概述 定义 ClickHouse官网地址 https://clickhouse.com/ 最新版本22.4.5.9 ClickHouse官网文档地址 https://clickhouse.com/docs/zh ClickHouseGitHub源码地址 https://github.com/ClickHouse/ClickHouse ClickHouse是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询(OLAP :Online Analytical Processing)MP…

实战 案例使用 背景 ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟,可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案:主要设计组件及架构如下: 而新一代日志监控选型如ClickHouse.StarRocks特别是近年来对ELK地位发起较大的挑战,不乏有许多的大公司如携程,快手已开始把自己的日志解决方案从 ES 迁移到了 Clickhouse,将日志从ES迁移到ClickHouse可以节省更多的服务器资源,总体运维成本更低,优化日志查询性能提升了查询速度,特别是当用户在紧急排障的时候,这种查询速度的成倍提升,…

一.OLAP简介 1. 概念 OLAP是英文是On-Line Analytical Processing的缩写,意为联机分析处理.此概念最早由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出.OLAP允许以一种称为多维数据集的结构,访问业务数据源经过聚合和组织整理后的数据.以此为标准,OLAP作为单独的一类技术同联机事务处理(On-Line Transaction Processing,OLTP)得以明显区分.        在计算领域,OLAP是一种快速应答多维分析查询的方法,也是商业智能的一个…

本文目录: 一.数据流向 二.应用示例 三.何为数仓DW 四.为何要分层 五.数据分层 六.数据集市 七.问题总结 导读 数仓在建设过程中,对数据的组织管理上,不仅要根据业务进行纵向的主题域划分,还需要横向的数仓分层规范.本文作者围绕企业数仓分层展开分析,希望对你有帮助. 因文章太长,本文不是完结版,文末可获取完整PDF版 从事数仓相关工作的人员都知道数仓模型设计的首要工作之一就是进行模型分层,可见模型分层在模型设计过程中的重要性,确实优秀的分层设计是一个数仓项目能否建设成功的核心要素,让数据易…

数仓分层 ODS:Operation Data Store原始数据 DWD(数据清洗/DWI) data warehouse detail数据明细详情,去除空值,脏数据,超过极限范围的明细解析具体表 DWS(宽表-用户行为,轻度聚合) data warehouse service ----->有多少个宽表?多少个字段服务层--留存-转化-GMV-复购率-日活点赞.评论.收藏; 轻度聚合对DWD ADS(APP/DAL/DF)-出报表结果 Application Data Store做分析处理同步…

1. 什么是ETL,ETL都是怎么实现的? ETL中文全称为:抽取.转换.加载  extract   transform  load ETL是传数仓开发中的一个重要环节.它指的是,ETL负责将分布的.异构数据源中的数据如关系数据.平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗.转换.集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理.数据挖掘的基础. ETL是数据仓库中的非常重要的一环.它是承前启后的必要一步 在传统数仓领域中,这项工序,大部分公司都是通过使用一些成熟的ETL软件来实现的,这些软件…

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.列式库简介 ClickHouse是俄罗斯的Yandex公司于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),主要用于OLAP在线分析处理查询,能够使用SQL查询实时生成分析数据报告. 列式存储 行式存储和列式存储,数据在磁盘上的组织结构有着根本不同,数据分析计算时,行式存储需要遍历整表,列式存储只需要遍历单个列,所以列式库更适合做大宽表,用来做数据分析计算. 絮叨一句:注意这里比较的场景,是数据分析计算的场景. 二.集群配置 1.基础环境…

电商业务及数据结构 SKU库存量,剩余多少SPU商品聚集的最小单位,,,这类商品的抽象,提取公共的内容 订单表:周期性状态变化(order_info) id 订单编号 total_amount 订单金额 order_status 订单状态 user_id 用户id payment_way 支付方式 out_trade_no 支付流水号 create_time 创建时间 operate_time 操作时间 订单详情表:(order_detail) order_detail.order_id 是要一…

[摘要] CarbonData将存储和计算逻辑分离,通过索引技术让存储和计算物理上更接近,提升CPU和IO效率,实现超高性能的大数据分析.以CarbonData为融合数仓的大数据解决方案,为金融转型打造新一代数仓引擎. 金融领域随着数据与日俱增(如国内某大行,平均3亿笔业务/天,峰值6亿/天):业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高,不同业务的数据分系统构建,导致冗余严重,缺乏高效.统一的融合数仓,阻碍企业快速转型.如何对浪涌式的数据进行整合分析,发挥最大价值,金融机构对数据的处理提出了相应诉求…

前几天建了一个数据仓库方向的小群,收集了大家的一些问题,其中有个问题,一哥很想去谈一谈--现在做传统数仓,如何快速转到大数据数据呢?其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的,今天就结合身边的同事经历来一起分享一下. 数据仓库 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果.也就是说,数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果,取百家之长(各个数据源的数据),…