2、实时数仓方案2.1、为何需要实时数仓架构随着数据量的增大，传统数据的方案在时效性上和数据维护上变得越来越困难。实时数仓架构应运而生。具体方案落地上实时数仓有很多方案可以选择，不同的业务和应用场景到底应该选择哪种技术方案？针对该问题梳理了市场上常见的实时数仓方案和对应的应用场景。2.2、数仓如何分层 & 各层用途数仓一般分为：ODS层、DWD层、DWS层和ADS层。1）ODS层：ODS是
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2023-01-07 23:09:50
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文章目录1.数据仓库概念2.离线大数据架构3.Lambda 架构4.Kappa 架构5. Lambda 架构与 Kappa 架构的对比1.数据仓库概念数据仓库是一个面向主题的
原创
2022-05-26 01:21:52
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基于FlinkSql实时数仓构建 文章目录基于FlinkSql实时数仓构建1、案例简介1.1 指标2、架构设计2.1 架构设计概要2.2 架构分层设计3、业务数据3.1 业务数据表关系3.2 业务数据表4、数据处理流程4.1 ODS层数据同步4.2 DIM层数据处理4.3 DWD层数据处理4.4 ADS层数据处理4.5 Flink Sql Client 执行5 、指标可视化6、API6、技术探
随着数字化进程的推进，企业产生的数据越来越多，与此同时企业对数据的需求也变得越来越复杂多样。如何解决大规模复杂数据的存储和计算，已经成为很多企业必须面对的问题？这值得我们深思。一、为何需要实时数仓架构最初企业存储数据都在数仓中存储，但是随着数据量的增大，传统数据的方案在时效性上和数据维护上变得越来越困难。实时数仓架构应运而生。然而问题并不是这么简单，在具体方案落地上实时数仓有很多方案可以选择，那么
目前的数仓大概分为离线数仓和实时数仓。离线数仓一般是T+1的数据ETL方案；实时数仓一般是分钟级别甚至更短的时间内的ETL方案。实时数仓一般是将上游业务库的数据通过binlog等形式，实时抽取到Kafka，进行实时ETL。但目前主流的实时数仓也会细分为两类，一类是标准的实时数仓，所有的ETL过程都通过
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2019-12-26 09:33:00
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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，需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是 T+1，调度频率以天为单位，无法支撑实时场景的数据需求。即使能将调度频率设置成小时，也只能解决部分时效性要求不高的场景，对于实效性要求很高的场景还是无法优雅的支撑。因此实时使用数据的问题必须得到有效解决。2. 实时技术日趋成熟实时计算框架已
文章目录第1章 实时需求概览1.1 实时需求与离线需求的比较1.2 数仓架构设计1.2.1 离线image-202101201154530071.2.2 实时1.3 本项目主要需求1.3.1 当日用户首次登录（日活）分时趋势图，昨日对比1.3.2 当日新增付费用户(首单)分析(ods+dwd)1.3.3 订单明细实付金额分摊以及交易额统计(dws)1.3.4 ADS聚合及可视化(ads)第2章
目前企业数据架构基本也就包含3种模式，离线数仓，实时数仓，实时流。 离线数仓没有任何歧义，实时数仓和实时流之前有什么区别呢？从技术实现上，实时数仓肯定可以通过实时流来实现的，那么为什么会把这2种东西做一个区分. 在概念上，数据主题和指标会有很多，通常离线做一套，实时也会做一套，保证有些指标能实时的出数据，这部分实际上是更多的倾向报表类型，比如公司的大屏展示，而很多业务系统也需要实时的计算数据，不仅
随着互联网的发展从红海时代进入蓝海时代，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要，在每天产生的海量数据中，如何挖掘出实时有效的信息，对于公司的快速决策、产品的快速迭代都非常重要。在本地生活服务领域的两大巨头，滴滴在自己的业务如顺风车、美团在自己的业务如团购外卖中进行实时数仓的建设，为消费者提供更好的服务，如我们在滴滴上可以更快的打到更便宜的车、在美团上可以更快的取到最想要吃的餐，这其中的功劳也要算
目录一、数仓分层介绍二、实时需求概览三、统计架构分析四、日志数据采集1. 模拟日志生成器的使用2. 日志采集模块-本地测试3. 日志采集模块-打包单机部署五、业务数据库数据采集1. MySQL 的准备2. 环境搭建3. 代码实现六、Nginx 安装七、Maxwell 安装八、Canal 安装 一、数仓分层介绍1. 普通实时计算与实时数仓比较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
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2023-08-07 15:52:47
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1.概述Hologres是阿里巴巴自主研发的一站式实时数仓引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），支持PB级数据多维分析（OLAP）与即席分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving），与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供企业级离在线一体化全栈数仓解决方案。2.功能概述多场景查询分析Ho
文章目录一、实时数据1.1 日志采集器1.1 日志生成器1.3 日志分发器1.4 采集流脚本二、实时采集2.1 项目搭建2.2 Kafka 数据获取2.3 Redis 数据去重2.4 ES 数据存储2.5 精准一次性消费2.6 Kibana 可视化配置2.7 发布数据接口三、实时监控3.1 Canal3.1.1 配置 MySQL3.1.2 安装 canal3.2 Canal ODS 层数据分流3
实时数仓考虑到时效性问题，分层设计需要尽量精简，降低中间流程出错的可能性，不过总体而言，实时数仓还是会参考离线数仓的分层思想来设计。从传统的经验来讲，我们认为数仓有一个很重要的功能，即能够记录历史。通常，数仓都是希望从业务上线的第一天开始有数据，然后一直记录到现在。但实时处理技术，又是强调当前处理状态的一门技术，所以我们认为这两个相对对立的方案重叠在一起的时候，它注定不是用来解决一个比较广泛问题的
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，需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是 T+1，调度频率以天为单位，无法支撑实时场景的数据需求。即使能将调度频率设置成小时，也只能解决部分时效性要求不高的场景，对于实效性要求很高的场景还是无法优雅的支撑。因此实时使用数据的问题必须得到有效解决。2. 实时技术日趋成熟实时计算框架已
前言随着我司业务飞速增长，实时数仓的建设已经提上了日程。虽然还没有正式开始实施，但是汲取前人的经验，做好万全的准备总是必要的。本文简单松散地记录一下想法，不涉及维度建模方法论的事情（这个就老老实实去问Kimball他老人家吧）。动机随着业务快速增长，传统离线数仓的不足暴露出来：运维层面——所有调度任务只能在业务闲时（凌晨）集中启动，集群压力大，耗时越来越长；业务层面——数据按T+1更新，延迟高，数
基于FLINK搭建实时数仓技术调研基于FLINK搭建实时数仓技术调研确定适合的OLTP数据库结合OLTP和OLAP的实时数仓架构实时数仓ETL流程总结 基于FLINK搭建实时数仓技术调研____数据仓库(DATA WAREHOUSE)，是做大数据基本都会去涉及的项目。简单来说，数仓是数据结构化存储和查询，并利用分布式计算引擎进行计算得到业务需要的指标，以支持企业商业智能，通过充分挖掘数据价值，形
一、业务数据表的增加，如何同步增加 二、做数仓主要是数据复用 三、事实数据和行为数据，放在kafka，维度表放在hbase，dws重难点join 行为数据，display，page，start，这三类行为日志，分发到不同主题去，通过flink侧输出流，用状态来区分新老用户， 业务数据，实现动态分流，finkcdc把所有数据写到一个topic，不便于后面使用，需要吧各个表拆开
随着数据的应用场景越来越丰富，企业对数据价值反馈到业务中的时效性要求也越来越高，很早就有人提出过一个概念：数据的价值在于数据的在线化。实时计算起源于对数据加工时效性的严苛需求：数据的业务价值随着时间的流逝会迅速降低，因此在数据产生后必须尽快对其进行计算和处理，从而最大效率实现数据价值转化，对实时数仓的建设需求自然而然的诞生了。而建设好实时数仓需要解决如下几个问题：一、稳定性：实时数仓对数据的实时处
实时数据仓库1、数据采集1、在mysql中创建数据库gma2、创建所有的表init_mysql_table.sql3、开启canal动态topic功能vim /usr/local/soft/canal/conf/example/instance.properties# 监控gma数据库，不同的表发送到表名的topic上canal.mq.dynamicTopic=gma\…*4、启动zk 和kafk
一、实时数仓查询需求在正式讨论实时数仓前，我们先看下行业对实时数仓的主要需求，这有助于我们理解实时数仓各种方案设计的初衷，了解它是基于哪些需求应运而生的。这也将帮助我们从更多维度上思考需求、条件、落地难点等等一些关键要素之间如何评估和权衡，最终实现是基于现有条件下的功能如何将其价值最大化。传统意义上我们通常将数据处理分为离线的和实时的。对于实时处理场景，我们一般又可以分为两类：诸如监控报警类、大屏
