构建自己的量化数据仓库,是把零散的数据获取、存储、管理整合成一个统一、规范、可持续维护的数据体系。它通常包括几个核心组成:数据采集层(统一抓取各类数据)、数据清...
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数据湖看似强大,但实际使用中容易踩坑。本文分享真实经验,探讨如何避免数据湖带来的麻烦。
上个月帮一家连锁零售客户看报表。系统专为 OLAP 搭的,跟交易库分开,理论上不该慢。可运营拉一次"大区×品类×月份"的销售分析,看板要等好几分钟。业务咬定是 ...
数据湖不是万能钥匙,但在某些场景下可能是你最需要的那把。
摘要:随着团队对标准 SQL、多表关联和高并发在线查询的需求增加,不少同学开始评估从 ClickHouse 迁移到 Apache Doris。Doris 由 A...
实时数仓的建设,最耗工程能力的往往不是"数据存哪、怎么查",而是数据进仓之前的那段链路——业务库的变更怎么实时进来、进来的数据怎么清洗转换、实时链路里的脏数据怎...
数据湖不是万能钥匙,但可能是你最需要的那把。
实时数仓的建设,很少是一开始就规划得清清楚楚的。多数企业的现实是:业务对实时性的要求越来越高,于是从某个具体场景切入,先做实时数据采集,再做实时计算,最后接上 ...
关键词:Apache Doris · SelectDB · 存算分离 · 计算存储分离 · 多计算集群 · TTL Cache · 弹性扩缩容 · StarRo...
关键词:Apache Doris · SelectDB · StarRocks · OLAP 选型 · 实时数仓 · 湖仓一体 · 向量检索 · 可观测性 · ...
数据湖不是万能钥匙,但可能是你最需要的那把
上个月看云数仓账单,差点没坐住。一个不大不小的分析任务,月费顶得上团队半个月工资。找云厂商优化配置,对方说"建议加节点",越说越离谱。
整个过程环节多、周期长、容易出错,且严重依赖个人经验。更致命的是,当多个项目同时推进时,只能串行排队,效率极低。
我最近开源了一个 Spark/Hive SQL 静态分析工具:Scope Lineage。