要的。那么,如何储存数据也是许多公司面临的问题,直接数据既要保证安全性,又要保证我们在储存的时候便捷性,访问的时候也需要快速响应。那么有什么样的方式能够储存这样如此庞大的数据量呢?在云数据仓库 Snowflake,提出云数据库概念之前,大部分的企业都会使用传统数据库来解决这一难题。那么,云数据仓库的意义是什么呢?
回顾数据仓库的发展历程,大致可以将其分为几个阶段:萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
关于作者:我是水大人,资深潜水员,一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手,爱折腾不爱玩,爱总结爱思考的老兵,错了改改了又错的惯犯。
企业数据仓库平台的所有者面临许多常见挑战。在本文中,我们着眼于七个挑战,探讨对平台和业务所有者的影响,并强调现代数据仓库如何应对这些挑战。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进,随着云计算的普及,传统的数据仓库架构在资源弹性,成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO,腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成,为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术,以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
云数据仓库套件 Sparkling(Tencent Sparkling Data Warehouse Suite)基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库,并高效的弹性扩缩容,支持数据可视化,通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
来源:五分钟学大数据 本文约10000+字,建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充? 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日,腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会,并探讨了数据仓库的多元技术,聚焦云端数据仓库的热潮,展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口,助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看,
机器学习 (ML) 等人工智能 (AI) 技术改变了我们处理和处理数据的方式。然而,人工智能的采用并不简单。大多数公司仅将 AI 用于其数据的最小部分,因为扩展 AI 具有挑战性。通常,企业无法利用 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。
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