今天分享的内容主要分为四个部分，首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施方案，接着会介绍下在实时数仓的数据质量方面的工作，最后讲一下实时数仓在严选中的应用场景。1. 背景严选实时数仓项目是从 17 年下半年开始做的，背景总结为三个方面：第一个是长链路且快速变化的业务，严选作为一个 ODM 电商，整个业务链度从商品采购、生产、仓库、到销
一、普通实时计算和实时数仓的比较 普通实时计算优先考虑时效性，从数据采集经过计算直接得到结果，时效性更好，但是中间结果没有沉淀下来，当面临大量实时计算的时候，计算的复用性差，开发成本大大提高； 实时数仓是基于数仓理论对数据分层，提高数据的复用率； 二、实时数仓分层 ods：原始数据，业务 dwd：数据对象进行分流，比如页面访问，订单等 dim：维度数据 dwm：对部分数据进一
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2023-07-24 16:01:21
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需要异步I / O操作先决条件异步I / O API超时处理结果顺序活动时间容错保证实施技巧警告本页介绍了Flink API与外部数据存储的异步I / O的使用。对于不熟悉异步或事件驱动编程的用户，有关Futures和事件驱动编程可能是有用的准备。注：有关异步I / O实用程序的设计和实现的详细信息，请参阅提议和设计文档 FLIP-12：异步I / O设计和实现。需要异步I / O操作当
设计思路之前通过分流等处理手段，将数据拆分成了独立的kafka topic，接下来处理数据，我们应该考虑的是将实时计算使用的指标项进行处理，时效性是实时数仓所追求的，所以在一些场景没有必要和离线数仓一样，大而全的中间层，只需要中间层将一些计算指标保存即可，为下次计算使用提供便利。 所以需要考虑一些实时计算的指标需求，把这些指标以主题宽表的形式输出就是dws层 这里列出来一部分指标，主要为服务可视化
背景介绍维度表是数据仓库中的概念。它记录了事实表中属性的多维度详细信息。在数据分析、实时监控、精准推荐等业务中，需要维表 Join 来丰富事实表的信息，进而作进一步计算分析。其在生产实践中具有广泛的应用。在实时计算中，Flink 开放了通用的 LookupJoin API，Connector 开发者只需实现一个自定义函数就能快速实现 LookupJoin 功能。需要在该函数中检索出对应 key 的
面向数据时代的实时计算技术接踵而至。从我们最初认识的 Storm，再到 Spark 的异军突起，迅速占领了整个实时计算领域。Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用，实现批流一体。Flink 在实时数仓和实时 ETL 中有天然的优势：状态管理，实时数仓里面会进行很多的聚合计算，这些都需要对于状态进行访问和管理，Flink 支持强大的状态管理；丰富的 API，Flink 提供极为丰富的多
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2023-07-21 14:02:10
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Flink流处理API运行环境EnvironmentgetExecutionEnvironment创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。
今天分享的内容主要分为四个部分，首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施方案，接着会介绍下在实时数仓的数据质量方面的工作，最后讲一下实时数仓在严选中的应用场景。1. 背景严选实时数仓项目是从 17 年下半年开始做的，背景总结为三个方面：第一个是长链路且快速变化的业务，严选作为一个 ODM 电商，整个业务链度从商品采购、生
摘要：Apache Flink 是目前大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构，以 Iceberg、Hudi、Delta 为代表的解决方案应运而生，Iceberg 目前支持 Flink 通过 DataStream API /Table API 将数据写入 Iceberg 的表，并提供对 Apache Flink 1.11.x 的集成支持。本文由腾
实战 | flink sql 实时 TopN1.背景篇2.难点剖析篇-此类指标建设、保障的难点2.1.数据建设2.2.数据保障2.3.数据服务保障3.数据建设篇-具体实现方案详述3.1.整体数据服务架构3.2.flink 方案设计3.3.数据源3.4 数据汇3.5.数据建设方案1、内层 rownum + 外层自定义 udf方案2、自定义 udf3.6.高可用、高性能3.6.1.整体高可用保障3.
DWD层业务数据分流回顾一下之前业务数据的处理； 首先把脚本生成的业务数据发送到MySql数据库中，在表gmall0709中可以看到数据： 这里就是生成的对应数据表，然后通过Maxwell把数据输入到Kafka中，保存在ods_base_db_m主题中；此时我们需要把这个kafka主题中的数据进行过滤和分流处理，过滤处理很容易，这里我们过滤掉data为空，或者是长度<3的数据内容，当然这个数
数据处理架构演进传统批处理架构 传统批处理架构，通常指离线数仓架构。数据源通过离线方式 ETL 到数仓，下游根据业务需求直接读取 DM 层数据或加一层数据服务。数据仓库从模型层分为三层： ● ODS：操作数据层，保存原始数据； ● DWD：数据仓库明细层，根据主题定义好事实与维度表，保存最细粒度的事实数据； ● DM：数据集市/轻度汇总层，在 DWD 层的基础之上根据不同的业务需求做轻度汇总；La
都2022年了，身为大数据工程师的你，还在苦学 Spark、Hadoop、Storm，却还没搞过 Flink？每年双十一，阿里都在 Flink 实时计算技术的驱动下全程保持了“如丝般顺滑”，基于 Flink 的阿里巴巴实时计算平台简直强·无敌。最恐怖的是，阿里几乎每年的实时计算峰值都达到了破纪录的每秒40亿条记录，数据量也达到了惊人的7TB每秒，相当于一秒钟需要读完500万本《新华字典》！Flin
默认情况下，state 会保存在TaskManager的内存中，checkpoint会存储在JobManager的内存中。state 的存储和 checkpoint的位置取决于StateBackend的配置。 Flink一共提供了三种StateBackend1.MemoryStateBackend (基于内存存储)2.FsStateBackend&n
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2023-05-18 11:17:18
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@toc1.电商实时数仓分层介绍1.1普通实时计算与实时数仓比较!在这里插入图片描述(https://s2.51cto.com/images/blog/202209/02090201_63115609aeb0c90120.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_1
原创
2022-09-02 09:04:55
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Flink电商数仓项目笔记电商实时数仓分层介绍 普通的实时计算优先考虑时效性，所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。如此做时效性更好，但是弊端是由于计算过程中的中间结果没有沉淀下来，所以当面对大量实时需求的时候，计算的复用性较差，开发成本随着需求增加直线上升。 实时数仓基于一定的数据仓库理念，对数据处理流程进行规划、分层，目的是提高数据的复用性。例如下图：例如：我们在普通实时SparkStre
Canal部署简介基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger（触发器） 获取增量变更从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务，基于日志增量订阅和消费的业务包括
数据库镜像数据库实时备份索引构建和实时维护
从这篇内容开始就是项目的正式过程了，接下来我将以思路和项目过程为主来进行讲解，部分过程我也会对代码部分内容进行讲解。前提条件：对应的hadoop集群要有，具体配置方法和版本见第一节内容；phoenix、clickhouse、springboot、redis等框架的使用，我会在用到的时候再介绍，也可以自己根据下载包里的文档内容进行了解，文章不做详细介绍。第一部分 日志采集日志生成这里采用模拟jar包
随着业务的发展，数据量剧增，我们一些简单报表大盘类的任务，就不能简单的依赖于RDBMS了，而是依赖于数仓之类的大数据平台。 数仓有着巨量数据的存储能力，但是一般都存在一定数据延迟，所以要想完全依赖数数仓来解决实时报表问题，是困难的。 其实，所谓的实时报表，往简单了说就是: 对现在的一些数据进行加减乘除聚合后，得到的一串与时间相关的数字。 所以，这类问题的关键点应该在于这个实时数据怎么来，
1.简介Fink是一个开源的分布式,高性能,高可用,准确的实时数据计算框架，它主要优点如下:流式计算: Fink可以连接处理流式(实时)数据。 容错: Fink提供了有状态的计算,会记录任务的中间状态,当执行失败时可以实现故障恢复。 可伸缩: Fink集群可以支持上千个节点。 高性能: Fink能提供高吞吐,低延迟的性能。 三大实时计算框架对比:Spark Streaming: 可以处理秒级别延迟
