2022 年底，拈花云科 NearFar X Lab 团队在数据需求的驱动下，开始调研并引进 Apache Doris 作为新架构下的数据仓库选型方案。...本文主要介绍了拈花云科数据中台架构从 1.0 到 2.0 的演变过程，以及 Apache Doris 在交付型项目和 SaaS 产品中的应用实践，希望本文分享的内容能对大家有所启发。...数据中台 2.0 的核心思路是将 Apache Doris 作为核心的数据仓库，并将其作为实时数据同步中心、核心数据计算中心。...如传统数据仓库会按照 ODS->DWD->DWS->ADS 等分层逐层计算落表。而在实时计算场景下可以适当进行裁剪，裁剪的依据为整体查询时效的满足情况。...明细表会存储近 30 日热数据（需要进行 TTL 管理） Doris 每日通过 Borker Export 同步一份日增量数据至 HDFS，并加载至 Hive 中 Hive 中储存所有明细数据，数据初始化生成计算结果在
它是一种确定我们感兴趣的数据的机制，即跟踪源数据库中的更改并将其应用于目标数据库或数据仓库。并且在目标数据库或数据仓库中，我们可以进行所有类型的分析、报告生成等，甚至不会影响源数据库的性能。...将数据发送到您的数据仓库更新，因此仓库中的数据是最新的，这是为了提供实时信息，以便根据数据业务决策。 变更数据操作数据中心是您最好的数据存储方式。...示例过程的特殊性类型，每次数据库中的事件发生后，在示例中的 SQL 示例中的简单示例被执行。 所以，我们需要一个简单的表来跟踪所有的更改，以便为每个创建对象创建一个表，该表将用于更改。...几乎所有管理系统都有事务日志文件，记录每个事务在我们需要做访问事务日志的所有数据库并选择我们想要跟踪的更改。...因此，在 CDC 中，更改是使用从事务中读取更改的，并且会在相应的更改表中设置管理员的过程中通过管理员的。 日志的更改部分是我们正确设置的这些事务并跟踪实际过去的更改。将它们应用到目标。
一旦数据落在 Netflix 数据仓库的 Iceberg 表中，它们就可以用于临时或预定的查询及报告。...表变更可以是行变更（插入行、更新行、删除行）或模式（schema）变更（添加列、更改列、删除列）。到目前为止，CDC 数据源已经在 Netflix（MySQL，Postgres）的数据存储中实现。...端到端的模式演进 模式（Schema）是 Data Mesh 的关键组件。当上游模式发生变更时（例如 MySQL 表中的模式变更），Data Mesh 会检测到该变更，检查兼容性并将该变更应用到下游。...Data Mesh 利用 Iceberg 表来作为下游分析用例的数据仓库 sink 接收器。目前仅添加了 Iceberg sink。...我们可以简单地变更数据层，触发一个空的拉取请求，查看变更，并使我们的所有跟踪器都与数据源的变更保持同步。
下面是不要做的 目前，从关系数据库获取数据并将其输入到分析系统中的主流模式是使用由编排器调度的批量提取、转换、加载(ETL)进程来拉取数据库中的数据，根据需要转换它，并将其转储到数据仓库中，以便分析人员可以对其进行查询以获得仪表板和报告...或者，如果您觉得高级一点，可以采用提取、加载、转换(ELT)方法，并让分析工程师在您复制到 Snowflake 中的 Postgres 表上构建 500 个 dbt 模型。...您的网站通过一个关系数据库运行，该数据库跟踪客户、产品和交易。 每个客户操作，如查看产品、添加到购物车和购买，都会触发数据库中的更改。...这些组件是为了浏览数据库模式并支持跟踪特定表而构建的。最常见的工具是 Debezium，这是一个开源的变更数据捕获框架，许多数据栈公司在其上构建了变更数据工具。...将所有这些组件组合在一起，您就拥有了一个建立在源数据系统的最新数据之上的实时分析流管道。 从那以后，您可以构建的仅仅取决于您的想象力(和 SQL 技能)。
6、多维数据仓库（Kimball） 多维数据仓库（Kimball）：星型模型，由事实表（包含有关业务流程的定量数据，如销售数据） 和维度表（存储与事实表数据相关的描述性属性，为数据消费者解答关于事实表的问题...8、加载数据的方式 1、历史数据 历史数据处理：1.Inmon 类型的数据仓库建议所有数据存储在单个数据仓库层中。这一层中存储已清洗过的、标准化的和受管控的原子级数据。...各自来源系统的血缘关系。所有的映射工作最困难的部分都是确定多个系统中数据元素之间的链接有效性或等效性。2.修正和转换数据。为了降低目标系统的复杂性，源端系统应负责数据的修复工作并确保数据正确。...另一个因素是围绕变更数据捕获过程检测源系统中的数据变更，将这些变更集成在一起，并依时间调整变更。 【活动 5】实施商务智能产品组合。 1.根据需要给用户分组。2.将工具与用户要求相匹配。...所有流程都应该存储审计信息，并能够进行细粒度的跟踪和报告。 实施指南 1、就绪评估，风险评估 数据仓库需要实现下面几点： （1）明确数据敏感性和安全性约束。
常用于表内属性状态经常会变更，比如订单表中的同个订单在每天都会有不同的订单状态（例如：今天下单创建，明天开始搬运，后天才更新订单完成），这是hive里比较常见的处理SCD缓慢变化维场景的一种技术。...③累积型快照事实表：主要用于跟踪业务事实的变化，采用新增更新同步策略，比如：数据仓库中可能需要累积或者存储订单从下订单开始，到订单商品被打包、运输、和签收的各个业务阶段的时间点数据来跟踪订单整个生命周期的进展情况...星型模型 是数据集市维度建模中的推荐方法，星型模型以事实表为中心，所有的维度表都直接连接在事实表上，像星星一样，按维度进行汇总，所以执行效率会比较高些。...雪花模型 在星型模型中，维度表包括了该维度的所有信息，因为没有分层，所以维度表里面可能会有冗余出现，雪花模型正是为了减少维度表的冗余，雪花模型的维度表是可以拥有连接其他维度表的，雪花模型在星型模型的基础上...4、确认事实 事实表是用来度量的，基本是一些计数值，维度建模核心原则之一是同一事实表中的所有度量都必须具备相同的粒度，才能确保不出现重复计算度量的问题。
事实表与许多维表关联,整个图看上去像星星一样。 P296 多个事实数据表将通过“总线”共享公共的维度或遵循一致性的维度,类似于计算机中的总线。...P299 历史数据 P299 Inmon 类型的数据仓库建议所有数据存储在单个数据仓库层中...【活动 4】加载数据仓库 P303 在所有数据仓库/商务智能工作中,工作量最大的部分都是数据准备和预处理。...2.另一个因素是围绕变更数据捕获过程检测源系统中的数据变更，将这些变更集成在一起，并依时间调整变更。...== 可查询的审计数据。 为了维系数据血缘关系,所有的结构和流程都应该能够创建和存储审计信息,并能够进行细粒度的跟踪和报告。
所以如何保障数据质量，确保数据可用性是数据仓库建设中不容忽视的环节。...而从业务系统到数据仓库再到数据产品都是以表的形式体现的，其流转过程如下图所示： 2. 标记数据资产等级： 在所有数据链路上，整理出消费各个表的应用业务。...基于此，在线业务的变更如何高效地通知到离线数据仓库，同样也是需要考虑的问题。...正是有了数据的加工，才有了数据仓库模型和数据仓库代码的建设。如何保障数据加过程中的质量，是离线数据仓库保障数据质量的一个重要环节。...跟踪问题整改进度，保证数据质量问题全过程的管理。 --END--
现实情况是，一旦选择了特定的SCD方法，在数据仓库中实施它就相对容易。对SQL和ACID事务的支持使其易于处理。 不幸的是，在数据湖中实现相同的情况却是另一回事。...最后将地址变更记录合并到customer_silver_scd1 silver层维度表中。 对silver层维度表执行查询后，会发现地址的更改已覆盖其之前的状态。...现在将地址变更记录合并到customer_silver_scd2 silver层维度表中。 请注意，之前的记录已标记为“已过期”，并且结束日期已更新。...使用SCD类型2方法，可以按时间顺序跟踪随时间变化的历史记录，并按时间顺序维护对事实表的引用。必须承认，与SCDType1相比，其实现有点棘手。...在创建维度表时，列的当前状态将填充最新数据，而列的先前状态将保留为空。 现在将地址变更记录合并到customer_silver_scd3 silver层维度表中。 继续检查合并后的记录状态。
而如果使用数据湖，那么会有事务性管理数据的需求，或者具有变更和更新存储在数据湖中的数据的能力。...，我要说的第二部分是如果花一点时间来比较一下云数据仓库和数据湖，数据湖中的中央meta存储可能仍然是Hive Metastore，然后在最近几年，Hive Metastore有其自身的可扩展性问题，它无法跟踪文件级别或类似级别的详细统计信息...Hudi将类似的数据组织在Apache Parquet或Apache Avro文件中，并且提供了很多元数据，还跟踪有关在云存储上对该逻辑数据集进行的写入和更改的大量元数据，然后所有查询引擎（例如Hive...同样我们拥有一堆不同的非结构化数据格式进行转化将其提取到Hudi表中；也可以编写流式的增量ETL管道，仅从上游Hudi表中使用变更流，可以获得自某个时间点以来已插入或更新的所有记录。...可以做很多事情来减少查询成本，提高效率，还可以很好地改善数据的新鲜度，继续到派生的数据管道，Hudi还可以提供Hudi中每个表的变更流，这意味着可以采用与流处理中相同的概念。
在SQL Server 2008中提供了两种跟踪数据更改的方案： 变更数据捕获（Change Data Capture） 更改跟踪（Chang Tracking） 今天我主要说的是更改跟踪，变更数据捕获在以后进行讲解...启用更改跟踪后对数据操作的性能影响不是很大。这些信息是记录到SQL Server系统表中的，系统自动负责清理和维护。 要使用更改跟踪需要启用数据库的更改跟踪功能和表的更改跟踪功能。...这里只是启用了数据库的更改跟踪，接下来是要启用表的更改跟踪。...根据更改跟踪同步数据 现在所有的更改已经查询出来了，接下来就可以根据查询出来的这个结果同步数据了。为了演示方便，我这里将在同一个实例中建立TestDB1数据库并初始化t1表用于表示中心数据库。...更改跟踪启用后对一般的DML操作(增删改)是不会有影响的，所有的DML SQL语句照常使用，而且启用更改跟踪后并不会对系统性能造成明细影响。
（3）字段级权限 字段级权限则主要是对于表中的敏感字段来说的。我们将敏感字段分成几个等级，所有人对于不同等级敏感字段的访问都要走额外的审批流程。当然审批流程会根据字段敏感等级选择不同的审批人。...2.2.4 数据字典 数据仓库的开发离不开对源表字段的理解。2017年4月，我们开始了数据字典相关的规划。当时要解决的首要问题是数据字段注释的缺失以及重要表字段 DDL 变更的跟踪。...比较点 维度建模 宽表 扩展性 维度表变更，事实表可能不影响 维度变更可能导致很多宽表都要调整 耦合度 事实表和维度表解藕，某些粒度上不会因为维度表失败而影响聚合表的产出 一个非重要任务失败会导致整个宽表无法产出...最后，在我们生产明细表和聚合表的时候，不可避免地会产生许多中间结果。所有这些中间结果并不承担对外提供服务的职责——它们对数据仓库的使用者是不可见的。...它承担了数据生产过程中问题数据的跟踪，也是数据存储清理时优先考虑的一块空间。 ? 新的数仓内部分层 2.3.3 命名规范 前期我们也有各种命名规范，但是也同样踩了不少的坑。
了解Apache Hive 3的主要设计功能（例如默认的ACID事务处理）可以帮助您使用Hive来满足企业数据仓库系统不断增长的需求。 ?...与其他安全方案相比，该模型提供了更强的安全性，并且在管理策略方面具有更大的灵活性。 此模型仅允许Hive访问数据仓库。...HDFS权限变更 在CDP私有云基础版中，SBA严重依赖于HDFS访问控制表（ACL）。ACL是HDFS中权限系统的扩展。...事务处理 您可以利用以下事务处理特性来部署新的Hive应用程序类型： ACID事务处理的成熟版本： ACID表是默认的表类型。 默认情况下启用ACID不会导致性能或操作过载。...Spark用户只是直接从Hive中读取或写入。您可以读取ORC或Parquet格式的Hive外部表。但您只能以ORC格式写Hive的外部表。 ?
，共同的缺点都是在用户修改了表结构后，CDC不会自动同步到记录中，不过CDC也有DDL的监控可以补充这个缺陷；CDC的优点就是以异步进程读取事务日志进行捕获数据变更的。...cdc，新的架构cdc； (三) 创建一个测试表，对表行变更启用捕获，为表[Department]启用CDC，首先会在系统表中创建[cdc]....[dbo_Department_CT]，会在Agent中创建两个作业，cdc.CDC_DB_capture和cdc.CDC_DB_cleanup，启用表变更捕获需要开启SQL Server Agent服务...：触发器、Output子句、变更数据捕获（Change Data Capture 即CDC）功能、同步更改跟踪。...（用户.架构_表_CT） SQL Server 自启动了两个job,一个捕获，一个清除，注意清除是默认凌晨２点，清除72小时以上的数据。如果同一数据库的表中CDC已经启用，不会重建job。
可以参考表1拆解企业战略目标，并进行分析和记录。 表1 业务部门需求调研——企业战略目标拆解 其次是调研业务部门在一些日常分析场景中的需求，可以通过表2进行收集。...表3 业务部门需求调研——隐性需求（头脑风暴） 表4 业务部门需求调研——隐性需求（访谈） 在完成这些需求调研后，可以依据场景维度指标化与数据体系化的原则，对收集的所有场景需求进行总结。...（3）设计、确认及修改数据体系 设计数据体系时主要考虑原始表和基础宽表两个层级，结合之前调研时所考虑的数据使用要求的最小粒度，以及分析中可能用到的维度、指标，尽可能做到对分析场景的全覆盖，满足各类数据粒度要求...另外，面对企业中激增的数据，在数据仓库的基础之上，需要用MPP等扩展方案来提高数据仓库处理海量数据的能力。...就BI项目而言，风险一般存在于管理、需求、数据质量、原型、硬件环境等方面，如表8所示，表中也描述了相应的规避措施。
在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前，快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。...MDM系统存储了在数据清洗前后的整个历史记录，从而开发人员不必再跟踪数据仓库中的数据沿袭。...MDM简化了对数据仓库维度更新的处理，因为用于确定更改内容的所有逻辑均封装在MDM系统中。...此外，MDM系统可以卸除大多数数据仓库的历史记录跟踪负担，使数据仓库仅管理它需要为进行聚合而应跟踪的变更。此系统可带来更小的数据仓库维度以及对负荷和查询性能的重大改进。...在取自应用程序孤岛的客户或产品数据中存在的不一致会对数据仓库中运行的分析可靠性产生消极的影响。 总而言之，企业的商业智能只会与企业的数据质量水平相当。
因为所有数据在进入数据仓库之前都经过清洗和过滤，使原始数据不再杂乱无章，基于优化查询的组织形式，有效提高数据获取、统计和分析的效率。...2、时间价值 数据仓库的构建将大大缩短获取信息的时间，数据仓库作为数据的集合，所有的信息都可以从数据仓库直接获取，数据仓库的最大优势在于一旦底层从各类数据源到数据仓库的ETL流程构建成型，那么每天就会有来自各方面的信息通过自动任务调度的形式流入数据仓库...3、集成价值 数据仓库是所有数据的集合，包括日志信息、数据库数据、文本数据、外部数据等都集成在数据仓库中，对于应用来说，实现各种不同数据的关联并使多维分析更加方便，为从多角度多层次地数据分析和决策制定提供的可能...4、历史累积价值 记历史是数据仓库的特性之一，数据仓库能够还原历史时间点上的产品状态、用户状态、用户行为等，以便于能更好的回溯历史，分析历史，跟踪用户的历史行为，更好地比较历史和总结历史，同时根据历史预测未来...下面分析一下当初的一个设计思路。 缓冲层(buffer) 概念：又称为接口层(stage)，用于存储每天的增量数据和变更数据，如Canal接收的业务变更日志。
元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及 ETL 的任务运行状态。...业务元数据：从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够 “读懂”数据仓库中的数据。...星形模型设计中，使用元数据信息有： 基于下游使用中关联次数大于某个阈值的表或查询次数大于某个阈值的表等元数据信息，筛选用于数据模型建设的表。...； 数据从业务系统到数据仓库再到数据产品，都是以表的形式体现的，流转过程如下图： 同步到数据仓库（对应到阿里就是 MaxCompute 平台）中的都是业务数据库的原始表，主要用于承载业务需求，往往不能直接用于数据产品...、加工；正是有了数据的加工，才有了数据仓库模型和数据仓库代码的建设；如何保障数据加工过程中的质量，是离线数据仓库保障数据质量的一个重要环节； 目的：保障数据加工过程中的质量（主要指数据的准确性）； 在两个环节进行卡点校验
从数据中发掘更多价值：数据仓库和数据市场由于只使用数据中的部分属性，所以只能回答一些事先定义好的问题；而数据湖存储所有最原始、最细节的数据，所以可以回答更多的问题。...这里，总结一些典型的数据湖失败的原因： 数据沼泽：当越来越多的数据接入到数据湖中，但是却没有有效的方法跟踪这些数据，数据沼泽就发生了。...1) 目前数据存储的方案 一直以来，我们都在使用两种数据存储方式来架构数据： 数据仓库：主要存储的是以关系型数据库组织起来的结构化数据。数据通过转换、整合以及清理，并导入到目标表中。...； 流和批统一处理：Delta中的表既有批量的，也有流式和sink的； 数据操作审计：事务日志记录对数据所做的每个更改的详细信息，提供对更改的完整审计跟踪； Schema管理功能：提供自动验证写入数据的...所有对表的变更都会⽣成⼀份新的meta⽂件，于是系统就有了ACID和多版本的⽀持，同时可以提供访问历史的功能。在这些⽅⾯，三者是相同的。
变更数据捕获和更改跟踪均不要求在源中进行任何架构更改或使用触发器，所以比第三方工具具有一定的优势。...对该表的所有DML和DDL操作都会被记录，有助于跟踪表的变化，实现表操作的追根溯源。 ③ 操作简单 。...由于捕获进程从事务日志中提取更改数据，因此，向源表提交更改的时间与更改出现在其关联更改表中的时间之间存在内在的延迟。 虽然这种延迟通常很小，但务必记住，在捕获进程处理相关日志项之前无法使用更改数据。...开启CDC功能的表，无法使用 TRUNCATE TABLE 。可以先禁用，执行完truncate再启用cdc。...6.如果表结构发生变化，则捕获实例表中：新增列无法捕获到、删除列保持NULL、修改列类型会发生强制转换。为保险起见，应禁用捕获实例，然后再启用。
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