1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e…

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M…

一.前言 根据维基百科的定义,两阶段提交(Two-phase Commit,简称2PC)是巨人们用来解决分布式系统架构下的所有节点在进行事务提交时保持一致性问题而设计的一种算法,也可称之为协议. 在Flink 1.4版本中,社区将两阶段提交协议中的公共逻辑进行提取和封装,发布了可供用户自定义实现特定方法来达到flink EOS特点的TwoPhaseCommitSinkFunction.本文基于Flink 1.12.4,和大家一起拜读Flink两阶段提交的源码. 二.2PC简介 1. 定义 根据维…

1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中.在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中. 通过maxwell采集业务数据变化,相当于是ods数据,把采集的数据发送到kafka的topic(ods_base_db_m)中,然后flink从kafka消费数据,这个过程有维度数据,就放到hbase中,其他事实数据再发送给kafka作为dwd层.flink消费kafka数据可以做一些简单的ETL处理,比如过滤空值,长度限制…

1. 流程分析 前面已经将日志数据(ods_base_log)及业务数据(ods_base_db_m)发送到kafka,作为ods层,接下来要做的就是通过flink消费kafka 的ods数据,进行简单的处理作为dwd层,然后再写回到kafka. 每层职能 分层 数据描述 计算工具 存储介质 ODS 原始数据,日志和业务 日志服务器,maxwell kafka DWD 根据数据对象为单位进行分流,比如订单.页面访问等等. flink kafka DWM 对于部分数据对象进行进一步加工,比如独立访…

在上一篇文章中,我们已经获取到了业务数据的输出流,分别是dim层维度数据的输出流,及dwd层事实数据的输出流,接下来我们要做的就是把这些输出流分别再流向对应的数据介质中,dim层流向hbase中,dwd层依旧回写到kafka中. 1.分流维度表sink到hbase 上一篇的结果是维度数据在侧输出流hbaseDs,事实数据在主流filterDs中,如下: //5.动态分流,事实表写会kafka,维度表写入hbase OutputTag<JSONObject> hbaseTag = new Out…

1. 摘要 我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中,作为日志数据的 ODS 层,从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志.启动日志和曝光日志.这三类数据虽然都是用户行为数据,但是有着完全不一样的数据结构,所以要拆分处理.将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中,作为日志 DWD 层. 页面日志输出到主流,启动日志输出到启动侧输出流,曝光日志输出到曝光侧输出流 2. 识别新老用户 本身客户端业务有新老用户的标识,但是不够准确,需要用实时计算再次确认(不涉…

1.架构说明 在上6节当中,我们已经完成了从ods层到dwd层的转换,包括日志数据和业务数据,下面我们开始做dwm层的任务. DWM 层主要服务 DWS,因为部分需求直接从 DWD 层到DWS 层中间会有一定的计算量,而且这部分计算的结果很有可能被多个 DWS 层主题复用,所以部分 DWD 会形成一层 DWM,我们这里主要涉及业务: 访问UV计算 跳出明细计算 订单宽表 支付宽表 因为实时计算与离线不同,实时计算的开发和运维成本都是非常高的,要结合实际情况考虑是否有必要象离线数仓一样,建一个大而…

1.需求分析 订单是统计分析的重要的对象,围绕订单有很多的维度统计需求,比如用户.地区.商品.品类.品牌等等.为了之后统计计算更加方便,减少大表之间的关联,所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合成为一张订单的宽表.那究竟哪些数据需要和订单整合在一起? 如上图,由于在之前的操作(BaseDbTask)我们已经把数据分拆成了事实数据和维度数据,事实数据(绿色)进入 kafka 数据流(DWD 层)中,维度数据(蓝色)进入 hbase 中长期保存.那么我们在 DWM 层中要把实时和维度数据进行整…

1. 维度查询 在上一篇中,我们已经把订单和订单明细表join完,本文将关联订单的其他维度数据,维度关联实际上就是在流中查询存储在 hbase 中的数据表.但是即使通过主键的方式查询,hbase 速度的查询也是不及流之间的 join.外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈,所以我们在查询hbase维度数据的基础上做一些优化及封装. phoenix查询封装 phoenix作为hbase的一个上层sql封装,或者叫做皮肤,可以使用标准的sql语法来使用hbase,我们做一些简单的查询hbase的工…