实时数学习目标理解实时数项目的基本需求、整体架构。了解常用实施方案。能够编写Canal客户端采集binlog消息。理解google ProtoBuf序列化方式。理解Canal采集原理。实时计算应用场景及技术选型实时计算在公司的用处公司内已经采用MR与spark之类的技术,做离线计算,为什么用实时计算?离线的伤痛就是数据出的太慢有对实时数据要求高的场景比如:滴滴的风控、淘宝双十一营销大屏、电商购
转载 2023-10-03 19:18:28
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数据仓库架构分层1. 数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层:ODS(临时存储层)、PDW(数据仓库层)、DM(数据集市层)、APP(应用层)。1)ODS层:为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的,主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类,一个用于存储当前需要加
转载 2024-06-11 01:32:09
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# 实现 Spark 技术架构的指南 ## 引言 在大数据时代,数据仓库是企业决策的重要支撑。Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎,非常适合用于构建数据仓库。本文将为刚入行的小白介绍如何实现 Spark 技术架构,包括流程步骤、代码示例及详细说明。 ## 流程步骤 首先,让我们明确实现 Spark 的整个流程。以下是关键步骤: | 步骤 | 描述 | |
原创 11月前
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小节一:介绍小节二:离线应用应用架构本小结介绍下离线的一个应用架构一个简单的离线架构图如下这里粗粒度的划分了异构数据源、数据传输、数据仓库、应用分析、及整体管理几层。其中源数据主要指的的数据来源,有数据库数据、文件类型数据、还有接口等http传输的数据。数据库数据大多都是业务的数据,例如mysql、oracle等;文件类型大多是日志数据、离线csv等格式化数据;http传输主要
转载 2023-08-08 11:12:56
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数据仓库的概念,最早是在1991年被提出,而直到最近几年的大数据趋势下,实时数据处理快速发展,使得数据仓库技术架构不断向前,出现了实时数,而实时数又分为批数据+流数据、批流一体两种架构。1、离线 离线,其实简单点来说,就是原来的传统,数据以T+1的形式计算好放在那里,给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代,这种模式被称为“大数据的批处理”。   只不过原本的单
转载 2023-10-12 08:39:51
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# Spark在数据仓库中的应用 随着大数据时代的到来,数据仓库(Data Warehouse,简称DW)作为存储和分析海量据的重要工具,其重要性愈加显著。而Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架,因其高效的内存计算和丰富的库,逐渐成为数据仓库领域的重要一环。本文将探讨Spark在数据仓库中的应用,包括数据处理、ETL(提取、转换、加载)过程以及通过可视化展示分析结果。 ##
原创 2024-10-21 05:43:45
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主要是实时计算  stream  strom和Flink都有介绍 这里主要是sprak Spark CoreSpark 通过引人弹性分布式数据集( RDD )以及 RDD 丰富的动作操API ,非常好地支持了 DAG 和迭代计算 Spark 通过内存计算和缓存数据非常好地支持了迭代计算和 DAG 计算的数据共享,减少了数据读取的 IO 开销,大大提高了数据处理速度。
转载 2023-12-14 20:00:11
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1.离线离线架构基本都是基于 Hive进行构建,数据分层方式如下:ODS Operational Data store,贴源层(原始数据层)从各个业务系统、数据库或消息队列采集的原始数据,只做简单处理,尽可能维持数据原貌DWDData Warehouse Detail,数据明细层将贴源层的原始数据进行清洗补全后存入该层,数据粒度保持不变DIM Dimension,维度层根据数据的实际情况抽
stage-5 mode-1: 电商离线项目实战(上)介绍项目实战的笔记作业题1本次作业要求最近七天连续三天的活跃会员。我才用的是small_startlog小数据集,一共是三天的log:其中一天的log大概是9k~1w条数据。那么分析得一下步骤:数据采集自定义拦截器, 对数据进行一定的分类并获取时间public Event intercept(Event event) {
转载 2024-01-30 02:48:50
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文章目录什么是的特点数分层数据应用个人经验总结寄语 什么是数据仓库(Data Warehouse,可简写为DW或DWH)。数据仓库,是为企业重要的数据战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。没有采用前,企业统计业务数据,容易出现数据统计错误,不同的人统计的结果不同(采用不一致的数据源,不同的统计方法),为了保证
作者介绍@阿泱一个热爱数据产品的工具人。“数据人创作者联盟”成员。01引言“数据仓库的搭建帮助笔主保证了上层应用的数据质量,对数据需求可做可不做有了把控,对数据需求的输出速度有了把控。因为接触数据仓库,对指标口径也有保证。很多时候笔主是依照于需求顺藤摸瓜摸出来的体系,不断打磨,不断合并,才产生的结果,可复制的内容可能不是太多,仅供参考。”前一篇笔主分享了自己是通过平台工具+数据仓库搭建的数据产
一、分层误区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
文章目录一、前言二、建模三、分层四、的基本特征五、数据仓库用途六、分层的好处七、如何分层 一、前言现在说,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,我们就简单说下分层的意义价值和该如何设计分层。二、建模说到建模,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
# 构建 Spark 离线的流程 作为一名刚入行的小白,构建 Spark 离线数据仓库可能会显得有些复杂。不过,遵循以下流程,你很快就能上手。这篇文章将带你一步步实现这个目标。 ## 整体流程 | 步骤 | 描述 | |-----------|------------------------------| | 1
原创 2024-10-24 06:26:30
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# 实现离线 Spark 的全过程 本文将帮助你了解如何实现离线Spark 方案。离线主要用于数据的批量处理和分析,Spark 是一种性能极高的处理引擎,适合大规模数据的处理。本文将通过以下步骤帮助你完成这个任务。 ## 流程概述 我们可以将实现离线的流程归纳为以下几个步骤: ```mermaid flowchart TD A[数据采集] --> B[数据清洗]
原创 10月前
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1. TCP Sourceimport org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStream import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} /* * 需求: 使用netcat工具向9999端口
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第二章 分层与规范定义 文章目录第二章 分层与规范定义分层与规范定义一、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 分层与规范定义一、分层现在数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,基于flink的搭建实时部分。 一种是基于阿里云的dataworks这
转载 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 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。
转载 2021-06-02 09:12:00
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阅读目录前言环境初步预览探索用户数据探索电影数据探索评级数据 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息。 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集。尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。 前言  &nbsp
转载 2023-06-19 11:19:46
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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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