传统的ETL通常采用批处理的方式,一般来说是每天的夜间进行,当天的数据要到第二天才可以获得.随着数据仓库技术的逐步成熟,企业对数据仓库时间延迟的要求更高,希望达到零延迟,也就出现了实时ETL. 实时ETL指的是将业务数据源中产生的数据实时地抽取加载到数据仓库,为数据挖掘系统.OLAP联机分析处理.商务智能软件等提供更加有效的数据支持. 实时ETL的目标是在业务系统的数据发生变化后,以最少的延误保持数据仓库更新. 实时ETL常用的解决方案: 微批处理(MIcroBatch ETL).企业应用集成(

本文来自网易云社区 作者:王潘安 以下是本人在学习Google的Mesa数据仓库论文的记录,翻译出来给大家分享,翻译水平有限,请多多包涵.因论文比较长,本人将论文按照Mesa不同的模块分开翻译,方便阅读. 摘要:Mesa是一个可伸缩性的分析型数据仓库系统,它主要为Google的互联网广告业务服务.Mesa的设计是为了满足一系列的来自用户和系统的复杂的挑战.包括近乎实时的数据获取和查询,高可用性,可靠性,容错性以及伸缩性.Mesa每秒处理PB级的数据以及百万行的更新.每天服务十亿次查询,获取万亿行

在开始喷这个主题之前,让我们先看看数据仓库的官方定义: 数据仓库(Data Warehouse)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.以上是数据仓库的官方定义. "操作型数据库"如银行里记账系统数据库,每一次业务操作(比如你存了5元钱),都会立刻记录到这个数据库中,长此以往,满肚子积累的都是零碎的数据,这种干脏活累活还不得闲的数据库

在班级工作中遇到似业务场景中的实时流传输数据的访问,所以,淘宝实时数据仓库这个人做了一些研究和了解. 本文介绍的业务场景和淘宝的设计TimeTunnel工具,从淘宝数据仓库团队沟通过程中的图像文字sildes.也参考了一些相关文件. 业务背景 TimeTunnel(简称TT)是一个基于thrift通讯框架搭建的实时传输数据平台,具有高性能.实时性.顺序性.高可靠性.高可用性.可扩展性等特点(基于Hbase). 眼下TimeTunnel在阿里巴巴广泛的应用于日志收集.数据监控.广告反馈.量子统计.

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以

星型数据仓库olap工具kylin介绍 数据仓库是目前企业级BI分析的重要平台,尤其在互联网公司,每天都会产生数以百G的日志,如何从这些日志中发现数据的规律很重要. 数据仓库是数据分析的重要工具, 每个大公司都花费数百万每年的资金进行数据仓库的运维. 本文介绍一个基于hadoop的数据仓库, 它基于hadoop(HIVE, HBASE)水平扩展的特性, 客服传统olap受限于关系型数据库数据容量的问题. Kylin是ebay推出的olap星型数据仓库的开源实现. 首先请安装Kylin, 和它的运

原文:http://huangy82.blog.163.com/blog/static/49069827200923034638409/ ETL构建企业级数据仓库五步法 在数据仓库构建中,ETL贯穿于项目始终,它是整个数据仓库的生命线,包括了从数据清洗,整合,到转换,加载等的各个过程,如果说数据仓库是一座大厦,那 么ETL就是大厦的根基,ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现.所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用,必须摆到十分重要的位 置.一.什么是ETLETL是数据抽取(

本文转载自:https://www.cnblogs.com/hsydj/p/4515057.html 星型数据仓库olap工具kylin介绍 星型数据仓库olap工具kylin介绍 数据仓库是目前企业级BI分析的重要平台,尤其在互联网公司,每天都会产生数以百G的日志,如何从这些日志中发现数据的规律很重要. 数据仓库是数据分析的重要工具, 每个大公司都花费数百万每年的资金进行数据仓库的运维. 本文介绍一个基于hadoop的数据仓库, 它基于hadoop(HIVE, HBASE)水平扩展的特性, 客

使用ETL构建数据仓库的思考 背景:公司的数据仓库建设项目启动在即,所谓万事开头难,如何在我们数仓建设规划的前期做好业务数据准备和系统建设规划是我们需要思考的问题,这里根据之前的自己参与过的公司ODS系统运维.数据仓库项目建设和运维方面参与过的一些实际工作经验,并结合一定的数仓建设的理论知识,来简要介绍一下关于数据建设环节中ETL部分的基本知识,并谈一些自己的想法和思考,希望能给大家一些启发和帮助. 在数据仓库构建中,ETL贯穿于项目始终,它是整个数据仓库的生命线,包括了从数据清洗.整合,到转换

摘要:如何基于 Flink 搭建大规模准实时数据分析平台?在 Flink Forward Asia 2019 上,来自 Lyft 公司实时数据平台的徐赢博士和计算数据平台的高立博士分享了 Lyft 基于 Apache Flink 的大规模准实时数据分析平台. 查看FFA大会视频. 本次分享主要分为四个方面: Lyft 的流数据与场景 准实时数据分析平台和架构 平台性能及容错深入分析 总结与未来展望 重要:文末「阅读原文」可查看 Flink Forward Asia 大会视频. 一.Lyft 的流

1. What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team? 什么是逻辑数据映射?它对ETL项目组的作用是什么? 答:逻辑数据映射(Logical Data Map)用来描述源系统的数据定义.目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档,通常以表格或Excel的格式保存如下的信息: 目标表名: 目标列名: 目标表类型:注明是事实表.维度表或支架维度表. SCD类型:对于维度表

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成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11

[OGG]OGG基础知识整理 一.GoldenGate介绍 GoldenGate软件是一种基于日志的结构化数据复制软件.GoldenGate 能够实现大量交易数据的实时捕捉.变换和投递,实现源数据库与目标数据库的数据同步,保持亚秒级的数据延迟. GoldenGate能够支持多种拓扑结构,包括一对一,一对多,多对一,层叠和双向复制等等. GoldenGate基本架构 Oracle GoldenGate主要由如下组件组成 ● Extract ● Data pump ● Trails ● Collec

本文来自网易云社区 原创: 蒋鸿翔 DataFunTalk 本文根据网易大数据蒋鸿翔老师DataFun Talk--"大数据从底层处理到数据驱动业务"中分享的<基于Impala平台打造交互查询系统>编辑整理而成,在未改变原意的基础上稍做整理. 以上是今天的内容大纲,第一个讲一下交互式查询的特点,在大数据平台有很多查询平台可以选择,第二个讲一下依据项目如何选择平台,选型因素是什么.第三个讲一下Impala基本介绍,以及在Impala上的改进.接下来是impala的应用场景,最

原帖地址:http://blog.csdn.net/sgtzzc/archive/2009/10/10/4649770.aspx [前言] 昨天论坛的SQL Server大版新增了一个BI板块,大家讨论得热火朝天,由于此前因为客户环境的问题,一直在使用sql 2000,没怎么关注这一块的东西,最近刚好要做购物篮的分析,所以到网上搜集了一些资料.为了跟大家保持“步调一致”,也写点或转点东西出来,和大家一起学习和分享. 这是很好的BI入门资料,对于还不知道BI是什么,为什么要搞BI,以及BI能做什么

上篇:架构及组件 一.数据平台的发展 1.1 背景介绍 随着数据时代的到来,数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展.为了满足各类数据获取/计算等需求,业内涌现出了诸多解决方案.但大部分方案都遵循以下原则: 降低数据处理成本 合理提高数据使用/计算效率 提供统一的编程范式 宜人贷的数据服务平台也是遵循这三个原则.本人有幸亲身经历了宜人贷数据平台Genie的整个发展过程,纵观宜人贷和业内,可以说Genie的发展是工业界数据平台发展的缩影. Google 的三大论文和Apache Had

前言 之前也分享了不少自己的文章,但是对于 Flink 来说,还是有不少新入门的朋友,这里给大家分享点 Flink 相关的资料(国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper),期望可以帮你更好的理解 Flink. 书籍 1.<Introduction to Apache Flink book> 这本书比较薄,简单介绍了 Flink,也有中文版,读完可以对 Flink 有个大概的了解. 2.<Learning Apache Flink> 这本书还是讲的比较多的 API 使用,不仅有

前言 如今,许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的.最着名的例子是 Apache Hadoop,还有较新的框架,如 Apache Spark.Apache Drill.Apache Flink.基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据(包括缓存和高效处理).合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统 与 少量配置且稳定运行的系统区分开来. 在这篇文章中,我们将讨论 Apache Flink 如何管