原来在学校实验室也进行过开发工作，有一定的项目经验，后来也靠这些项目经验以实习生的身份加入了现公司。 但是万万没想到，加入的是大数据部门啊，导致现在一直在补大数据相关的知识。 最后悔的是之前也有参加过一个大数据的特色班，可惜那时候没好好学，一直忙着实验室的Java后台的一些项目，难受~ 好了，牢骚也发完了。今天也把之前的一些课件翻了出来，重新学习一下，然后对数据仓库进行一个理解和总结。一、什么是数
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2024-04-30 20:26:18
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## 大数据实时数据体系架构图实现流程
### 步骤展示
以下是实现"大数据实时数据体系架构图"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个数据处理流程 |
| 2 | 从数据源获取数据 |
| 3 | 实时处理数据 |
| 4 | 存储数据 |
| 5 | 可视化展示数据 |
### 详细步骤说明
#### 1. 创建一个数据处理流程
在开始
原创
2023-10-10 14:06:20
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JRDW(JD Realtime Data Warehouse)是京东大数据部为了解决公司越来越广泛的实时业务需求，而推出的一整套技术解决方案，包括数据的实时接入、实时解析、实时传输、实时计算和实时查询等技术环节。通过JRDW来解决实时业务开发中各环节的技术难点，在流程上统一业务开发需求，使业务方只专注于业务开发，不用过多关心技术上的问题，极大地降低了实时业务开发的技术难度。源起京东大数据部早在2
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2024-01-05 20:11:55
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# 构建实时数据仓架构图的指南
建立一个实时数据仓架构图并不是一项容易的任务，但通过系统化的步骤和代码示例，您可以较为顺利地实现。本文将为刚入行的小白提供一份完整的指南。
## 流程步骤
下面是实现“实时数据仓架构图”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------|
原创
2024-10-26 03:34:44
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# 实时数仓架构图的实现流程
在实现实时数仓架构图之前，我们首先需要了解什么是实时数仓架构图。实时数仓架构图是用来展示实时数据仓库的结构和数据流动路径的图形化表示。在实时数仓架构图中，我们可以清晰地了解各个组件之间的关系以及数据的流动过程，从而更好地进行数据处理和分析。
下面是实现实时数仓架构图的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------------- |
|
原创
2023-08-01 14:21:05
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目录一、实时数仓建设背景1. 实时需求日趋迫切2. 实时技术日趋成熟二、实时数仓建设目的1. 解决传统数仓的问题2. 实时数仓的应用场景三、实时数仓建设方案1. 滴滴顺风车实时数仓案例2. 快手实时数仓场景化案例3. 腾讯看点实时数仓案例4. 有赞实时数仓案例5. 腾讯全场景实时数仓建设案例一、实时数仓建设背景1. 实时需求日趋迫切目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切，需
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2024-02-04 20:49:47
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本文详细论述在大数据环境下的数据仓库设计理论，然后通过燃气行业一个小案例描述数仓的架构设计、ETL过程、模型设计方法和物理实施过程。欢迎订阅！数据仓库概念数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。在数据仓库里，每个数据单元都和特定的时间相关。数据仓库包括原子级别的数据和轻度汇总的数据。数据仓库发展阶段数据仓库发展大致
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2023-08-11 14:52:25
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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
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2023-11-02 01:09:12
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Flink实时数仓项目—项目初了解前言一、实时数仓分层介绍1.普通的实时计算与实时数仓比较2.实时电商数仓分层规划二、实时数仓需求概览1.离线计算和实时计算的比较2.实时需求种类2.1 日常统计报表或分析图中需要包含当日部分2.2 实时数据大屏监控2.3 数据预警或提示2.4 实时推荐系统三、数仓架构分析1.离线数仓架构2.实时数仓架构 前言学习完了Flink1.13，拿个项目练练手。一、实时数
为什么物联网大数据平台，使用TDengine，可不要redis, kafka, spark等软件？ TDengine是一高效的时序空间大数据处理引擎，因为充分利用物联网、车联网、工业互联网等场景的数据特点并做了很多优化，因此性能上远胜通用的大数据平台。但TDengine的核心功能是时序数据库，而大数据处理平台往往还需要有消息队列、缓存、流式计算等功能，怎么能不要Redis, Kafak,
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2024-09-09 16:09:37
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# 实时数仓技术架构图的实现
在当今数据驱动的时代，实时数仓（Real-time Data Warehouse）变得越来越重要。它使企业能够及时处理和分析数据，从而作出更快速的决策。本文旨在教会你如何实现实时数仓技术架构图。
## 流程概述
在实现实时数据仓库技术架构的过程中，你需要完成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定需求 |
# 大数据实时项目架构图实现指南
大数据实时项目的架构设计是一项复杂但必要的任务。本文旨在帮助初学者掌握如何设计和实现大数据实时项目架构图。接下来，我将用一个表格展示整体流程，以及每一步需要的代码和解释。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------
原创
2024-10-12 05:52:48
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文章目录数据集成工具数据采集工具分类离线采集（批量采集）实时采集（增量采集）FlumeSqoopDataXCanal 数据集成工具数据采集工具分类离线采集（批量采集）SqoopDataXFlink实时采集（增量采集）FlumeCanalFlume flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。分布式：flume分布式集群部署，扩展性好。可靠性好: 当节点出现故障时，日
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2023-09-04 13:04:20
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目录1 基于Flink的滴滴实时数仓实践2 实时OLAP , 从0到13 腾讯基于Flink + Iceberg 全场景实时数仓的建设实践4 腾讯看点基于Flink构建万亿数据量下的实时数仓及实时查询系统 5 龙逸尘-Flink在顺丰的应用实践 6 Apache Flink在汽车之家的应用及实践7 叶贤勋-网易流批一体的实时数仓平台实践1 基于F
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2024-01-12 13:38:51
54阅读
SuperMap 在9月份发布了结合大数据技术的9D新产品，今天就和大家介绍下iServer9D中的实时数据服务。1、技术框架结合Spark的streaming流处理框架，将各种数据进行批量处理、存储。2、处理的流程iServer9D的实时数据服务可以通过各种通讯协议对来自互联网、物联网等实时流式数据进行采集、存储和分析，iclient9d可以对实时数据服务进行订阅，iServer会通过WebSo
## 大数据实时集群技术架构图
大数据实时集群技术架构图是指在大数据处理过程中，使用实时集群技术来实现数据处理、分析和存储的一种技术架构。这种技术架构可以帮助企业实时处理海量数据，并实现实时分析和决策。
### 技术架构图示例
以下是一个简单的大数据实时集群技术架构图示例：
```mermaid
graph TD
A[数据源] --> B(实时数据处理)
B --> C{实时存储}
C -
原创
2024-03-24 04:58:49
101阅读
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库，为用户带来极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力，极致分析性能和丰富的企业级特性，助力客户数字化转型。 全篇将从两个版块讲解ByteHouse的技术业务场景及实践经验。第一版块将核心介绍ByteHouse于字节内部的业务应用场景，以及使用ClickHouse打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基
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2024-01-09 16:59:47
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背景自google发布3篇GFS,BigTable,MapReduce已过去近20年之久，市面上针对大数据治理方案也层出不穷，但大数据实时依旧是一项很难得技术。其主要表现在如下方面：（1）需求实现很难。对数据使用的用户持续增长，用户需求复杂多变，而这种复杂的需求实现又局限于目前的大数据生态，几乎没有某一个组件能解决几乎所有用户需求场景，依旧需要灵活的组合各大数据组件来实现。（2）实时存储很难。随着
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2024-03-04 17:23:23
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主要内容包括：实时数仓的经典架构Flink 在 TiDB 上的实时读写场景Flink + TiDB 的典型用户案例一、实时数仓经典架构实时数仓有三个著名的分水岭：第一个分水岭是从无到有，Storm 的出现打破了 MapReduce 的单一计算方式，让业务能够处理 T+0 的数据。第二个分水岭是从有到全，Lambda 与 Kappa 架构的出现，使离线数仓向实时数仓迈进了一步，而 Lambda 架构
0. 序 在当前数据量激增传统的时代，不同的业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效地处理，成为当下大多数公司所面临的问题。但随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性，企业需要能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理技术来处理日益增长的数据。相对于传统的数据处理模式，流式数据处理则有着更高的处理效率和成本控制。Apache Flin
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2023-12-22 15:47:27
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