双十一余韵未歇,刚处理完一波售后及退件等“剁手后遗症”的各方人马也已经为再战双十二做好了准备。截至 12 日零点,天猫双十一成交额达 2135 亿元。与此同时,据国家邮政局监测数据显示,主要电商企业 11 日全天共产生快递物流订单 13.52 亿件,各邮政、快递企业共处理 4.16 亿件,再创历史新高——这一系列庞大的数字背后,是否也包含了你的战绩?随手滑开购物界面,是否曾被“猜你喜欢”中的某样单品达成取向狙击,看穿你的心意?
最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍,包括各个阶段的任务以及项目的简介,环境,需求等等…
MPP代表"Massively Parallel Processing",是一种计算机架构,旨在通过分布式处理来实现大规模数据处理和分析。它使用多个处理器或计算节点同时工作,以加快数据处理速度和提高性能。MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序,如数据仓库、商业智能和大数据分析。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论,网上已经有很多内容了,也有很多的经典书籍,本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
特步集团有限公司是中国领先的体育用品企业之一,主要从事运动鞋、服装及配饰的设计、开发、制造和销售。为了提高特步零售 BI 主题数据分析的准确性和时效性,降低对 SAP HANA 平台的依赖,2020 年 11 月特步集团首次引入了 Apache Doris 进行数据仓库搭建试点。在经历实时日报(移动端)和《特步全网零售战绩》大屏两个小项目的成功后,于 2021 年 3 月开始逐步启动特步儿童 BI、特步电商 BI、双十一大屏、特步新品牌 BI 等多个项目,经过一年的努力,初步完成了基于 Apache Doris 的零售数据仓库搭建和上线运行。
随着数据量的增大,传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理,数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前,我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构(Symmetric Multi-Processor,SMP)、非一致存储访问结构(Non-Uniform Memory Access,NUMA),以及海量并行处
在以上的架构中可以看出Greenplum主要是由Master和Segment组成的,Master承担生成查询计划并派发汇总执行结果,Segment是执行查询计划及数据储存管理。集群可以直接加载外部的数据。
内容来源:2017 年 11 月 18 日,北京偶数科技创始人兼CEO常雷在“第七届数据技术嘉年华”进行《云数据库的本质》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
首先,在学习大数据之前,需要了解什么是大数据?它是如何诞生的?它有哪些应用场景?只有了解了这些,才能窥视大数据的技术全貌。一个技术的诞生,是顺应时代的,是用于解决某些问题的,它的发展也一定是有内在逻辑的。接下来,一起去看看。
大数据经过反复炒作之后,慢慢的降温下来。大家不再大谈几个v了,落地到企业会发现,大部分场景还是传统的数据仓库的替换。今天梳理下数据仓库的使用场景,以及需要的技术。 1,先谈下数据仓库准确的概念是什么? 数据仓库 ,由数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)于1990年提出,主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料,透过数据仓库理论所特有的资料储存架构,作一有系统的分析整理,以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行
从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下:
一时间,似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”,仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区,越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机,如今湖仓一体受到前所未有的关注。
与数据库的单表基于ER模型构建思路不同,其面向特定业务分析的特性,决定了它的构建需要整合多套数据输入系统,并输出多业务条线的、集成的数据服务能力,需要考虑更全面的因素,包括:
构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论,包括数据仓库的价值、选型、构建思路,随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升,大型企业需要构建企业级的数据仓库(数据湖)来快速支撑业务的数据化需求,与传统的数据库构建不通,数据仓库即是OLAP场景,偏于历史数据的存储/分析,用冗余存储换取数据价值;
数据猿导读 随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多,系统加工效率逐步降低,满足内部数据分析和监管机构的监管数据不断增加的需求,农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 本篇案例为数据猿
我们一直在追赶续期的迭代。在过去十年中,我们看到了数据处理技术突破性技术进步后的突破性进展,并且在2015年我们已经到了Spark的时代。
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
Greenplum是老牌的MPP数据仓库,查询稳定性很强,SQL支持非常全面(支持ANSI SQL 2008和SQL OLAP 2003扩展;支持ODBC和JDBC应用编程接口。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。),基于PostgreSQL构建而成,主要面向结构化数据OLAP计算,Greenplum在6.0版本大大的提高了对OLTP的支持,tpcb性能提升60倍,单节点查询达到80000TPS(Transactions Per Second,数据库每秒处理事务数),插入操作达到18000TPS,更新操作约7000TPS。
墨墨导读:2020数据技术嘉年华于11月21日落下帷幕,大会历时两天,来自全国各地的数据领域学术精英、领袖人物、技术专家、从业者和技术爱好者相聚北京,见证了个人的快速成长、技术的迭代进步、行业的蓬勃发展、生态的融合共赢,以及市场的风云变迁。
数据湖仓库架构的普及性持续增加,这一点毫不令人惊讶。它们无缝集成数据湖和数据仓库的优点的潜力,承诺为数据处理和分析带来变革性的体验。然而,这种方法也存在缺陷。本文检验了这些挑战,如查询性能和高成本,并确定了帮助数据湖仓库解决它们的新技术。
20世纪90年代,使用MPP架构的Netezza和Teradata的数据库设备对Oracle,IBM和Microsoft在anlytics数据库市场的主导地位提出了挑战,并且随着“大数据”的出现以及带有分布式处理的Hadoop的严峻考验。
随着大数据在越来越多的企业当中落地,企业要开展大数据相关的业务,那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台,往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素,来规划数据平台建设方案。今天我们就来聊聊数据平台建设的几种方案。
这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。 引言 这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂
为什么页面显示都是自己所心水的东西?为什么现在的快递速度那么快? 9小时的时间,今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军,先问大家一个问题:购物车里面的东西都清空了吗?是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手,一边忍不住的动手一键下单购买呢? 虽然双十一发福利的花样越来越多,令许多人恨不得不参加双十一,但是,很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛,看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看,相信在接下来的日子里,国内外朋友都会被快递包裹所包围。
高速性(velocity):大数据要求处理速度快,比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
说到大数据处理可能大家都不会陌生,这是近年来非常火热的话题,各行各业都想借助大数据为自己助力,有了这个工具,就好像在飞机上看农田一般清晰,一目了然,也也就是业内人士常说的大数据提供了一个------上帝视角
【大数据100分】南大通用CTO武新:大数据架构及行业大数据应用〖大数据中级教程〗 主讲嘉宾:武新 主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办:中关村大数据产业联盟 武新,南大通用高级副总裁兼CTO,法国奥尔良大学和法国国家科研中心博士;南大通用GBASE系列数据库产品的总设计师。在著名的甲骨文公司任职12年,是世界顶级的Oracle数据库专家。2010年获得中组部实施的国家“千人计划”荣誉(海外高层次人才引进计划),是国内基础软件行业唯一入选的数据库技术专家。对目前最新兴的列存储技术、压缩技术
学习数仓的时候,可能一开始总是被一些英文缩写名字迷惑,OLAP MPP架构 KAPPA架构 ODS等等,这篇文章就来梳理一下这些基本概念。
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
前面已经给大家讲了《从0到1搭建大数据平台之数据采集系统》、《从0到1搭建大数据平台之调度系统》,今天给大家讲一下大数据平台计算存储系统。大数据计算平台目前主要都是围绕着hadoop生态发展的,运用HDFS作为数据存储,计算框架分为批处理、流处理。
从数据库架构设计的角度,主要有三种,Shared Everything、Shared Disk以及Shared Nothing。
MariaDB ColumnStore利用分布式列式存储和大规模并行处理(MPP)共享无架构扩展了MariaDB企业服务器,将其转变为独立或分布式数据仓库,用于复杂SQL查询和高级分析,而无需创建任何索引。
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。
当前数据仓库的主流架构:分为两个方向一个是 hadoop 体系,一个是 MPP 数据库
<数据猿导读> 中国移动大数据总架构师段云峰在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“无所不在的大数据分析”为主题的演讲.他主要给大家分享了中国移动在系统架构方面的内容,包括移动大数据演进的历程,
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。 数据仓库从1991年被正式提出,历经近30年的发展历程,企业对数据仓库的重要性感知愈加强烈,同时数据仓库在企业端越来越走向成熟和理性。 “企业不再停留
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。
大数据是海量数据模式下,对数据进行存储以及计算的一种架构,或者说生态。数据量达到这个级别,单机数据库、MPP架构都无法支撑的时候,只能寻求大数据架构去做解决。
随着云时代的到来,数据库也开始拥抱云数据库时代,各类数据库系统(OLTP、OLAP、NoSQL等)在各内外云平台(AWS、Azure、阿里云)百花齐放,有开源的MySQL、PostgreSQL、MongoDB,传统数据库厂商的SQLServer、Oracle,云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。有些数据库还处于Cloud Hosting阶段,仅仅是将原有架构迁移到云主机上,利用了云的资源。有些数据库则已经进入了Cloud Native阶段,基于云平台IAAS层的基础设施,构建弹性、serverless、数据共享等能力。
大家好,相信很多的同学都是用过腾讯云,并且都有感情了,今天为大家分享一个经验,如何使用100元预算,建一个1年的Web网站!!!废话少说,直接上干货:
如果说Hive是离线数仓的代表,那么Greenplum就是MPP数据库的代表。在离线数仓的年代,以Hive为核心的数据仓库席卷数据仓库市场,几乎成为了离线数仓的代名词。但是Hive的查询能力非常弱,通常需要其它计算引擎辅助才能完成OLAP查询。
数字化时代,数据使用场景呈现多元化趋势,数据规模也随之爆发式增长。海量异构数据的爆发式增长,对数据库的存储和计算能力提出了更高的要求。分析型数据库因其在处理海量实时数据时具有优秀的存算和管理能力,近年来赢得了市场的青睐。
当下,已有多家电商平台开启“双十一”预售。10月25日天猫发布数据称,10月24日晚天猫“双十一”开启预售一小时内,3000多个品牌预估成交额比去年同期翻倍增长。
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一,由 InfoQ 编辑部制作呈现,重点聚焦大数据领域在 2021 年的重要进展、动态,希望能帮助你准确把握 2021 年大数据领域的核心发展脉络,在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一,将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域,后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面,在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出,欢迎大家持续关注。
后台很多小伙伴都在问Flink的学习路径,那么我们在学习Flink的时候,到底重点学习哪些东西呢?
在过去的这几年时间里,以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。2019 年阿里巴巴内部 Flink 正式开源。整个实时计算领域风起云涌,一些普通的开发者因为业务需要或者个人兴趣开始接触Flink。
传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等;ODS是操作数据存储;EDW是企业级数据仓库,Data Mart是数据集市。
又是一年“双十一”,如何尽最大努力阻击阿里巴巴是各大电商平台的首要任务。近日,苏宁易购、京东接连召开发布会,价格不再是重点,一场由云计算拉开的线上线下购物体验升级正在上演。
在数据大爆炸时代,随着企业的业务数据体量的不断发展,半结构化以及无结构化数据越来越多,传统的数据仓库面临重大挑战。通过以Hadoop, Spark为代表的大数据技术来构建新型数据仓库,已经成为越来越多的企业应对数据挑战的方式。
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