# Flink 数仓架构实现指南
随着大数据技术的快速发展，实时流处理已成为数据应用的重要组成部分。Apache Flink是一种强大的流处理框架，能够实时处理大规模数据，而建设数据仓库（数仓）则是确保数据有效存储和访问的核心。因此，了解如何结合Flink构建数仓架构至关重要。本文将为你提供一个系统的步骤指南来实现Flink数仓架构，希望能帮助你在这个领域打下良好的基础。
## 流程步骤
在
文章目录flink架构处理无界流和有界流随处部署应用程序以任何规模运行应用程序利用内存性能 flink架构flink是一个框架和分布式处理引擎，它被用于对无界和有界数据流进行有状态计算。flink被设计成可以运行在所有常见的集群环境中，并以内存速度和任何规模执行计算。处理无界流和有界流任何种类的数据都是作为事件流产生的。数据可以作为无界流和有界流进行出来。无界流：无界流是一个又开始但是没有定义结
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2023-10-23 10:24:26
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文章目录概述:一.Flink体系结构介绍1.1 处理无界和有界数据1.2 部署应用程序在任何地方1.3 在任何规模上运行应用程序1.4 利用内存性能二.应用程序2.1 流应用程序的构建块2.2 分层的api2.3 库三. 操作3.1 7*24 不间断运行应用程序3.2 更新、迁移、挂起和恢复应用程序3.3 监控您的应用程序参考: 概述:Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无
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2023-07-18 13:16:58
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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
一、数仓分层误区数仓层内部的划分不是为了分层而分层，分层是为了解决 ETL 任务及工作流的组织、数据的流向、读写权限的控制、不同需求的满足等各类问题。业界较为通行的做法将整个数仓层又划分成了 DWD、DWT、DWS、DIM、DM等很多层。然而我们却始终说不清楚这几层之间清晰的界限是什么，或者说我们能说清楚它们之间的界限，复杂的业务场景却令我们无法真正落地执行。所以数据分层这块一般来说三层是最基础的
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2023-10-17 19:21:39
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文章目录一、前言二、数仓建模三、数仓分层四、数仓的基本特征五、数据仓库用途六、数仓分层的好处七、如何分层 一、前言现在说数仓，更多的会和数据平台或者基础架构搭上，已经融合到整个基础设施的搭建上。这里呢，我们不说Hadoop各种组件之间的配合，我们就简单说下数仓分层的意义价值和该如何设计分层。二、数仓建模说到数仓建模，就得提下经典的2套理论：范式建模 Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM
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2023-11-26 09:25:25
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第二章 数仓分层与规范定义 文章目录第二章 数仓分层与规范定义数仓分层与规范定义一、数仓分层二、设计规范1 公共规范1.1 数据划分及命名空间约定1.2 公共字段定义规范2 设计规范ods层dim层dwd层dws层 数仓分层与规范定义一、数仓分层现在数仓的技术选型主要有两种： 一种是自建的CDH集群，基于hive来搭建离线数仓，基于flink的搭建实时部分。 一种是基于阿里云的dataworks这
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2024-06-04 08:29:36
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01. 架构演进 离线数据仓库到实时数据仓库，从lambda架构到kappa架构、再到混合架构。
02. 逻辑分层 数仓分层，一般按ods->dw->dm整体架构。不同的企业，不同的业务场景，有衍生出不同的分层架构模式。例如经典四层架构：ods->dwd->dws-ads，bdl->fdl->gdl->adl等。
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2021-06-02 09:12:00
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数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在所谓的大数据更多的是一种数据量级的增大和工具的上的更新。 两者并无冲突，相反，而是一种更好的结合。ODS全称是Operational Data Store，操作数据存储；这一层面的数据却不等同于原始数据。在源数据装入这一层时，要进行诸如去噪（例如去掉明显偏离正常水平的银行刷卡信息）、去重（
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2023-11-27 16:47:10
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数仓规划建议1、将数仓平台账号收归统一管理，防止出现同一张业务表被重复同步到数仓平台或者自己的业务流程被别人误运行。（有些业务流程是不能被重复运行的） 2、对数仓平台的表命名进行统一规范。针对ods、dw、ads 层级最好加上对应前缀，方便区分层级和分析。针对ods层，因为这个是拉取业务系统的表，我们业务系统非常多和复杂，所以我们是会加上库名_t_表名。 3、对目前的存在的表进行排查，同一张业务表
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2023-11-26 12:48:29
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文章目录1. 什么是指标体系1.1. 指标体系定义1.2. 指标体系生命周期1.3. 综合使用场景2.为什么搭建指标体系3.何搭建指标体系3.1. 科学方法选指标3.2 用分析模型搭建指标体系3.3 场景化搭建指标体系3.3.1 人的视角3.3.2 货的视角3.3.3 场的视角 指标体系是什么？如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指标体系？如何统一流程、规范化、工具化管理指标体系？本文会对建设
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2024-07-02 21:08:19
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数据仓库的项目的概况1. 项目适用于哪些行业？ 线上的互联网行业,例如淘宝,安居客等等2. 我准备选择一个什么样的业务公司来写这个项目？ 我准备选择一个线上的互联网公司根据公司所产生的埋点日志数据和业务数据做数仓项目3. 项目中主要开发哪些模块？分别有什么用途？ 数据仓库 用户画像 个性推荐 数仓:数据存储运算, 用户画像:根据埋点数据给用户贴标签 个性推荐:根据用户画像,精准的给用户进行精准投放
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2024-01-08 22:29:38
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数仓概念定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。（看不懂接着往后看）数仓和数据库 数据库：二维表以及表中全部字段。表与表之间存在关系（可以是多维关系），所以常见的数据库都是用来做业务数据库。而业务数据库中的数据结构是为了完成业务而设计的，数据流和业务流高度重合 -- 清晰的存储
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2023-10-15 15:53:13
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数仓分层的概念由于我们做数据分析，大体上在数仓中都是迭代的计算，这种计算就会分层次来进行。这种迭代，通用可以分为3个层级：ODSDWADSODS层Original data service原始数据层记录的是输入数据仓库数据的原始的样子或者经过少量的修改的样子基本上是和来源的地方一致作用：一种数据备份，数据溯源(迭代计算的起点)DW层Data Warehouse数据仓库层在这个层级内就开始进行数据的
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2023-11-02 00:05:29
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一、项目整体背景1、数据仓库 作为数据的管理和运算中心； 数据存档； 各种统计、运算任务的核心平台；2、用户画像系统 含义：深入分析用户后给用户打上各种规范标签：年龄，性别，地域特征，偏好特征，价值指数，行为习惯，消费习惯… 作用：对用户进行精准营销，用于支撑精细化营运；比如，针对不同的人群发放不同的优惠券； 比如，针对不同的人群定制不同的打折规则； 比如，针对不同的人群推行不同的营销活动； 比如
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2023-12-12 12:46:18
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数据仓库的发展是由最早的管理主文件的磁带文件系统发展而来的。从磁盘存储取代了磁带存储之后出现了DBMS，再之后出现了OLTP，伴随着第四代编程语言的出现和PC的跨越性升级，为了保证数据的完整性，数据仓库应运而生伴随着CIF的加入，数据仓库进入了2.0时代。数据仓库需要一整套的基础设施，其中包括：ETL、数据集市、维度模型、ODS等等，以下是居于互联网的大数据数仓模型：数据仓库2.0增加了许多重点：
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2024-02-05 01:12:20
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一、数仓的意义为什么要有数据仓库 说起数据仓库存在的意义就必须得说企业面临的数据问题。结构复杂
数据脏乱
理解困难
缺少历史
总结一句话就是：多源异构、脏乱差的数据现象。数据仓库的价值体现效果
诊断
预警二、数据体系数据体系构成常见技术架构 偏离线：适用于业务初期，迅速形成数仓雏形，快速交付满足业务 离线+实时：适合业务中后期，形成扩展性极强的技术架构 偏实时：适合特殊业务，例如：广告
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2023-12-02 20:11:19
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今天我们来聊聊在数仓模型中举足轻重的维度建模。简单而言，数据仓库的核心目标是为展现层提供优质服务。其中包含ETL过程、数仓规范、数仓分层等建设流程，最终提供更清晰易用的展现层。维度建模的领域主要适用于数据集市层，它的最大的作用其实是为了解决数据仓库建模中的性能问题。1 数仓架构原则 在谈论维度模型前，我们先来聊聊数仓架构。数仓模型不只是考虑如何设计和实现功能，设计原则应该从访问性能、数据成本、使用
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2024-01-08 13:38:01
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一.数仓为什么分层把复杂问题简单化
将复杂的任务分解成多层来完成,每层只处理一个简单的任务,方便定位问题减少重复开发
规范数据分层,通过中间层数据,能够减少极大的重复计算,增加以此计算结果的复用性隔离原始数据
不论是数据的异常还是数据的敏感性,使真实的数据与统计数据解耦开二.数据分层理论ods层也叫贴源层
针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？
（1）保持数据原貌不做任何修改，
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2023-10-12 23:23:45
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自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon Dynamo直接催生了NoSQL这个崭新的数据库领域，撼动了RDBMS在商用数据库和数据仓库方面几十年的统治性地位。FaceBook的Hive
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2023-08-24 15:55:03
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