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。

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