如何构建面向海量数据高实时要求的企业级olap数据引擎？

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在字节跳动各产品线飞速成长的过程中，对数据分析能力也提出了更高的要求，现有的主流数据分析产品都没办法完全满足业务要求。因此，字节跳动在ClickHouse引擎基础上重构了技术架构，实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等能力，推出了云原生数据仓库ByteHouse。在性能、可扩

...索并挖掘数据价值，作为企业高层进行决策的参考。2、面向内容不同：OLTP面向应用，OLAP面向主题；4、数据特点不同：OLTP的数据特点是当前的、最新的、细节的查看详情

...transactionprocessing）主要是执行基本日常的事务处理，比如数据库记录的增删查改。比如在银行的一笔交易记录，就是一个典型的事务。OLTP的特点一般有：1.实时性要求高。我记得之前上大学的时候，银行异地汇款，要隔天才能到... 查看详情

...时降低到秒级，就需要基于Flink的实时数仓出马了。企业级实时数仓的应用场景很多，比如：实时OLAP分析；实时数据看板；实时业务监控；实时数据接口服务。很多公司实时数仓的查看详情

...技术的广泛应用，企业信息系统产生了大量的业务数据，如何从这些海量的业务数据中提取出对企业决策分析有用的信息，这查看详情

摘要：数据是智慧交通的基础和命脉，如何实时、高效地处理如此海量的路况数据却绝非易事。本文分享自华为云社区《高并发图片视频处理，为出行保驾，为生活添彩！》，作者：昇腾CANN。四通八达... 查看详情

面对海量的各种来源的数据，如何对这些零散的数据进行有效的分析，得到有价值的信息一直是大数据领域研究的热点问题。大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现... 查看详情

...背景介绍在之前的文章学习了离线数仓的构建，但是离线数仓的最大问题即：慢，数据无法实时的通过可视化页面展示出来，通常离线数仓分析的是“T+1”的数据，针对于时效性要求比较高... 查看详情

...机事务处理）系统：也称为生产系统，它是事件驱动的、面向应用的，比如电子商务网站的交易系统就是一个典型的OLTP系统。OLTP的基本特点：数据在系统中产生基于交易的处理系统（Transaction-Based）每次交易牵涉的数据量很小... 查看详情

数字化时代，数据即价值。商战即信息战，如何从海量数据中提取精准的用户群体信息成为众多企业经营的重中之重，这就对开发工程师在速度和精准度方面的要求越来越高。海量订单如何精准获取地域、时间、来源... 查看详情

摘要:大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。大型网站系统的特点高并发... 查看详情

数据库分两种类型：1、OLTP:重吞吐和高并发；前台应用，面向客户。主要特点：a、单次处理的数据量很小b、对响应时间要求很高c、用户数量庞大2、OLAP：重计算，Greenplum属于OLAP；后台数据，面向业务管理人员。主要特点：a、... 查看详情

...redis集群支撑几十万QPS高并发+99.99%高可用+TB级海量数据+企业级数据备份与恢复？：Redis企业级集群架构如何支撑高性能及高并发到极致？同时缓存架构最终的安全保护层？：（nginx+luna）+redis+ehcache三级缓存架构如何解决大value缓... 查看详情

...transactionprocessing）主要是执行基本日常的事务处理，比如数据库记录的增删查改。比如在银行的一笔交易记录，就是一个典型的事务。 OLTP的特点一般有： 1.实时性要求高。我记得之前上大学的时候，银行异地汇款，要隔... 查看详情

作者｜徐榜江余文兵赵红梅随着大数据的迅猛发展，企业越来越重视数据的价值，这就意味着需要数据尽快到达企业分析决策人员，以最大化发挥数据价值。企业最常见的做法就是通过构建实时数仓来满足对数据的快速探索。在... 查看详情

前言：马总说过这是一个DT的时代，一个从IT到DT转变的时代。确实这几年到处都能听到诸如“云计算”、“大数据”、“上云”的谈论，确实随着云计算的兴起，依托于相对低成本、高稳定性的云设施构建平台的成本越来越低，... 查看详情

随着企业对信息系统的依赖性越来越高，数据库作为信息系统的核心担当着重要的角色。尤其在一些对数据可靠性要求很高的行业如银行、证券、电信等，如果发生意外停机或数据丢失其损失会十分惨重，数据库备份就很重要，... 查看详情