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ELT in ByteHouse 实践与展望

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 谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。 传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。现在,以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-Transform (ELT)的能力,从而使用户免于维护多套异构系统。具体而言,用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL语句,在ByteHouse内部进行数据转换,而无需依赖独立的ETL系统及资源。 火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上,构建并优化ELT能力,具体包括四部分:Byt...

PrimiHub 1.6.10 发布,企业级开源隐私计算平台

PrimiHub 是一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台,支持安全多方计算、联邦学习、隐私求交、隐私查询等。具有如下特性: 开源:完全开源、免费 安装简单:支持 Docker 一键部署 开箱即用:拥有Web 界面、命令行和Python SDK多种使用方式 功能丰富:支持隐匿查询、隐私求交、联合统计、数据资源管理等功能 灵活配置:支持自定义扩展语法、语义、安全协议等 自主研发:基于安全多方计算、联邦学习、同态加密、可信计算等隐私计算技术 1.6.10 更新了什么? 新增特性 联邦学习新增数据预处理模块,支持pipeline调用 任务启动通过process的形式,避免任务间的干扰 PrimiHub平台支持用户自定义python代码的执行(实验特性) 页面端支持联邦线性回归模型 增加部署节点地图展示 增加页面取消任务运行 优化 修复多机部署时模型指标显示问题 对psi输入原始数据做去重处理 PrimiHub 的 gcc 编译器版本支持gcc8及以上 优化模型指标页面端展示 修复Window系统下文件UTF-8 BOM头问题 项目地址 GitHub:https://github.com/...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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