一.概述 Apache Kafka 发展至今,已经是一个很成熟的消息队列组件了,也是大数据生态圈中不可或缺的一员.Apache Kafka 社区非常的活跃,通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目,使得 Apache Kafka 功能越发丰富.性能越发稳定,成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环. Apache Kafka 作为一个热门消息队列中间件,具备高效可靠的消息处理能力,且拥有非常广泛的应用领域.那么,今天就来聊一聊基于 Kafka 的实时数仓在搜索的实践应用. 二.为什么需要 Kafk…

目录: 一. 实时计算初期 二. 实时数仓建设 三. Lambda架构的实时数仓 四. Kappa架构的实时数仓 五. 流批结合的实时数仓 实时计算初期 虽然实时计算在最近几年才火起来,但是在早期也有部分公司有实时计算的需求,但是数据量比较少,所以在实时方面形成不了完整的体系,基本所有的开发都是具体问题具体分析,来一个需求做一个,基本不考虑它们之间的关系,开发形式如下: 早期实时计算 如上图所示,拿到数据源后,会经过数据清洗,扩维,通过Flink进行业务逻辑处理,最后直接进行业务输出.把这个环节…

一.ClickHouse入门 1.介绍 是一个开源的列式存储数据库(DBMS) 使用C++编写 用于在线分析查询(OLAP) 能够使用SQL查询实时生成分析数据报告 2.特点 (1)列式存储 比较: 行式存储适用于查询某条记录的信息 列式存储适用于查询所有人的信息 好处: 聚合.计数.求和等统计操作优 同列数据类型易选择更优的压缩算法,提高了压缩比重 节省存储空间并利于缓存 (2)DBMS的功能 标准SQL大部分语法,DDM.DML.函数.用户管理.权限管理.数据备份与恢复 (3)引擎多样化 根…

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi…

1.概述 Clickhouse是一个开源的列式存储数据库,其主要场景用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告.今天,笔者就为大家介绍如何使用Clickhouse来构建实时数仓,来满足一些实时性要求较高的使用场景. 2.内容 2.1 什么是OLAP场景 在介绍Clickhouse构建实时数仓之前,我们先来了解一下OLAP的使用场景,通常OLAP的使用场景包含如下特征: 绝大多数是读取请求: 数据以相当大的Batch进行更新: 已存储的数据不能随意修改: 对于读取,从…

一.数仓分层介绍 1.实时计算与实时数仓 实时计算实时性高,但无中间结果,导致复用性差 实时数仓基于数据仓库,对数据处理规划.分层,目的是提高数据的复用性 2.电商数仓的分层 ODS:原始日志数据和业务数据 DWD:以数据对象为单位进行分流,如订单.页面访问等 DIM:维度数据 DWM:数据对象进一步加工,形成宽表&明细数据[明细宽表] DWS:根据主题对数据聚合,形成主题宽表[主题宽表] ADS:将CLickHouse中的数据根据需求进行筛选聚合 二.实时需求概览 1.离线计算与实时计算 离线…

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年 第83篇 引言…

阿里云 AnalyticDB for PostgreSQL 为采用MPP架构的分布式集群数据库,完备支持SQL 2003,部分兼容Oracle语法,支持PL/SQL存储过程,触发器,支持标准数据库事务ACID.AnalyticDB PG通过行存储.列存储.多种分区表和索引等机制,可以支持海量数据的交付分析,也支持ETL批处理任务. AnalyticDB PG 6.0 版本大幅提升并发事务处理能力,更好的满足实时数仓场景,同时通过事务锁等优化,完备支持HTAP业务.AnalyticDB PG 6.…

问题导读:1.数据库.数据仓库如何理解?2.数据湖有什么用途?解决什么问题?3.数据仓库的加载链路如何实现?4.Hudi新一代数据湖项目有什么优势? 在近期的 Apache Kylin × Apache Hudi Meetup 直播上,Apache Kylin PMC Chair 史少锋和 Kyligence 解决方案工程师刘永恒就 Hudi + Kylin 的准实时数仓实现进行了介绍与演示.下文是分享现场的回顾. 我的分享主题是<基于 Hudi 和 Kylin 构建准实时.高性能数据仓库>,…

目录 实时数仓(二):DWD层-数据处理 1.数据源 2.用户行为日志 2.1开发环境搭建 1)包结构 2)pom.xml 3)MykafkaUtil.java 4)log4j.properties 2.2 实现功能 1)代码实现 2)部署运行 3.业务数据 3.1 实现功能 3.2 动态分流 1)建配置表:create.sql 2)配置类:TableProcess.java 3)MysqlUtil.java 4)常量类:GmallConfig.java 5)主程序:BaseDBApp.java…