ITPub博客

在这个时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。有效地收集、处理、分析并利用这些数据，不仅能够为企业提供深刻的业务洞察，还能驱动决策优化，加速业务增长。本文将深入探讨数据分析的定义、在企业运营中的重要性，并重点阐述如何借助分析型数据仓库（AnalyticalDataWarehouse,ADW）来高效开展数据分析工作。

在数字化时代，数据已成为企业不可或缺的战略资源。为了有效管理和分析这些数据，企业依赖于各种技术和工具，其中数据仓库和OLAP（Online Analytical Processing，联机分析处理）技术尤为关键。本文将深入探讨OLAP的定义、特点，以及其在数据仓库中的功能价值，旨在为企业理解和应用这两项技术提供有价值的参考。OLAP 是什么定义OLAP 是一种基于数据仓库的多维数据分析技术，它允许

随着业务的蓬勃发展，各企业对数据处理的灵活性和可扩展性提出了更高的要求。在此背景下，JSON、XML 等半结构化数据凭借其较强的灵活性在众多企业得到广泛应用。然而，传统关系型数据库结构严格，难以应对半结构化数据的复杂性及多样性。为有效存储及分析这些数据，Apache Doris 针对不同应用场景提供了 Array、Map、Struct、JSON、VARIANT半结构化数据存储分析解决方案。本文我们

亲爱的社区伙伴们，Apache Doris Flink Connector 24.0.0 版本已于 2024 年 9 月 5 日正式发布。该版本新增了对 Flink 1.20 的支持，并支持通过 Arrow Flight SQL 高速读取 Doris 中数据。此外，整库同步所依赖的 FlinkCDC，也需升级至 3.1.x 版本，以便更好的应用。下载地址：https://github.com/ap

需求起源SelectDB 设计多计算集群架构初衷主要源于两类典型的使用场景：写入与读取隔离：传统数仓架构中，数据的写入和读取在同一个计算集群，当遇到业务写入高峰期或突增的写入压力时，容易因资源相互抢占影响查询服务的性能和稳定性。如果能引入多个计算集群，通过独立的计算集群分别进行写入、读取操作，即使在写入压力非常高时，也可放心执行计算任务，无需担心影响到服务的稳定性。在线业务和离线业务隔离：大量数据

数据仓库是一种用于存储和管理企业数据的解决方案。它是一种容器，可以存储大量结构化数据，借助于ETL（抽取、转换、加载）工具，将数据从多个来源抽取到数据仓库中，并对这些数据进行转换和清洗处理，以便于企业用户使用。数据仓库通常包括一个或多个数据集合（DataMart），数据集合包含特定的数据类型、主题或部门的数据。此外，数据仓库提供有关数据的元数据，元数据描述了数据的结构、关系和用途，帮助企业用户更好

在当今这个数据驱动的时代，数据分析已成为企业运营、市场决策及战略规划不可或缺的一环。它如同企业的智慧引擎，通过深入挖掘数据背后的价值，为企业指明发展方向，优化资源配置，提升竞争力。如何有效地收集、处理、分析这些数据，进而转化为推动业务增长的洞察力，成为了每个企业面临的重大挑战。因此，选择一款合适的数据分析工具，不仅关乎到企业数据利用的效率，更直接影响到企业决策的准确性和竞争力。下面一起来看看数据分

Apache Doris 内置支持包括 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon、LakeSoul、JDBC 在内的多种 Catalog，并为其提供原生高性能且稳定的访问能力，以满足与数据湖的集成需求。而随着 Apache Doris 用户的增加，新的数据源连接需求也随之增加。因此，从 3.0 版本开始，Apache Doris  引入了 Trino Connector 兼容框架

在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业运营和决策制定的核心资源。数据仓库作为处理、存储和管理企业数据的关键基础设施，其重要性日益凸显。本文将深入探讨数据仓库的定义、功能特点以及在企业运营中的关键作用，旨在帮助读者全面了解这一重要概念，并为企业构建高效的数据管理体系提供参考。数据仓库是什么？数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持企业

在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业决策与业务优化的核心驱动力。为满足企业对数据实时性、准确性和全面性的需求，现代化实时数仓（Real-TimeDataWarehouse,RTDW）应运而生。它不仅克服了传统数仓在数据处理速度和灵活性上的局限，还通过一系列先进的技术手段，为企业提供了前所未有的数据洞察能力。在实际的应用中现代化实时数仓有以下四个主要的应用场景：实时报表：实时报表是现代化企业不可或缺

在竞争激烈的消费金融市场中，有效利用海量数据、提升业务运营效率是赢得市场的关键。早期招联采用典型的 Lambda 架构提供业务报表、数据运营、个性推荐、风险控制等数据服务，而 Lambda 过多的技术栈也引发了数据孤岛、查询效率不足、代码复用性差以及开发运维成本高昂等诸多问题。因此，招联引入 Apache Doris 对架构进行了升级，不仅替换了冗余的技术栈，还实现了实时数仓存储和计算引擎的统一，

HICOOL 2024 全球创业者峰会于 2024 年 8 月 23 日 -25 日 在中国国际展览中心（顺义馆）成功举行，峰会以“新质引领 创新共融”为主题，聚焦技术创新、产业融合、新质共享与国际合作四大要素。在 8 月 23 日晚的峰会开幕式上，举行 HICOOL 2024 全球创业大赛颁奖盛典，共颁发一等奖 12 个、二等奖 36 个、三等奖 68 个、优胜奖 84 个。北京飞轮数据科技有限

日志分析作为获取系统运行信息、排查故障、优化性能的重要手段，已广泛应用于各个领域。为了满足运维可观测、网络安全监控以及业务分析的多重需求，企业通常需要构建日志存储与分析平台，将分散在各个系统及设备的日志收集起来，进行集中存储并提供检索和分析服务。而日志数据所具备的几大特性，无疑为日志存储与分析平台带来巨大的挑战。一、日志分析的常见问题数据量大，存储成本高：日志数据规模通常非常庞大，且其生产周期星现

由于日志记录了各种事件发生的主体、时间、位置、内容等关键信息，不仅是洞察系统内部状态的窗口，更是监控系统健康状况、安全状况、诊断问题和优化性能的关键工具。那么日志分析的具体作用有哪些：1.故障诊断与排查日志分析是系统故障诊断和排查的重要工具。当系统出现异常或故障时，通过分析相关日志文件，可以快速定位问题所在，减少故障排查时间，提高系统稳定性。例如，Web服务器日志可以记录用户的访问行为、请求处理情

作者：MiniMax 基础架构研发工程师 Koyomi、香克斯、Tinker导读：早期 MiniMax 基于 Grafana Loki 构建了日志系统，在资源消耗、写入性能及系统稳定性上都面临巨大的挑战。为此 MiniMax 开始寻找全新的日志系统方案，并基于 Apache Doris 升级了日志系统，新系统已接入 MiniMax 内部所有业务线日志数据，数据规模为 PB 级， 整体可用性达到 9

数据湖（DataLake）是一种大型数据存储和处理系统，它以其独特的方式存储和管理数据，为企业提供了高效、灵活的数据处理能力。以下是对数据湖的简单介绍：数据湖概念数据湖是一个以原始格式存储数据的存储库或系统，它能够容纳各种类型和格式的数据，包括结构化数据（如关系数据库中的表）、半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON）和非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF）以及二进制数据（如图形、音频、视

湖仓一体之前，数据分析经历了数据库、数据仓库和数据湖分析三个时代。湖仓一体首先是数据库，它是一个最基础的概念，主要负责联机事务处理，也提供基本的数据分析能力。随着数据量的增长，出现了数据仓库，它存储的是经过清洗、加工以及建模后的高价值的数据，供业务人员进行数据分析。数据湖的出现，主要是为了去满足企业对原始数据的存储、管理和再加工的需求。这里的需求主要包括两部分，首先要有一个低成本的存储，用于存储结

近日，由中国通信标准化协会、大数据技术标准推进委员会主办，InfoQ 极客传媒联合主办的 “2024 可信数据库发展大会” 在京成功召开。此次大会汇聚了众多数据库行业领军企业、专家学者，共同探讨全球数据库发展趋势，分享最 具权威性的产业洞察和前沿的实践案例。作为国内领先的企业级实时数据仓库产品厂商，飞轮科技首席执行官马如悦受邀出席大会，并带来了现代化实时数据仓库 SelectDB 全方位产品解读，

在大数据时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。如何高效地处理、存储和分析这些数据，以支持企业的快速决策和业务创新，成为了数据仓库领域的重要课题。实时数仓架构的出现，正是对这一需求的积极响应。本文将从实时数仓架构的发展史出发，深入解析几种主流的实时数仓架构，并重点探讨以Flink+Doris为核心的实时数仓架构的优势与特点。一、实时数仓架构发展史实时数仓的概念并非一蹴而就，它是随着数据处理技术的不断

数据仓库技术作为数据管理的核心工具，帮助企业更高效地存储、处理和分析海量数据。从技术发展和应用角度来看，数仓可以分为实时数仓和离线数仓。那么，这两种数仓有何区别，各自的优势又是什么呢？在这之前先需要了解一下它的工作流程！数仓的工作流程1.数据采集：从各种业务系统中收集数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。2.数据清洗：对采集到的数据进行预处理，如去重、填充缺失值、纠正错误等，确保数据质量。3.