本篇最后描述实时数据仓库的产生背景、特定需求和使用场景，并列举一些常见的实时数据仓库技术架构。...具体到数据仓库，尤其突出的一点是人们对数据分析的实时性要求越来越高，从而衍生出所谓实时数据仓库的概念。为解决数据实时性问题，也涌现出一批相关的技术。...本节将解释什么是流式处理，然后讨论实时计算的基本概念和适用场景，它们都与实时数据仓库的实施密不可分。最后从技术实现的角度介绍几种流行的实时数据仓库架构。...1.5.2 实时计算 要做到实时读写数据，必须采用有别于传统数据仓库的实现技术，实时计算的概念和技术引擎应运而生，它们是成功创建实时数据仓库的前提条件。...构建实时数据仓库的基础是流式处理与实时计算，Lambda和Kappa是两个实时计算架构。Lambda是早期架构，在传统离线批处理上增加了一条实时数据处理链路。
稳定性 由于数据仓库的需求会不断变化，我们需要以一种迭代的方式建立数据仓库。...星型模式的数据装载，一般都是以高度受控的方式，用批处理或准实时过程执行的，以此来抵消数据保护方面的不足。 星型模式的另一个缺点是对于分析需求来说不够灵活。...2.4.2 数据集市与数据仓库的区别 不同于数据集市，数据仓库处理整个组织范围内的多个主题域，通常是由组织内的核心单位，如IT部门承建，所以经常被称为中心数据仓库或企业数据仓库。...数据仓库需要集成很多操作型源系统中的数据。由于数据集市的复杂度和需要处理的数据都小于数据仓库，因此更容易建立与维护。表2-19总结了数据仓库与数据集市的主要区别。...2.5 数据仓库实施步骤 实施一个数据仓库项目的主要步骤是：定义项目范围、收集并确认业务需求和技术需求、逻辑设计、物理设计、从源系统向数据仓库装载数据、使数据可以被访问以辅助决策、管理和维护数据仓库
Greenplum基于这种架构可以帮助客户创建数据仓库（Greenplum从开始设计的时候就被定义成数据仓库），充分利用低成本的商用服务器、存储和联网设备，通过经济的方式进行PB级数据运算，并且在处理OLAP...图3-10 Master镜像 Standby通过WAL同步保持与Master的实时一致。由于Master不存储用户数据，在Master和Standby之间仅同步系统表数据。...所以，Standby与Master可以保持实时同步。 Master失效时，WAL同步进程会自动停止。...在本专题后面介绍实时数据同步时，会看到作为主打AP的Greenplum，在同步TP的MySQL数据时，所表现出来的量化的性能差异。...从原理上讲，TP与AP在需求、应用场景、性能衡量指标、建模与设计方法、优化策略等方面都截然不同（参见“Greenplum 实时数据仓库实践（1）——数据仓库简介”中的表1-1），结果必然是在实现技术上分道扬镳
自动切换 5.6.5 实时CDC 5.6.6 消费延迟监控 小结 构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据，即ETL过程中的Extract部分。...从源抽取数据导入数据仓库或过渡区有两种方式，可以从源把数据抓取出来（拉），也可以请求源把数据发送（推）到数据仓库。...有两种方式，拉模式，即数据仓库主动去源系统拉取数据；推模式，由源系统将自己的数据推送给数据仓库。...如使用MySQL数据库，只要在数据库服务器中启用二进制日志binlog（设置log_bin服务器系统变量），之后就可以实时从数据库日志中读取到所有数据库写操作，并使用这些操作来更新数据仓库中的数据。...replication slave on *.* to 'maxwell'@'%'; MySQL主从复制相关配置参见“配置异步复制”，Greenplum安装部署参见本专题上一篇“Greenplum 实时数据仓库实践
本文是来自2019年Apache Flink Meetup深圳站的资料，作者是OPPO的大数据平台负责人，本文主要讲述了OPPO基于Flink如何构建实时数据仓库。...本文从OPPO实时数仓的演进之路，基于Flink SQL的扩展工作，构建实时数仓的应用案例，未来工作的思考和展望4个方面介绍了OPPO基于Flink构建实时数仓的经验和未来的规划。...具有丰富的数据系统研发经验，目前重点关注数仓建设、实时计算、OLAP 查询等方向，Flink 开源社区贡献者。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为： 1....ETL实时处理，事实表中存储最细粒度的订单事务记录。 （3）确认维度。显然产品和客户是销售订单的维度。日期维度用于业务集成，并为数据仓库提供重要的历史视角，每个数据仓库中都应该有一个日期维度。...6.3 实时装载 初始装载只在开始数据仓库使用前执行一次，而实时装载一般都是增量的，并且需要捕获并且记录数据的变化历史。...6.3.1 识别数据源与装载类型 实时装载首先要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据，然后决定适合装载的抽取模式和维度历史装载类型。...用Greenplum rule能够实现多维数据仓库的自动实时数据装载。 对于分区表，Greenplum建议只创建一级分区，通常需要进行定期的动态分区滚动维护。
实时数据仓库，简称实时数仓，是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统，强调数据的易用性、可分析性和可管理性。...在技术上，实时数据仓库通常采用分布式架构，能够支持大规模数据处理和扩展，并提供秒级的数据分析响应能力。此外，实时数据仓库还需要支持多种数据源和数据格式的接入，以及复杂查询、报表生成和数据分析等功能。...实时数据仓库主要用于处理实时的业务数据，并提供实时的数据分析结果，以满足企业对实时决策的需求。...实时数据仓库的核心价值在于能够帮助企业更加及时、准确地把握业务变化和市场趋势，从而做出更加明智的决策。...Doris适用于实时数据分析和查询，支持大规模数据处理和扩展，常用于实时OLAP、实时报表、实时数据仓库等场景。
1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的（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，...数据仓库的趋势： 实时数据仓库以满足实时化&自动化决策需求； 大数据&数据湖以支持大量&复杂数据类型（文本、图像、视频、音频）； 2.数据仓库的发展 数据仓库有两个环节：数据仓库的构建与数据仓库的应用...总结来看，对数据仓库的需求可以抽象成两方面：实时产生结果、处理和保存大量异构数据。 注：这里不讨论数据湖技术。...3）反范式数据模型 以事实表和维度表组成的星型数据模型 4.数据仓库架构的演变 数据仓库概念是Inmon于1990年提出并给出了完整的建设方法。...（3） 5.实时数仓案例 菜鸟仓配实时数据仓库 本案例参考自菜鸟仓配团队的分享，涉及全局设计、数据模型、数据保障等几个方面。 注：特别感谢缘桥同学的无私分享。
2.离线数仓和实时数仓对比 离线数仓的架构图： ? 实时数仓架构图: ? ?...4.1.1实时和离线数据接入的差异性 实时数据的接入其实在底层架构是一样的，就是从kafka那边开始不一样，实时用flink的UDTF进行解析，而离线是定时（目前是小时级）用camus拉到HDFS，然后定时...4.1.2如何建立实时数据和离线数据的可比较性 由于目前离线数据已经稳定运行了很久，所以实时接入数据的校验可以对比离线数据，但是离线数据是小时级的hive数据，实时数据存于kafka当中，直接比较不了，...所以目前（伪实时维度表）准备在当天24点产出，当天的维度表给第二天实时公共层使用，即T-1的模式。...伪实时维度表的计算逻辑参考离线维度表，但是为了保障在24点之前产出，需要简化一下离线计算逻辑，并且去除一些不常用的字段，保障伪实时维度表可以较快产出。 实时维度表的计算流程图： ?
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。...数据仓库的趋势： 实时数据仓库以满足实时化&自动化决策需求； 大数据&数据湖以支持大量&复杂数据类型（文本、图像、视频、音频）； ?...2.数据仓库的发展 数据仓库有两个环节：数据仓库的构建与数据仓库的应用。...总结来看，对数据仓库的需求可以抽象成两方面：实时产生结果、处理和保存大量异构数据。 注：这里不讨论数据湖技术。...5.实时数仓案例 菜鸟仓配实时数据仓库 本案例参考自菜鸟仓配团队的分享，涉及全局设计、数据模型、数据保障等几个方面。
Google最近发表了一篇有关大数据系统的论文，讨论了一个名为Mesa的数据仓库系统，它能处理近实时数据，即使在整个数据中心断线后还能正常工作。...Mesa是一个高度可扩展的分析数据仓库系统，能存储与Google广告业务有关的关键测量数据。...Mesa能满足复杂和具有挑战性的用户与系统需求，包括近实时数据提取和查询，同时在海量数据和查询量中保持高可用性、可靠性、容错率和扩展性。...针对数分钟更新吞吐量、跨数据中心等等严苛需求，已有的商业数据仓库系统（处理周期往往以天和周来计算）和Google的解决方案包括BigTable、Megastore、Spanner和F1都无法满足要求。...Mesa的主要特点是： 1、近实时的更新吞吐量。支持持续的更新，每秒支持数百万行的更新。 2、同时支持低时延查询性能和批量大量查询。99%的查询在几百毫秒之内返回。 3、跨数据中心备份。
Kafka当topic数量达到1000时吞吐量会大幅度下降, 而RocketMQ影响不太(这是RocketMQ相对于Kafka的一大优势) (6) Kafka的功能简单, 吞吐量高, 天然适合大数据实时计算以及日志采集
然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施方案，接着会介绍下在实时数仓的数据质量方面的工作，最后讲一下实时数仓在严选中的应用场景。 1、背景 ?...第二个是越来越多的实时数据需求，目前需要更多的实时数据来做业务决策，需要依据销售情况做一个资源位的调整；同时有些活动也需要实时数据来增强与用户的互动。...消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。...这里的数据分为两类，一种是实时的，一种是准实时；如果维度比较复杂，如准实时弹幕做一些配置来做到同步，如果有一些关联关系比较简单的就做成实时维表。这样的好处是能实时统计，能比较直观观察。 ?...数据一致性主要针对实时与离线的数据一致性，同一个指标实时与离线都会产出。
# 实时数仓项目-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...hbase 一、flink采集kafka数据 配置canal实时采集mysql数据 一、mysql开启binlog 修改mysql的配置文件(linux:/etc/my.cnf,Windows:\my.ini
定期装载 按月汇总只需要定期执行，不涉及实时性问题。fn_month_sum函数用于定期装载月销售订单周期快照事实表，函数定义如下。...无事实事实表为数据仓库设计提供了更多的灵活性。...8.5 迟到的事实 数据仓库通常建立在一种理想的假设情况下，这就是数据仓库的度量（事实记录）与度量的环境（维度记录）同时出现在数据仓库中。...销售订单事实表的粒度是实时，而周期快照事实表的粒度是每月，因此必须使用订单日期代理键对应的月份代理键进行比较。此插入是一个幂等操作，因为再次执行时就不会满足not exists条件。...定期装载 累积度量只需要定期执行，不涉及实时性问题。下面所示的month_balance_sum.sql脚本用于定期装载销售订单累积度量，每个月执行一次，装载上个月的数据。
层次维度 7.4.1 固定深度的层次 7.4.2 多路径层次 7.4.3 参差不齐的层次 7.5 退化维度 7.6 杂项维度 7.7 维度合并 7.8 分段维度 小结 前面章节中，我们实现了实时多维数据仓库的基本功能...，如使用Canal和Kafka实现实时数据同步，定义Greenplum rule执行实时数据装载逻辑等。...图7-1显示了增加列后的数据仓库模式。 图7-1 增加列后的数据仓库模式 1....此时不能再像初始装载时那样停止MySQL复制，因为主库的修改需要实时同步到从库。...但是，在Greenplum中没有任何办法能做到实时自动刷新物化视图。
Greenplum是一个MPP分布式数据库软件，本质上是并行利用硬件使其充分发挥能力以达到最佳性能。Greenplum可以运行在多种环境中，如物...
数据仓库VS数据库 数据仓库的定义: 数据仓库是将多个数据源的数据经过ETL（Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（加载））理之后，按照一定的主题集成起来提供决策支持和联机分析应用的结构化数据环境...数据仓库VS数据库： 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据 数据库设计是避免冗余，采用三范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余...为什么建设数据仓库： 各个业务数据存在不一致，数据关系混乱 业务系统一般针对于OLTP，而数据仓库可以实现OLAP分析 数据仓库是多源的复杂环境，可以对多个业务的数据进行统一分析 数据仓库建设目标： 集成多源数据...对外提供分钟级别、甚至秒级别的查询方案 实时数仓架构： 业务实时性要求的不断提高，实时处理从次要部分变成了主要部分 Lambda架构：在离线大数据架构基础上加了一个加速层，使用流处理技术完成实时性较高的指标计算...---- 主流大公司的实时数仓架构 阿里菜鸟实时数仓 ? ? 美团实时数仓 ?
背景 在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS（Operational Data Store）数据。...对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。 如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中？...在Binlog实时采集方面，我们采用了阿里巴巴的开源项目Canal，负责从MySQL实时拉取Binlog并完成适当解析。Binlog采集后会暂存到Kafka上供下游消费。...整体实时采集部分如图中红色箭头所示。...总结与展望 作为数据仓库生产的基础，美团数据平台提供的基于Binlog的MySQL2Hive服务，基本覆盖了美团内部的各个业务线，目前已经能够满足绝大部分业务的数据同步需求，实现DB数据准确、高效地入仓
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