数据仓库是一项发展历程漫长的技术，主要为企业的业务决策提供支持与服务。随着数字化业务的扩张，企业的数据量呈现爆发式增长，数据开始从 BP 发展到 PB 级别，此时，适应海量数据的实时计算、可灵活扩展的实时数仓几乎成为企业的“刚需”。它作为数据智能的基础环节，在快速获取数据反馈帮助企业更快的做出决策，更好的进行产品迭代的过程中起到了不可替代的作用。实时数仓从 0 开始落地，有什么可参考的方法或者路径
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
转载
2024-03-01 15:25:35
136阅读
一、小米数仓架构演变1.1 数仓架构现状在介绍演变前，我们先来了解下小米当前的技术现状。上图展示的是小米目前的技术架构，在存储侧我们主要应用数据湖 Iceberg 和自研消息队列 Talos，计算层主要应用 Flink 和 Spark，他们统一运行在 Yarn 上，统一通过 Metacat 获取元数据信息，并通过 Ranger 来进行统一的鉴权服务。我们内部使用 Spark 和 Presto 来支
@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
1148阅读
一、流处理演进与架构设计graph TD
A[数据源] --> B[Flink SQL]
B --> C[动态表]
C --> D[持续查询]
D --> E[结果输出]
subgraph 流批一体架构
B1[Kafka实时流] --> B
B2[MySQL CDC] --> B
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
转载
2024-01-16 01:22:13
61阅读
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
转载
2024-01-29 22:52:42
50阅读
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
转载
2024-02-29 07:27:06
145阅读
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
转载
2023-07-24 16:01:21
205阅读
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
转载
2024-03-22 10:14:13
114阅读
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
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
转载
2023-08-01 23:32:25
353阅读
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
转载
2024-01-17 09:29:47
70阅读
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
转载
2024-04-15 13:43:31
412阅读
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
原创
2024-07-07 00:01:49
63阅读
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
转载
2024-03-14 10:39:41
13阅读
## Flink 实时数仓架构
### 引言
随着互联网和大数据技术的快速发展，越来越多的企业和组织需要处理实时数据。而实时数仓作为一种重要的数据处理架构，能够有效地支持实时数据分析和决策。本文将介绍 Flink 实时数仓的架构及其基本原理，并使用代码示例进行详细说明。
### Flink 简介
Apache Flink 是一个开源的流式计算框架，提供了高性能、高可靠性和低延迟的大规模实时
原创
2023-08-10 12:12:33
502阅读
文章目录数仓4.0总结整体架构采集flume用法flume自定义拦截器flume配置文件sqoop用法碰到的问题hive无法使用load导入hdfs采集的数据vim 本质是创建新文件hive仓库ODSDIMDWDDWSDWTADS迁移数据sqoop用法可视化脚本任务调度 数仓4.0总结bili资源：数仓4.0整体架构采集数据,离线仓库，迁移数据，可视化。采集数据时使用sqoop从mysq清洗数据
转载
2024-07-17 21:33:58
91阅读
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
转载
2024-03-13 09:41:42
26阅读
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
转载
2023-11-02 01:09:12
184阅读
