学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

数据仓库 数据集市_实时数应用场景

# 实时数项目-数据采集与ODS层 配置canal实时采集mysql数据 一、mysql开启binlog 二、安装配置canal采集数据到kafka 三、启动kafka消费者验证 ODS层数据处理导入

6120

基于Flink构建全场景时数

我们可以看出,实时数和离线数的分层非常类似,比如 数据源层,明细层,汇总层,乃至应用层,他们命名的模式可能都是一样的。 ,但实时数中,app 应用层数据已经落入应用系统的存储介质中,可以把该层与数的表分离。 Lambda架构的实时数 Lambda架构是比较经典的架构,以前实时的场景不是很多,以离线为主,当附加了实时场景后,由于离线和实时的时效性不同,导致技术生态是不一样的。 但是在实际应用场景有比较大的局限性,因为实时数据的同一份表,会使用不同的方式进行存储,这就导致关联时需要跨数据源,操作数据有很大局限性,所以在业内直接用Kappa架构生产落地的案例不多见,且场景比较单一 如下图是流批结合的实时数: ? 流批结合的实时数 数据从日志统一采集到消息队列,再到实时数,作为基础数据流的建设是统一的。之后对于日志类实时特征,实时大屏类应用走实时流计算。

74720
  • 广告
    关闭

    【11.11特惠】云数据仓库Doris,首月秒杀19.9元,首单5折起

    为您提供方便易用、灵活稳定的实时数据仓库服务,助您快速完成数仓搭建,轻松查询分析海量数据,年终钜惠,首月秒杀19.9元,首单特惠5折起,限时速抢!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    菜鸟供应链实时数的架构演进及应用场景

    摘要:在 Flink Forward Asia 大会实时数专场中,菜鸟数据&规划部高级数据技术专家贾元乔从数据模型、数据计算、数据服务等几个方面介绍了菜鸟供应链数据团队在实时数据技术架构上的演进,以及在供应链场景中典型的实时应用场景和 ,并将其写入 Hbase 中,支持大屏的实时数据显示场景,如媒体大屏、物流大屏等。 案例 2:超时统计 物流是菜鸟中比较常见的业务场景,物流业务中经常会有实时超时统计的需求,比如统计出库超过六个小时未被揽收的单量。 案例 3:从手动优化到智能优化 实时数中会经常遇到数据热点和数据清洗的问题。下图左侧展示了数据热点的流程,蓝色部分 Map 阶段经过 Shuffle 后,转到红色部分 Agg,此时便会出现数据热点。 菜鸟实时数未来发展与思考 菜鸟目前在实时数方面更多的是基于 Flink 进行一系列功能的开发,未来的发展方向计划向批流混合以及 AI 方向演进。

    54510

    数据湖|Flink + Iceberg 全场景时数的建设实践

    本文由腾讯数据平台部高级工程师苏舒分享,主要介绍腾讯大数据部门基于 Apache Flink 和 Apache Iceberg 构建实时数应用实践,介绍主要包括如下几个方面: 背景及痛点 数据湖 Apache Iceberg 的介绍 Flink+Iceberg 构建实时数 未来规划 Tips:点击文末「阅读原文」即可回顾作者分析的原版视频~ 一.背景及痛点 如图 1 所示,这是当前已经助力的一些内部应用的用户 首先,在构建实时业务场景时,会用到 Kappa 去构建一个近实时的场景,但如果想对数中间层例如 ODS 层做一些简单的 OLAP 分析或者进一步的数据处理时,如将数据写到 DWD 层的 Kafka,则需要另外接入 Iceberg 的这个能力对于构建实时数是非常重要的能力之一。 Iceberg 这些功能来构建基于 Flink 的实时全链路批流一体化的实时数架构。

    1.4K42

    基于 Kafka 的实时数在搜索的实践应用

    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 的实时数在搜索的实践应用。 2.3 简单的应用场景 这里,我们可以通过一个简单直观的应用场景,来了解 Kafka 的用途。 如果说之前连接的复杂度是 O(N^2),那么现在复杂度降低到了 O(N),扩展起来也方便多了,流程如下图所示: [图片] 四、Kafka的实践应用 4.1 为什么需要建设实时数 4.1.1 目的 通常情况下 4.5 实时数方案进阶 目前,主流的实时数架构通常有2种,它们分别是Lambda、Kappa。 4.5.3 实时数分层 在进阶建设实时数时,分层架构的设计并不会像离线数那边复杂,这是为了避免数据计算链路过长造成不必要的延时情况。

    38521

    Apache Doris在作业帮实时数中的应用实践

    这是因为在Java编译的过程中会生成一段ImplicitNullCheckStub代码,用来处理遇到Null的场景。 因为Mov指令当碰到无效地址的时候,在Linux系统中会产生一个发生signalled exception(在这种情况下是SIGSEGV),这时候会转到信号处理函数,如果应用有自定义的该信号处理函数,就执行该信号处理函数 并没有显示的增加指令分支对Null进行检查,而是通过异常信号处理机制来处理,跳转到ImplicitNullCheckStub里单独处理这里是有性能的损耗,为何JVM里会考虑使用异常信号处理机制,是因为考虑到大部分的场景不为空

    61640

    专治数疑难杂症!美团点评 Flink 实时数应用经验分享

    时数应用场景 ? 实时 OLAP 分析 OLAP 分析本身就非常适合用数去解决的一类问题,我们通过实时数的扩展,把数的时效性能力进行提升。 甚至可能在分析层面上都不用再做太多改造,就可以使原有的 OLAP 分析工具具有分析实时数据的能力。 实时数据看板 这种场景比较容易接受,比如天猫双11的实时大屏滚动展示核心数据的变化。 从数据架构图来看,实时数的数据架构会跟离线数有很多类似的地方。比如分层结构;比如说 ODS 层,明细层、汇总层,乃至应用层,它们命名的模式可能都是一样的。 以我们目前建设离线数的经验来看,数的第二层远远不止这么简单,一般都会有一些轻度汇总层这样的概念,其实第二层会包含很多层。另外一个就是应用层,以往建设数的时候,应用层其实是在仓库内部的。 在应用层建设好后,会建同步任务,把数据同步到应用系统的数据库里。 在实时数里面,所谓 APP 层的应用表,实际上就已经在应用系统的数据库里了。

    52410

    万亿数据秒级响应,Apache Doris 在360数科实时数中的应用

    系统选型及对比 基于以上需求及痛点,我们对实时数的选型目标提出了明确的需求,我们希望新的 MPP 数据库具有以下几个特点: 数据写入性能高,查询秒级 兼容标准的 SQL 协议 表关联查询性能优秀 丰富的数据模型 在整个 OLAP 中,目前 Apache Doris 主要运用离线数分析加速、自助 BI 报表等业务场景应用实践 Doris 对 Hive 数的查询加速方案 在即席查询场景中,传统的查询引擎(Hive/Spark/Presto)越来越满足不了数据开发者、数据分析师对查询响应性能提出的高要求,动辄几十秒甚者分钟级的查询耗时极大的限制了相关场景的开发效率 总结规划 效果总结 从 2022 年 3 月份开始进行对实时数沟通进行调研,7 月份正式上线生产,集群数据规模快速增长。 未来规划 在近期的规划中,我们希望 Doris 能支撑更多的业务场景、发挥更大价值,例如基于 Doris 建立实时数、基于 Doris 重构用户行为画像、Doris HIVE 外表特性等。

    4320

    解锁5大应用场景,Tapdata 最新实时数据同步实现方案分享

    Tapdata产品合伙人徐亮有着丰富的大数据产品及项目经验,本次为我们分享了实时同步的5大典型应用场景以及目前的4种实现方案,并对实现方案进行了解读。 我们把研讨会回放视频和 PPT 分享出来,有需要的同学可以自行下载: 回放链接:https://sourl.cn/XKRnuF PPT 获取链接:https://sourl.cn/Nqe9R8 | 典型的实时同步应用场景时数据同步是实现异地灾备的核心能力。早期我们更多是基于DB2的hadr技术,或者oracle的data guard技术,应用在数据库灾备的这样一些场景。 如果数据要被用到分析和应用场景,延迟不是一个小时两个小时,而是以天计,极大限制了数据价值的发挥。 因此数据仓库更多是用来出报表,而不是去支持在线业务,这也是为什么近几年企业会越来越希望通过数据中台或者这种类似的实时数据能力,去加速整个数据在企业内的应用和流转。

    21220

    Flink在实时在实时计算平台和实时数中的企业级应用小结

    各大小公司纷纷开始在 Flink 的应用上进行探索,其中最引人瞩目的两个方向便是:实时计算平台和实时数据仓库。 一个典型的实时数据仓库架构图如下: ? 技术选型 这一部分作者结合自身在阿里巴巴这样的公司生产环境中的技术选择和实际应用的中一些经验,来讲解实时计算平台和实时数据仓库的各个部分是如何进行技术选型的。 一般实时数据仓库的设计也借鉴了离线数的理念,不但要提高我们模型的复用率,也要考虑实时数的稳定性和易用性。 在实时数据仓库的技术选型中,用到的核心技术包括:Kafka、Flink、Hbase 等。 大厂的实时计算平台和实时数技术方案 这部分小编结合自身在实际生产环境中的经验,参考了市面上几个大公司在实时计算平台和实时数设计中,选出了其中最稳妥也是最常用的技术方案,奉献给大家。 ,解决掉业界在实时计算和实时数领域的痛点,成为大数据领域先进生产力的代表。

    55110

    Flink 对线面试官(三):6k 字,6 个面试高频实战问题(建议收藏)

    场景分析:一般实时数中的维表应用场景都有哪些? ⭐ 解决方案:针对这些场景,我们有哪些解决方案去构建实时维表? 答案: ⭐ 我们通常以为的实时数的实时维表是什么样的? 很多小伙伴对于实时数的维表理解都是实时维表一定要实时。但是这个想法不是非常的全面,具体实时维表怎样构建还是需要看场景。 ⭐ 一般实时数中的维表应用场景都有哪些? 应用场景:比如画像类维表,一般画像类基本很少发生变化,比如性别、年龄区间等,所以这类在实时数中常常是访问 t-1 维表数据的就足够使用 b. 常用存储介质:redis,hbase,mysql c. 应用场景:维度实时发生更新的,这类在实时数中需要访问最新的维度数据 b. 常用存储介质:redis,hbase,mysql c. 7.ValueState 和 MapState 各自适合的应用场景? ⭐ ValueState 应用场景:简单的一个变量存储,比如 Long\String 等。

    19430

    你需要的不是实时数 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(上)

    来源:大数据技术与架构 作者:王知无 By 大数据技术与架构 场景描述:今年有个现象,实时数的建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库建设的文章和方案。 管中窥豹-菜鸟/知乎/美团/网易严选实时数建设 为什么要构建实时数据仓库 传统的离线数据仓库将业务数据集中进行存储后,以固定的计算逻辑定时进行ETL和其它建模后产出报表等应用。 经典的实时数据清洗场景 ? 经典的实时数场景 在ADB的官方文档中给出了ADB的能力: 快 ADB采用MPP+DAG融合引擎,采用行列混存技术、自动索引等技术,可以快速扩容至数千节点。 App 层:为了具体需求而构建的应用层,通过 RPC 框架对外提供服务。 根据不同业务场景,实时数各个模型层次使用的存储方案和OLAP引擎如下: ? 不同的存储介质是依据不同的应用场景来选择。框架中还有Flink和Kafka的交互,在数据上进行一个分层设计,计算引擎从Kafka中捞取数据做一些加工然后放回Kafka。

    1.4K30

    时数在有赞的实践

    作者:小君 部门:技术中台/数据中台 前言 随着实时技术的不断发展和商家实时应用场景的不断丰富,有赞在实时数建设方面做了大量的尝试和实践。 本文主要分享有赞在建设实时数过程中所沉淀的经验,内容包括以下五个部分: 建设背景 应用场景 方案设计 项目应用 未来展望 一、建设背景 实时需求日趋迫切 产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切 二、应用场景 ? 实时BI看板 通过有赞BI工具基于实时数创建实时数据集,使用数据集配置柱状图、线图、饼图等图表来呈现实时汇总数据。目前BI工具所支持接入的实时数据源有Druid、MySQL。 因为该层非常贴近业务,在命名规范上实时数不做统一要求。 3.2 实时ETL   实时数ETL处理过程所涉及的组件比较多,接下来盘点构建实时数所需要的组件以及每个组件的应用场景。如下图所示: ? 五、未来展望 在实时数方面,我们未来有几个重点事情: 实时数主题域建设覆盖面更广,支撑更多的业务应用 建立实时数价值评估体系,量化投入与产出 推进在线平台能力的完善,优化实时任务血缘、简化参数配置

    26210

    你需要的不是实时数 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(上)

    管中窥豹-菜鸟/知乎/美团/网易严选实时数建设 为什么要构建实时数据仓库 传统的离线数据仓库将业务数据集中进行存储后,以固定的计算逻辑定时进行ETL和其它建模后产出报表等应用。 经典的实时数据清洗场景 ? 经典的实时数场景 在ADB的官方文档中给出了ADB的能力: 快 ADB采用MPP+DAG融合引擎,采用行列混存技术、自动索引等技术,可以快速扩容至数千节点。 App 层:为了具体需求而构建的应用层,通过 RPC 框架对外提供服务。 根据不同业务场景,实时数各个模型层次使用的存储方案和OLAP引擎如下: ? 数据明细层 对于维度数据部分场景下关联的频率可达 10w+ TPS,选择 Cellar(美团内部分布式K-V存储系统,类似Redis) 作为存储,封装维度服务为实时数提供维度数据。 不同的存储介质是依据不同的应用场景来选择。框架中还有Flink和Kafka的交互,在数据上进行一个分层设计,计算引擎从Kafka中捞取数据做一些加工然后放回Kafka。

    1.1K20

    美团点评基于 Flink 的实时数平台实践

    架构的最上层是应用层,包括了实时数、机器学习、数据同步以及事件驱动应用等。 本次分享主要介绍实时数方面的建设情况。 ? 从功能角度来看,美团点评的实时计算平台主要包括作业和资源管理两个方面的功能。 业务数实践 流量 前面提到,现在的美团点评实时计算平台更多地会关注在安全、易用和稳定方面,而应用上很大的一个场景就是业务数。接下来会为大家分享几个业务数的例子。 二、基于 Flink 的实时数平台 上面为大家介绍了实时数的业务场景,接下来为大家介绍实时数的演进过程和美团点评的实时数平台建设思路。 在适用场景方面,准实时数主要用于有实时性要求但不太高、数据量不大以及多表关联复杂和业务变更频繁的场景,如交易类型的实时分析,实时数则更适用于实时性要求高、数据量大的场景,如实时特征、流量分发以及流量类型实时分析 UDF 的应用其实非常广泛,UDF 平台并不是只支持实时数,也会同时支持离线数、机器学习以及查询服务等应用场景

    70730

    时数方案五花八门,实际落地如何选型和构建!

    然而问题并不是这么简单,在具体方案落地上实时数有很多方案可以选择,那么面对不同的业务和应用场景我们到底应该选择哪种技术方案呢?这是困扰好多大数据架构师的问题。 图1 本文就针对该问题梳理了市场上常见的实时数方案和对应的应用场景。以便大家在选择或者使用实时数架构时能够有的放矢。 图3 前面介绍了数分层的一些基本理论,这将对我们后面理解实时数的各种架构打下一些理论知识基础。下面为大家梳理下市场上常见的实时数方案和对应的应用场景。 最后再面向业务需求,在DWS层基础上进一步对数据进行组织进入ADS数据应用层,业务在数据应用层的基础上支持用户画像、用户报表等业务场景。 图10 这种方案的优点是:各层数据职责清晰。 图19 (4)方案4是一个比较完善的数方案,要支持更大规模的和复杂的应用场景,建议大数据研发人员在20以上的团队,可以重点考虑。

    14360

    个推TechDay直播回顾 | 分享基于Flink的实时数搭建秘诀 附课件下载

    而以往的离线数具有高延时性,数据时效性一般为T+1,调度频率也是以天为单位,无法满足这些场景的数据时效性要求。所以,实时数便成为很多企业的大数据架构选择。1. 何为实时数? 也许很多数据暂时未得到明确应用,但考虑到数据中可能蕴藏着的巨大潜在价值,企业需要先做好这些数据的存储,以便后续进行探索和挖掘。 Q3:实时数的建设过程中有哪些容易让人陷入误区的点?建设过程中如何避免呢?首先,没有一种技术能够适用于所有的场景,实时数的引入在增加数据时效性的同时也会使数据处理的架构复杂性增加。 所以,实时数应用的时候,首先要从业务场景出发,期望通过引入实时数来解决哪些问题以及达成哪些目标,需要提前思考清楚。 其次,在很多场景下,实时数还会出现数据质量不高、离线实时数据不一致、故障容忍度低等缺点,所以数据开发人员还需要考虑这些新问题可能对业务造成的影响。

    12240

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券