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
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
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?
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。
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,
摘要 2022年11月9日-10日,第十届数据中心标准峰会在北京隆重召开,峰会以“汇聚双碳科技 夯实数据之基”为主题。腾讯数据中心高级架构师李鼎谦在本次峰会上以《数据中心冷源系统AI调优的应用与实践》为题发表云端演讲,现将精彩内容整理如下,供数据中心广大从业者学习交流。 以下为演讲实录 尊敬的各位嘉宾、同行,大家下午好!我是来自腾讯数据中心的李鼎谦。今天与大家分享腾讯数据中心在AI调优规模化应用中的一些实践经验和总结,也希望我们在一线项目上踩过的坑、排过的雷能给到大家有用的启发和思考。 AI商用化逐渐成熟
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。
刚刚获悉,在全球研究机构Forrester最新发布了2023年第二季度《The Forrester Wave™: Cloud Data Warehouses》报告,吸引众多国际顶尖云数据仓库厂商参与其中,腾讯云以全栈云原生数据仓库解决方案成功入选 “竞争者”阵营,成为国内唯二入选的云厂商。
这几天把跨年搞的和人生分水岭似的🤪 2023年的你有什么不一样了吗? 是不是还和去年一样的造型? 新姿(知)势(识),学起来 腾讯云开发者社区带着干货来了 腾讯云×尚硅谷大数据研究院强强联手 重磅推出新年第一弹 腾讯云EMR数仓教程发布 腾讯云开发者社区“公开课”直达: https://mc.tencent.com/JLIcWlY0 扫码加入“腾讯云大数据EMR交流群” 免费获取全套教程 群内提供腾讯云官方大数据团队导师全程指导及技术交流 本教程由腾讯云官方与尚硅谷大数据研究院联合推出,分为实时
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 陈龙 2020 年 9 月,主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克,首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元,是有记录以来金额最大的软件 IPO,突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今,大数据技术早已进入普及期,数据仓库 / 分析领域更是巨头林立,既有传统厂商 Oracle、Teradata,也有开源软件 Hadoop,还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery,在这样一个竞争环境下
10月11日晚19:00,腾讯云大数据“数智话”技术沙龙 第一期《云数据仓库 for Apache Doris - 新一代云托管实时统一数据仓库》直播圆满落幕。本次直播由腾讯云大数据 数据仓库产品经理,腾讯云 Doris 技术负责人,腾讯云大数据资深研发工程师围绕腾讯云大数据在2022重磅发布的云托管实时数仓产品——云数据仓库 for Apache Doris 展开,重点介绍了其优势特性,技术演进和实际场景中的应用实战。 让我们一起来回顾下当晚的直播内容吧! 关注腾讯云大数据公众号 邀您探索数据的无限可能
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
随着数字化进程不断深入,数据呈大规模、多样性的爆发式增长。为满足更多样、更复杂的业务数据处理分析的诉求,湖仓一体应运而生。在Gartner发布的《Hype Cycle for Data Management 2021》中,湖仓一体(Lake house)首次被纳入到技术成熟度曲线中。
2020 年 9 月,主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克,首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元,是有记录以来金额最大的软件 IPO,突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今,大数据技术早已进入普及期,数据仓库 / 分析领域更是巨头林立,既有传统厂商 Oracle、Teradata,也有开源软件 Hadoop,还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery,在这样一个竞争环境下,成立于 2012 年的 Snowflake 能脱颖而出实属不易。那么,Snowflake 在数仓技术方面有哪些独到之处?其成功的背后又有哪些技术原因和趋势值得关注?
实时数仓的主要思想就是:在数据仓库中将保存的数据分为两类,一种为静态数据,一种为动态数据,静态数据满足用户的查询分析要求;而动态数据是为了适应实时性,数据源发声的更新可以立刻传回到数仓中的动态数据中,在经过相应的转换,满足实时的要求。
本期嘉宾 简丽荣 酷克数据联合创始人兼CEO 简丽荣,北京酷克数据科技有限公司联合创始人兼CEO。2008年毕业于清华大学计算机系本科,2010年获得香港科技大学硕士学位,毕业后曾先后在IBM中国研究院、雅虎北京研发中心和Pivotal中国研发中心从事分布式计算相关研发工作。简丽荣是开源数据仓库Greenplum Database的contributor和Apache HAWQ的创始committer,在云计算及数据库领域长期保持着敏锐的洞察力和判断力。 主持人 田超 腾讯云企业中心总经理 田超,腾
抗击疫情,腾讯云在行动。数据中台被誉为大数据的下一站,成为了人们谈论的焦点,2019年也被称为数据中台元年。但是数据中台是什么?它和数据仓库、商业智能、大数据平台有什么区别?它的主要功能是什么?本文是对TVP史凯老师的直播演讲整理,为大家剖析数据中台的愿景和本质。
在2023腾讯全球数字生态大会大数据专场上,腾讯云大数据正式发布云数据仓库全新品牌TCHouse,全面构建性能与易用性兼具的企业级云数仓体系。同时,还针对大模型场景,率先在国内发布具备云端AI增强与向量检索能力的ES 全新版本,以及代表下一代Lakehouse湖仓架构的数据湖计算产品DLC,免运维、轻量化、低门槛等新特性,助力客户轻松构筑面向AIGC的企业大数据基座。
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。
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。
腾讯云数据仓库 Doris 助力荔枝微课构建了规范的、计算统一的实时数仓平台。目前腾讯云数据仓库 Doris 已经支撑了荔枝微课内部 90% 以上的业务场景,整体可达到毫秒级的查询响应,数据时效性完成 T+1 到分钟级的提升,开发效率更是实现了 50% 的增长,满足了各业务场景需求、实现降本提效,深得十方融海各数据部门高度认可。
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。
“智能座舱、网联、OTA技术将助力车厂形成长期竞争力,实现未来数字化服务的营收。”近日,在标普全球(S&P Global)举行的2022汽车解决方案网络研讨会上,标普全球汽车预测,到2028年,车联网将成为新车标配。整车联网率与OTA搭载率的不断上升,为整车智能化的提升奠定了基础。在此背景下,探索车内个性化服务的商业空间,拓展智能服务创新模式将成为未来车企竞争的关键。
对于企业而言,坐拥庞大的数据资源,想要实现大数据分析,首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台,而每个公司都有自己特定的业务场景,因此在大数据平台上的需求是不一样的。今天我们仅从通用的角度,来聊聊大数据分析需要什么技术架构?
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
微信作为月活过10亿的国民级应用,其安全能力备受关注。值得注意的是,没有足够的特征数据,安全策略将是"无根之木,无源之水"。微信安全数据仓库作为安全业务的特征数据存储中心,每天服务了万亿级的特征数据读写请求,为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑,是微信安全的一块基石。事实上,微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心,更是一个特征管理和数据质量管理的中心。本文将介绍安全数据仓库的起源、演进、当前的架构设计和数据质量保证系统的实现,请往下阅读。
为了提升广大用户的文档的使用体验,现推出【大数据】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验,反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼!发现和反馈的文档问题价值越高,奖品越丰厚。
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
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: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
前言 阅读本文前,请先回答下面两个问题: 1. 数据库和数据仓库有什么区别? 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束,也不完全满足范式要求,甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗? 如果您不能五秒内给出答案,那么本文应该是对您有帮助的。 注:如果您还不清楚完整参照性约束,请参考《数据库关系建模》 :,如果您还不了解范式,请参考《更新异常与规范化设计》 。 数据库的"分家" 随着关系数据库理论的提出,诞生了一系列经典的RDBMS,如Oracle,MySQL,SQL Server
6 月 21 日,OpenAI 官方宣布完成对实时分析数据库 Rockset 的收购,表示将整合 Rockset 产品至 OpenAI 所有产品线。
12月20日15:30-17:20,由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛《开源开放,下一代云端数据仓库》与您相约751D·PARK北京时尚设计广场,深入探索数据仓库的起源、演进与未来,期待与您共同探讨数据仓库的多元数据本质。
每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者,如何知道哪些点是让游戏玩家满意的,哪些是不满意的?今天我们就聚焦这些点来进行讨论。
9月11日,在腾讯全球数字生态大会大数据专场上,腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData,同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品,进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力,助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。 「 借助WeData,企业数据开发门槛降低60%」 雷小平表示:“构建大数据开发平台是企业数字化转型的关键步骤,然而从数据集成到开发调度等涉及的模块众多,导致整个平台的维护和升级成本非常高
2020年9月11日,在腾讯全球数字生态大会大数据专场上,腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData,同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品,进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力,助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。
决策支持系统(DSS)是一种信息系统,旨在帮助决策者在复杂问题或未结构化问题中做出决策。它结合了数据、模型、分析工具和用户界面,以提供决策所需的信息和支持。DSS可以针对不同的决策场景提供多种功能和工具,包括数据查询和分析、模型建立和模拟、可视化展示、假设测试等。
腾讯大数据最近做了几件事,上线了一个官方网站http://data.qq.com/,将TDW(腾讯大数据库仓库)开源了,封闭的企鹅难得开放了一回。大数据网站上有一些资料,我看到一个叫Hermes爱马仕的系统挺有意思的,今天介绍下。 关于实时分析系统我前面写个几篇文章分析,包括《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》《MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗?》《一套数据,多种引擎(impala/Hive/kylin)》《一套数据,多种引擎续---两种数据格式(Parquet/OR
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。
我的博客即将同步至腾讯云开发者社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=... 数据仓库存储来自
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。
Yahoo是Hadoop的最大支持者,Yahoo的Hadoop机器总节点数目已经超过42000个,有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点(每个节点双路4核心CPUboxesw,4×1TB磁盘,16GBRAM)。总的集群存储容量大于350PB,每月提交的作业数目超过1000万个。
通过官网我们知道,snova可以使用PostgreSQL工具,因此,如果想要将linux日志导入snova数据仓库,只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块(该模块,仅python3.x可用)。
在当今数据驱动的商业世界中,高效、灵活的数据管理成为企业成功的关键。数据仓库和数据湖,作为数据存储和处理的两种主流技术,分别扮演着独特而重要的角色。
通过对中台鼻祖SuperCell研究可以发现它所提倡的中台的理念:大中台,小前台,是建立在这四个条件下的:一、足够大的行业和市场——游戏行业;二、具有顶级优秀的前台小团队;三、对中台技术的长期持续投资;四、充分赋权,弱化管理,充分发挥前台团队的创造性。
目前, Meson 已登陆腾讯云数据湖、检索分析服务、云数据仓库三大业务线,为企业在湖仓一体分析、向量检索、海量数据离线计算等业务场景带来卓越的性能表现。
谈到Hermes的索引技术,相信很多同学都会想到Solr、ElasticSearch。Solr、ElasticSearch真可谓是大名鼎鼎,是两个顶级项目,最近有些同学经常问我,“开源世界有Solr、ElasticSearch为什么还要使用Hermes” 在回答这个问题之前,大家可以思考一个问题,既然已经有了Oracle、MySQL等数据库为什么大家还要使用ES下的Hive、Spark? Oracle和MySQL也有集群版,也可以分布式,那ES与Hive的出现是不是多余的? Hermes的出现,并
DW :data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层,由下到上为 DWD,DWB,DWS DWD:data warehouse detail 细节数据层,有的也称为 ODS层,是业务层与数据仓库的隔离层 DWB:data warehouse base 基础数据层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量指标的数据层。 DWS:data warehouse service 服务数据层,基于DWB上的基础数据,整合汇总成分析某一个主题域的服务数据,一般是宽表。
“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
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