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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本文我们来探讨下实时数据仓库，从以下几个方面出发： 什么是实时数据仓库 实时数据仓库的产生背景 实时数据仓库的发展现状 实时数据仓库的数据特点是什么 实时数据仓库的架构 实时数据仓库的分层架构设计 实时数据仓库的数据建模方法 实时数据仓库的技术选型以及对比 实时数据仓库的前景&n
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2023-06-21 22:20:11
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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
一、行业背景随着电商规模的日益扩大，物流仓储的压力与日俱增，物品损坏、丢失、被盗等一系列意外事件也时有发生。如何保障包裹进出仓的规范管理、溯源每件包裹的出仓时间、提高物流仓储的安全监管流程，已经成为物流仓储企业提升管理水平的重中之重。比如，在拥有庞大数量的快递包裹运输时，总会有丢件或包裹找不到的情况，如何准确定位包裹的出仓运送时间，协助物流人员快速定位包裹呢？所以，通过建设物流仓储的视频监控系统，
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.
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
原创
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
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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什么是实时数仓数字化转型的驱动下，传统的离线数据仓库，将业务数据集中进行存储后，以固定的计算逻辑定时进行ETL和其它建模后产出报表等应用。离线数据仓库一般采用每日或每几个小时进行一次计算的方式，计算和数据的实时性均较差，业务人员无法根据自己的即时性需要获取几分钟之前的实时数据。 随着软件技术和硬件的发展，实时数据仓库一类的解决方案趋于成熟并开始流行。实时数仓同时具有计算的实时性（计算在用户查询时发
9月在杭州举行的数据库学术会议VLDB 2014上，Google的工程副总Shivakumar Venkataraman与正在Google访问的UCSB教授、IEEE与ACM Fellow Divyakant Agrawal将做主题演讲，介绍Google的实时分析数据仓库Mesa。在先期公开的论文“Mesa:Geo-Replicated, NearReal-Time, ScalableData W
一、事实表特点：1. 由一组表示维度的键和一组数字形式的度量值构成。2. 维度外键通常是一些数字或字符代码，因为通常事实表会包含极大的数据量，如果直接使用维度描述的话，会对存储性能照成影响。3. 每个度量值都是单独的一列，创建报表时（例如BIEE中数据透视表），度量值也可以作为维度来使用。 教工人数单位ID（维度1）学科码（维度2）年度（维度3）在编教工数（度量1）在编教学科研人数（度量
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2023-07-17 10:35:10
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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级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。
几乎每个公司都存在数据仓库多年。 尽管它们仍然与20年前一样好，并且与相同的用例相关，但它们无法解决新的，现有的挑战，并且肯定会在不断变化的数字世界中出现。 接下来的部分将阐明何时仍然使用数据仓库以及何时使用现代Live Datamart 。 什么是数据仓库（DWH）？ 数据仓库是来自不同来源的集成数据的中央存储库。 它存储历史数据 ，以为整个企业的知识工作者创建分析报告。 DWH包括存储历
文章目录第1章 ClickHouse 入门1.1 ClickHouse 的特点1.1.1 列式存储1.1.2 DBMS 的功能1.1.3 多样化引擎1.1.4 高吞吐写入能力1.1.5 数据分区与线程级并行1.1.6 性能对比第2章 ClickHouse 的安装第3章 数据类型第4章 表引擎4.1 表引擎的使用4.2 TinyLog4.3 Memory4.4 MergeTree4.4.1 par
目录导读：1.数据仓库简介2.数据仓库的发展3.数据仓库建设方法论4.数据仓库架构的演变5.实时数仓案例6. 实时数仓与离线数仓的对比 导读：本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。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（N
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2023-09-04 09:36:29
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一、什么是数据仓库
企业的数据处理大致分为两类：一类是操作型处理（联机事务处理 OLTP），它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。另一类是分析型处理（联机分析处理 OLAP），一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。前者对标数据库，后者对标数据仓库。
数据
一、序随着大数据的迅猛发展，企业越来越重视数据的价值，这就意味着需要数据尽快到达企业分析决策人员，以最大化发挥数据价值。企业最常见的做法就是通过构建实时数仓来满足对数据的快速探索。在业务建设过程中，实时数仓需要支持数据实时写入与更新、业务敏捷快速响应、数据自助分析、运维操作便捷、云原生弹性扩缩容等一系列需求，而这就依赖一个强大的实时数仓解决方案。阿里云实时计算 Flink 版（以下简称“阿里云 F
数据仓库无法处理准实时
## 引言
随着信息技术的不断发展，数据分析和决策支持的需求越来越迫切。数据仓库作为一种存储、整合和分析大数据的解决方案，被广泛应用于企业和组织中。然而，数据仓库在面对准实时数据处理的场景时存在一定的局限性。本文将详细介绍数据仓库的概念、工作原理以及其无法处理准实时数据的原因，并提供相应的代码示例。
## 数据仓库概述
数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随
原创
2023-08-16 06:39:41
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这里写目录标题概述优势特性缺点特性性能安装测试创建表导入数据查询数据 ClickHouse，是一个快速，开源，OLAP的数据库管理系统。ClickHouse是列式存储的，支持实时使用SQL的查询生成分析报告。 什么场景下使用ClickHouse 分析干净，结构合理且不可变的事件或日志流。 建议将每个这样的流放入具有预连接维度的单个宽事实表中。特别是以下场景： 网络和应用分析广告网络和实时出价电
