文章目录第1章 需求分析及实现思路1.1 分层需求分析1.2 每层的职能1.3 DWD 层数据准备实现思路第2章 功能 1：环境搭建第3章 功能 2：准备用户行为日志 DWD 层3.1 主要任务3.1.1 识别新老用户3.1.2 利用侧输出流实现数据拆分3.1.3 将不同流的数据推送下游的 Kafka 的不同 Topic 中3.2 代码实现第4章 功能 3：准备业务数据 DWD 层4.1 主要任
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
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
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
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
整理｜路培杰（Flink 社区志愿者） 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 Flin
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
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
@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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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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DWD层日志数据分离在数仓搭建过程中，对日志数据做分离是非常有必要而且有意义的，我们可以通过把日志分为启动、隔离、曝光、异常、页面等日志，可以计算获取访客数量、独立访客数量、页面跳转、页面跳出等统计指标数据； 那么在实时数仓和离线数仓中，这里有什么不同点呢？异同点分析在离线数仓的搭建过程中，我们可以获取一段时间内的离线日志数据，然后将日志数据进行过滤和分离，但是在实时数仓中，我们需要得到实时的流数
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2023-08-01 23:32:25
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目录1-实时计算初期2-实时数仓建设3-Lambda架构的实时数仓4-Kappa架构的实时数仓5-流批结合的实时数仓 1-实时计算初期虽然实时计算在最近几年才火起来，但是在早期也有不少公司有实时计算的需求，但数据量不成规模，所以在实时方面形成不了完整的体系，基本所有的开发都是具体问题具体分析，来一个需求做一个，基本不考虑它们之间的关系，开发形式如下： 如上图所示，拿到数据源后，会经过数据清洗，扩
简介：本文由岳猛分享，主要从以下四个部分将为大家介绍 Flink + Kafka 在网易云音乐的应用实战：背景Flink + Kafka 平台化设计Kafka 在实时数仓中的应用问题 & 改进一、背景介绍(一)流平台通用框架目前流平台通用的架构一般来说包括消息队列、计算引擎和存储三部分，通用架构如下图所示。客户端或者 web 的 log 日志会被采集到消息队列；计算引擎实时计算消息队列的数
1、简述WordCount 的实现过程2、简述MapReduce与 Spark 的区别与联系3、Spark 在客户端与集群运行的区别4、相同的 SQL 在 HiveSql 与 SparkSQL 的实现中，为什么 Spark 比 Hadoop 快5、简述自定义 UDF实现过程6、HBase 表设计有哪些注意事项7、谈谈你对HBase 的 HLog的理解8、数据同样存在 HDFS，为什么 HBase支
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
课程目标：学习搭建一个数据仓库的过程，理解数据在整个数仓架构的从采集，存储，计算，输出，展示的整个业务流程。项目需求分析：同步业务流程数据同步维度表数据实时分析统计业务数据对结果进行可视化展示技术选型：大数据计算框架：hadoop集群+flink+调度器大数存储框架： kafka+redis+hbase+clickhouse数据流存储 kafka+元数据管理关系型数据库 mysql 可以
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
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
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
