创建数据写入任务为了方便介绍，本节的数据源采用随机数据源(random)，实际使用中可以根据实际情况创建数据源。在实时计算控制台上，点击项目管理>项目列表，单击项目名进入目标项目。点击开发>新建作业，创建数据写入的Flink SQL作业。写入ADB PG的作业举例。 --SQL--*****************************************************
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2023-07-14 17:13:09
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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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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.
一、技术选型介绍 在设计篇中，我们给出了RTDP(Real-time Data Platform)的一个整体架构设计（图1）。在技术篇里，我们则会推荐整体技术组件选型；对每个技术组件做出简单介绍，尤其对我们抽象并实现的四个技术平台（统一数据采集平台、统一流式处理平台、统一计算服务平台、统一数据可视化平台）着重介绍设计思路；对Pipeline端到
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2023-08-22 12:26:38
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架构选型首先在架构上，Flink 采用了经典的主从模式，DataFlow Graph 与 Storm 形成的拓扑 Topology 结构类似，Flink 程序启动后，会根据用户的代码处理成 Stream Graph，然后优化成为 JobGraph，JobManager 会根据 JobGraph 生成 ExecutionGraph。ExecutionGraph 才是 Flink 真正能执行的数据结构
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2023-07-12 03:05:40
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文章目录说明DataSource 数据接入内置数据源文件socketflink集合数据源第三方数据源kafka Connector解析类自定义数据源连接器单线程数据源连接器并发数据源连接器DataSink 数据输出基本输出类型第三放输出类型总结 说明本博客每周五更新一次。flink数据处理过程分为三部分：DataSource、Transformation、DataSink，分别处理数据的接入、处
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2023-07-11 16:58:18
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本文是来自2019年Apache Flink Meetup深圳站的资料，作者是OPPO的大数据平台负责人，本文主要讲述了OPPO基于Flink如何构建实时数据仓库。本文从...
原创
2021-06-10 20:30:02
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本文是来自2019年Apache Flink Meetup深圳站的资料，作者是OPPO的大数据平台负责人，本文主要讲述了OPPO基于Flink如何构建实时数据仓库。本文从...
原创
2021-06-10 19:52:42
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数仓技术应对关系型结构化数据游刃有余，但对于多元异构数据，却爱莫能助。最近行业大佬都在聊怎么部署数据湖，这波操作未来走向如何？数据湖技术能够实现全量数据的单一存储，通常存储原始格式的对象块或者文件。不管是传统数仓承载的结构化数据还是半结构化数据、非结构化数据、二进制数据等任意类型的数据，数据湖都可以轻松实现采集、存储和分析。更为人性化的是，数据湖可根据企业的业务需求提供可大可小的弹性扩充，数据可在
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2023-07-14 17:12:50
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本文是来自2019年Apache Flink Meetup深圳站的资料，作者是OPPO的大数据平台负责人，本文主要讲述了OPPO基于Flink如何构建实时数据仓库。本文从OPPO实时数仓的...
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2021-06-10 20:27:19
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基于Flink SQL的扩展工作，构建实时数仓的应用案例，未来工作的思考和展望4个方面介绍了基于Flink构建实时数仓的经验和未来的规划。
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2022-06-10 17:58:36
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目录1、实战案例（一）-数据清洗2、实战案例（二）-数据报表3、实战案例（三）-实时数仓实时计算 Flink使用Flink SQL，主打流式数据分析场景。目前在如下领域有使用场景。实时ETL集成流计算现有的诸多数据通道和SQL灵活的加工能力，对流式数据进行实时清洗、归并、结构化处理。同时，为离线数仓进行有效的补充和优化，为数据实时传输的提供可计算通道。实时报表实时化采集、加工流式数据存储。实时监控
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2023-08-31 20:33:02
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flink数据源Flink附带了 许多预先实现的源函数，可以通过实现 SourceFunction 非并行源，或通过 实现 ParallelSourceFunction 接口或扩展 RichParallelSourceFunction 并行源来编写自己的自定义源。有几个预定义的流源可从以下位置访问 StreamExecutionEnvironment ： 基于文件的： readTextFile(p
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2023-07-06 16:04:14
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数据处理现状：当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，数据中台体系也基本上是围绕离线数仓进行建设。但是随着实时计算引擎的不断发展以及业务对于实时报表的产出需求不断膨胀，业界最近几年就一直聚焦并探索于两个相关的热点问题：实时数仓建设和大数据架构的批流一体建设。1实时数仓建设：实时数仓1.0传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。对于实时处理场景，我们一般又可以分为两类，一类诸
1 需求分析 1.1 业务需求 1.2 用户需求 1.2.1 使用数据平台的用户的需求 1.2.2 需要的数据 1.2.3 分
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2022-11-03 14:06:53
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企业信息工厂（Corporate Information Factory，简称EIF），是一种建立数据仓库的架构，企业信息工厂的创始人是数据仓库之父Inmon。 企业信息工厂主要包括集成转换层（I&T）,操作数据仓库（ODS），企业级数据仓库（EDW），数据集市（DM），探索仓库（EW）等部件。这些部件有机的组合在一起，为企业提通信息服务。 集成转换层的目的是将来自操作型源系统的数据集成
1. 数据仓库概述1). 概念Data warehouse is a subject oriented, integrated, non-volatile and time variant collection of data in support of management’s
问题导读：1、常用的算法模型有哪些？ 2、如何对数据进行监控管理？ 3、大数据平台的数据服务是怎样的？ 1.5 数据分析建模 伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业、事业单位的重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。如何建立大数据分析模型，以提供
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2022-04-19 17:20:00
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标题: flink的Oracle-cdc如何实现 日期: 2021-08-08 14:33:39 标签: [flink, oracle] 分类: 实时数仓今天来说说如何实时接入oracle的数据，官方没有提供oracle-cdc的connector，那么我们现在要自己写connector，且看下文。且看阿里提供的数据接入connector有哪些：mysql-cdc postgres-cdc 官档在
基于 Flink 的实时计算平台大部分公司随着业务场景的不断丰富，同时在业界经过多年的实践检验，基于 Hadoop 的离线存储体系已经足够成熟。但是离线计算天然时效性不强，一般都是隔天级别的滞后，业务数据随着实践的推移，本身的价值就会逐渐减少。越来越多的场景需要使用实时计算，在这种背景下实时计算平台的需求应运而生。架构选型我们在第 03 课时“Flink 的编程模型与其他框架比较”中，提到过 Fl
