更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群随着LLM技术应用及落地，数据库需要提高向量分析以及AI支持能力，向量数据库及向量检索等能力“异军突起”，迎来业界持续不断关注。简单来说，向量检索技术以及向量数据库能为LLM提供外置的记忆单元，通过提供与问题及历史答案相关联的内容，协助LLM返回更准确的答案。不仅仅是LLM，向量检索也早已在OLAP引擎中应用，用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库，近期推出高性能向量检索能力，本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察，详细解读OLAP引擎如
前言：谈到当下应用最广的大数据技术，很多人都会说是数据分析；而体现大数据分析能力的则是OLAP。在大数据高速发展时期，多个技术团队基于OLAP的应用需求，开发出多种OLAP技术，如Hive、SparkSql、FlinkSql、Impala、Kylin、ClickHouse、Doris等，或者在实现其他应用需求的时候，发现自带OLAP应用能力，如ES。将OLAP需求拆解，可以分类两类：第一类是在存储系统的基础上，发展灵活的OLAP计算引擎，这类引擎可灵活解析多种存储格式的数据，如MapReduce，SparkSQL、FlinkSQL；第二类是基于固定的存储格式或自建存储系统，自定义查询引擎的，如
我想尝试ApacheKylin构建的OLAP多维数据集的Jpa实现。有没有我可以用于ApacheKylin的休眠方言？ 最佳答案 据我所知，麒麟没有休眠方言。Kylin的SQL是ANSI-SQL的子集(仅查询)。大多数Kylin用户都在使用Tableau、Superset等工具，或者他们开发了自己的查询工具将SQL发送到Kylin。Hibernate在OLTP中被广泛使用，在OLAP中我没有看到很多案例。只是我的两分钱。 关于hadoop-ApacheKylin的Hibernate方言，
ApacheKylin看起来是一个很棒的工具，可以满足大量数据科学家的需求。这也是一个非常复杂的系统。我们正在开发一个内部解决方案，其目标完全相同，即具有低查询延迟的多维OLAP多维数据集。在众多问题中，我现在最关心的是容错。交易数据量大，立方体必须增量更新，有些立方体是长时间更新的，比如时间维度值为年尺度的立方体。在这么长的时间里，复杂系统的某些部分肯定会失败，系统如何确保所有原始交易记录只聚合到长方体中一次，不多也不少？即使每一block都有自己的容错机制，并不意味着它们会自动一起演奏。为简单起见，我们可以假设所有输入数据都由另一个进程保存在HDFS中，并且可以以您希望从任何中断中
嘿，我正在启动一个基于hadoop的超立方体，它具有灵活的维数。有人知道这方面的现有方法吗？我刚找到PigOLAPSketch,但没有使用它的代码。另一种方法是Zohmg来自lastfm，它使用hbase，但似乎已经死了。我想我会开始一个pig的解决方案，也许你有一些建议？ 最佳答案 这会非常酷/有用。OpenTSDB是一个HBase时间序列数据库，可能看起来很有趣，他们有一个聪明的二级索引方法。 关于Hadoop超立方体，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
Cassandra不像RDBMS那样遵守ACID，而是CAP。因此，Cassandra从CAP中挑选出AP，并将其留给用户来调整一致性。我绝对不能将Cassandra用于核心银行交易，因为C*稍微不一致。但Cassandra的写入速度非常快，这对OLTP非常有利。我可以将C*用于OLAP，因为读取速度非常快，这也有利于报告。所以我知道只有当您的应用程序不需要您的数据在一段时间内保持一致但读写应该很快时，C*才是好的？如果我的理解是正确的，请列出一些应用程序？ 最佳答案 ACID是关系数据库的属性，其中BASE是大多数nosql数据库
有什么方法可以用它在HBase或OLAP中创建CUBEDIMENSIONS吗？我想使用我的HBASE或HIVE创建CUBEDIMENSIONS类型的应用程序并将其与SSAS连接以用于报告目的，这可能吗？如果是这样，请通过一些链接和代码指导我。我已经尝试在配置单元中创建多维数据集View，我想知道这是否可以通过HBase实现。谢谢... 最佳答案 很有可能。事实上，最近已经进行了多次尝试。参见HBase-Lattice和urbanairshipdatacube，例如。您可能还会找到这个presentation很有帮助，它讨论了HBas
一、ClickHouse 简介1、ClickHouse 是什么?开源ClickHouse是一款开源产品，自2016年首次开源至今已经7年时间；在这期间，有幸得到了全球1300余名开发者的贡献；自开源以来，ClickHouse已发布500多个版本。列式数据库ClickHouse的核心是以C++和assembly编写的列式数据库，并在此基础上进行性能优化，在聚合、排序、索引、后台合并等方面均有出色的表现，因此获得了“世界上最快的数据库”的称号。分布式架构ClickHouse是一个高可用性的分布式系统，既可以部署在单个节点上，也可以将不同的节点部署到同一数据中心，甚至可以将节点分散部署到多个不同的数
概述为了严谨起见，在正式内容之前，先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。先说OLAP（OnlineAnalyticalProcessing），它是和OLTP相对的概念，关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系，基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据模型的在线分析都可以叫做OLAP，只不过是因为大多数OLAP系统都采用了多维建模的思路，所以OLAP与多维数据结构就联系到了一起。再说一下语义模型，以MySQL和Hive为例，二者的底层数据结构分别是B+Tree和HDFS，但是它们提供的SQL并没有与B+Tree和HDFS相关的概念，而是基于表和字段的这种
本篇来聊聊OLAP与OLTP的区别以及它们各自的适用场景，以此话题为导引和大家聊聊技术视野与知识储备对于研发同学的重要性，最后站在事务处理与在线分析的角度分别论述下两个数据世界的底层构建逻辑。OLAP、OLTP的概念与区别概念了解OLAP、OLTP的概念，识别各自适用场景，发挥各自的功能优势场景特点OLTP偏向数据存储数据事务性（ACID）、实时性OLAP偏向数据分析数据计算、聚合、转换OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）联机分析处理 基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。应
