当前位置：网站首页 » 教程 » 内容详情

datax前沿信息_datax官网(2024年12月实时热点)

内容来源：惠生活优选所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

datax

搭建Serverless社交媒体分析平台，Dataxet运维成本降低50%

落地ZeroETL 轻量化架构，ByteHouse推出“四个一体化”策略在数字化转型的浪潮中，数据仓库作为企业的核心数据资产，其重要性日益凸显。随着业务范围扩大，企业也会使用不同的数据仓库来管理、维护相关数据。研发人员需要花费大量时间和精力，从中导出数据，然后进行手动整理、转换格式，再导入到分析工具中完成数据分析。该过程不仅繁琐，还容易出错。 ZeroETL则提供了一个全新的解决方案，让研发人员无需操作复杂的数据抽取、转换和加载（ETL）过程就能实现数据整合和分析。它能够自动从不同软件中获取数据，直接将数据整合到一起，以统一格式呈现，帮助使用者更快速、轻松地进行数据分析。而火山引擎云原生数据仓库ByteHouse则通过“四个一体化”逐步实现 ZeroETL 轻量化数据架构，不仅让数仓更轻快，数据免开发，还能保障数据质量，实现智能运维。据火山引擎ByteHouse产品负责人介绍，“ByteHouse是一款OLAP（联机分析处理）产品，用人体比喻，相当于腰部，为力量汇聚之地。但如果缺少四肢的支撑，腰部产品很难独立发挥作用。由此，ByteHouse提出‘四个一体化’的核心理念，旨在通过全面融合，实现数据的无缝流动和高效利用。” ByteHouse“四个一体化”架构首先，TP、AP一体化。TP（联机事务处理）和AP（联机分析处理）的一体化是ByteHouse的核心优势之一。通过这一技术，ByteHouse能够实时捕获上游数据，实现数据的即时分析和消费。其中，CDC（变更数据捕获）技术能够将上游数据库的变更数据以秒级速度拉取到数据仓库中，为报表和仪表盘提供实时数据支持。此外，ByteHouse还与主流的CDC产品实现了无缝对接，包括火山引擎数智平台VeDI旗下的DataSail、开源的DataX、Flink等，进一步增强了数据的实时性和准确性。其次，湖、仓一体化。在数据湖和数据仓库的融合方面，ByteHouse支持对Lake中的数据以外表的方式进行读写，包括ORC、Parquet、Hive、Iceberg、Paimon和Hudi等开放格式。同时，为了加速性能，ByteHouse在优化器和Schema动态感知层面做了增强，并为开放格式提供了原生读取器，确保在湖仓之间实现高性能的数据流动。再次，AP、AI一体化。ByteHouse开发了Vector search高级引擎，其可插拔的特点让用户可以根据不同的应用需求开启不同的计算组。此外，ByteHouse还在不断探索运用AI能力让数据仓库变得更加智能，包括查询优化、索引物化视图、cache、schema等方面。最后，仓、市一体化。对于上规模的公司而言，数据分析中台往往由多个集群构成，数据流动复杂。ByteHouse通过Remote方式实现了不同集群之间的数据联邦，帮助用户免除数据搬迁的繁琐操作，不仅提高了数据流动的效率和准确性，还降低了运维成本。通过“四个一体化”战略的实施，ByteHouse实现了Zero ETL理念。Zero ETL不止指一种工具，更是强调数据的轻量化、高效化和智能化的理念。基于该理念，ByteHouse能帮助企业实现数据免搬迁、开发敏捷化、数据质量提升以及运维智能化。未来，随着技术的不断迭代和升级，ByteHouse将继续为企业提供更加高效、智能和可靠的云原生数仓解决方案。

聚焦数仓极致降本，火山引擎ByteHouse升级解决方案随着数据量的爆炸性增长，现代企业在数据存储、处理与分析上面临巨大挑战。作为面向实时数据处理的工具，OLAP（联机分析处理）系统能帮助企业充分挖掘数据价值、辅助决策。然而，OLAP在追求高效数据分析的同时，往往难以平衡成本与效率矛盾。快节奏的商业环境要求OLAP系统在保证数据准确性的前提下，尽可能缩短数据处理和分析的时间。但高效的数据处理往往伴随着更复杂的系统架构和更高的资源消耗，企业需要投入高昂的计算资源、服务器、存储资源等硬件成本以及大量算法优化、运维、迁移等软性成本。在近期线上直播中，火山引擎ByteHouse则从“降本增效”角度出发，总结了自身服务抖音集团内部以及金融、游戏等外部行业经验，为企业实现效率、成本双赢提供全新解决方案。据火山引擎ByteHouse资深产品经理介绍：“ ByteHouse已在抖音集团内部经过多年打磨，在企业降本增效大背景下，我们也通过架构、技术、生态、一体化能力升级，将一系列能力对外输出，为企业带去‘四大红利’，期望在保障查询性能基础上，尽可能降低资源成本。” 首先，“架构红利”，这也是ByteHouse极致降本的重要基石。作为一款聚焦于大规模数据分析设计的云原生数据仓库，ByteHouse通过其独特的存算分离架构，实现了资源的高效利用和灵活扩展。该架构的引入，有效解决了传统数据仓库在计算和存储资源上的紧耦合问题，使得企业可以根据实际需求独立扩展计算或存储资源，避免资源浪费。基于存算分离架构，ByteHouse将计算资源 Shared-Nothing 和存储资源 Shared-Disk 独立扩展，用户只需根据实际业务需求灵活调整计算资源配置，无需受限于存储限制。另外，ByteHouse采用弹性计费、自动启停策略，当 VW 空闲超过 5 分钟时，自动启停会自动关闭集群，VW在关闭期间不会产生任何费用，能帮助用户节省至少20%成本。其次，计算和存储的独创设计，为企业带去双重“技术红利”。在计算层面，ByteHouse自研的查询优化器提升了多表查询性能，同时其点查优化技术，提升了整体系统的并发性能。据性能测试显示，ByteHouse的性能比开源ClickHouse提升了40%-50%，这意味着在相同的查询单位算力下，ByteHouse能够显著减少计算节点数量，从而降低企业的硬件成本。在存储层面，ByteHouse共享对象存储、存储分级、数据压缩等极致优化，进一步压缩了存储成本。除了技术层面优势，ByteHouse在生态兼容性方面也表现出色。一方面，ByteHouse 支持丰富的上下游生态，包括Flink、Spark、DataX、DataSail等数据导入、加工工具； Airflow，DophinScheduler等调度工具； Superset、Tableau、FineBI、DataWind等BI工具以及语言Driver、开发工具等。另一方面，ByteHouse与ClickHouse、MySQL生态完全兼容，降低用户数据迁移门槛和迁移额外成本。最后，ByteHouse还具备强大的“融合红利”。立足于All in One的理念，ByteHouse融合了实时查询、聚合查询、人群圈选、文本检索等各类场景，不仅简化了企业的技术栈管理，降低运维成本，还为企业提供了更加丰富和一体化的使用体验。从数据上看，以抖音集团内部举例，仅仅5个 SRE 工程师就能运维近 2 万台 ByteHouse 服务器。值得一提的是，在湖仓融合方面，ByteHouse支持业界常见数据湖的外表连接方式，能实现多种外表和ByteHouse内表的联邦查询。同时，通过Zero-ETL技术，ByteHouse可以将数据湖中的数据自动同步到数仓中，不仅提高了分析效率，减少数据不一致问题，还降低了数据的冗余存储和转换成本。 ByteHouse极致降本的能力也在抖音集团内部以及游戏等外部场景中得到充分检验和应用。目前，抖音集团超过80%业务都基于ByteHouse部署，在存算分离架构上，ByteHouse对象存储能减少抖音集团上层软件层的副本需求，在QPS提升35%的基础上，成本降低60%。除此之外，在某头部游戏公司的应用中，ByteHouse高并发点查能力也帮助该公司在服务器核数减少30% 情况下，并发性能提升2倍。凭借创新的OLAP架构、卓越的技术创新、广泛的生态兼容性以及强大的融合优势，ByteHouse为企业级数仓降本增效提供了有力支持，进一步助力企业加速数字化转型，实现数据驱动下的业务增长。

专栏内容推荐

834 x 819 · png
使用DataX工具导入数据至图数据库GDB实例_用户指南_云数据库RDS_敏捷版数据库场景
素材来自:help.aliyun.com
537 x 320 · png
dataX使用 - Dr34m's Blog
素材来自:blog.ctftools.com

2022 x 616 · png
DataX 使用详解_datax使用-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

500 x 167 · png
数据治理系列-记录篇（2021）：数据同步治理&DataX改造 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1184 x 527 · png
DataX教程（01） - 入门_51CTO博客_datax使用教程
素材来自:blog.51cto.com

781 x 835 · png
大数据DataX（一）：DataX的框架设计和插件体系-云社区-华为云
素材来自:bbs.huaweicloud.com
800 x 450 · png
DataX-尚硅谷
素材来自:atguigu.com

1328 x 732 · png
datax-web DataX 集成可视化页面，选择数据源即可一键生成数据同步任务，支持批量创建 RDBMS 数据同步任务， @codeKK ...
素材来自:p.codekk.com

2554 x 1208 · png
DataX教程（05）- DataX Web项目实践-阿里云开发者社区
素材来自:developer.aliyun.com

474 x 296 · jpeg
开源DataX集成可视化项目Datax-Web的使用_datax 可视化_星哥说事的博客-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1706 x 1254 · jpeg
datax写入tidb速度慢！ - 性能调优 - TiDB 的问答社区
素材来自:asktug.com

474 x 214 · jpeg
DataX 简介及架构原理_datax设计原理-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

908 x 466 · png
DataX 全系列之五 —— DataX-web 介绍和使用 - 掘金
素材来自:juejin.cn

1450 x 354 · png
DataX概述-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

587 x 765 · png
详解DataX及使用-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
564 x 118 · png
DATAx Singapore 2019(Singapore) - Data Science in the Real World ...
素材来自:showsbee.com

1116 x 899 · png
数据同步工具datax使用、datax_web安装和使用_datax下载-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
938 x 314 · png
DATAX - 台灣特康有限公司｜5G、路測工具、網路規劃、專網
素材来自:teltai.com.tw

1002 x 586 · png
DataX：DataX 部署使用方法及注意问题 - dex0423的博客
素材来自:dex0423.github.io
2525 x 993 · png
开源DataX集成可视化项目Datax-Web的使用_基于datax的开源数据集成-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

3218 x 1682 · png
[Feature][Datax] Datax configures the building module
素材来自:lightrun.com

3412 x 1602 · png
DATAX的安装和使用上遇到的问题和解决方案_weiye-jing-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

2494 x 1218 · png
开源DataX集成可视化项目Datax-Web的使用-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

648 x 650 ·
DataX 全系列之五 —— DataX-web 介绍和使用Datax 的使用过程中，我们会发现，不管是利用 java - 掘金
素材来自:juejin.cn
1201 x 783 · jpeg
dataXサービス仕様 - AI事業 - マクニカ
素材来自:macnica.co.jp