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…

转:https://mp.weixin.qq.com/s/e8lsGyl8oVtfg6HhXyIe4A AI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,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. 更多优质内容请关注微信…

https://mp.weixin.qq.com/s/hx-q13QteNvtXRpNsE5Y0A 作者 | 知乎数据工程团队编辑 | VincentAI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,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…

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数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环,也是大规模数据应用中必然面临的挑战.在智能商业中,数据的结果代表了用户反馈.获取数据的及时性尤为重要.快速获取数据反馈能够帮助公司更快地做出决策,更好地进行产品迭代,实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用. 如何更好的建设实时数仓.有哪些优秀的生产实践经验可借鉴? 11月28-30日,Flink Forward Asia 邀请来自 Netflix.美团点评.小米.OPPO.菜鸟等数仓专家,聚焦 Flink 实时数仓在数据链路中扮演的角色与在智能商业中…

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.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…

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…

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…

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…