# Java实现实时数字问答的入门指南
在本文中，我们将帮助你实现一个简单的实时数字问答系统。整个开发过程将包括以下步骤：
## 流程图总结
以下是实现实时数字问答的步骤流程表：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------------------------------- |
| 1 | 创建Ja
|0x00 数仓为什么要实时去年开始，实时数仓的概念突然火了。也许是传统的离线数仓搞了很多年，技术相对成熟了，因此大家都把注意力放到了挑战性更高的实时上来；也许是随着存量市场竞争的到来，对于速度的要求越来越快，T+1已经不能满足数据的获取要求了，实时的构建需求也就应运而生了。 总之，时效性开始大于分析性。 文本简单介绍实时数仓的一些基础理论，更系统性的理论，仍然行业需要更大范围的应用和总结。总之，
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2024-08-02 21:17:37
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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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# jQuery实时数据变化折线图
在网页开发中，展示实时数据的变化是一个常见的需求。折线图是一种直观的方式来展示数据的趋势和变化。本文将介绍如何使用jQuery实现一个实时数据变化折线图，并提供代码示例。
## 折线图简介
折线图是一种常用的数据可视化方式，通过连接数据点的直线来展示数据的变化情况。在折线图中，横轴通常表示时间或者其他连续的变量，纵轴表示数据的值。通过观察折线的趋势，我们可
原创
2024-06-11 06:36:29
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1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。 数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升
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2021-04-11 10:34:00
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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
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2023-11-10 10:58:36
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简介：本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享，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。
简介：本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享，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Fl
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2024-05-22 08:56:46
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在众多的工业控制系统领域常常会实时采集现场的温度、压力、扭矩等数据，这些数据对于监控人员进行现场态势感知、进行未来趋势预测具有重大指导价值。工程控制人员如果只是阅读海量的数据报表，对于现场整个态势的掌控会十分困难，因此往往希望借助一些图表进行展示，其中趋势图是常用的实时数据展示方式之一。目前实现趋势图、曲线图的工具很多也很成熟，一些是通过CS
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2024-05-10 15:05:54
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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
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2023-10-06 21:53:37
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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
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2024-01-08 13:15:35
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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
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2024-01-03 13:57:07
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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
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2023-12-16 22:16:08
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1 为什么要建设实时数仓在开始说如何建设实时数仓之前，我们先说一下建设实时数仓的目的，实时数仓解决了什么问题。其实在很多情况下，我们对于实时数仓的定位可能是没有那么准确的。我们都知道，传统数仓一个非常重要的功能是用于记录历史，而实时数仓恰恰相反，它更重视处理当前的状态。因此，我们创建实时数仓的目的就在于解决传统数据仓库由于时效性低而解决不了的问题。传统数仓可以解决的问题，我们不解决；如果问题本身就
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2024-05-04 11:04:08
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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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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
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2024-01-15 02:37:59
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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
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2023-10-16 15:41:58
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Hive概述数据仓库的概念：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。传统数据仓库面临的挑战：无法满足快速增长的海量数据存储需求。无法有效处理不同类型的数据。计算和处理能力不足。Hive简介：Hive是一个
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2024-05-15 04:08:53
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“数据智性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。一、实时数仓建设的背景 传统意义上的数据仓库主要处理T+1数据（即：今天产生
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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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
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2024-02-29 07:27:06
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