首先我们来聊一聊实时数仓是怎么诞生的,在离线数仓的时候数据是T+1的也就是隔一天才能看到昨天的数据,这种形式持续了很久的时间,但是有些场景真的只有实时的数据才有用武之地。例如推荐、风控、考核等。那么这个时候实时指标也就应运而生,在最开始的时候,采用flink\spark streaming来进行数据的指标统计。在这个时候,数据存在哪里又是一个问题。例如大屏计算结果可能存储在redis中,可以参考如下图所示的,实时大屏架构图。
Flink和ClickHouse分别是实时计算和(近实时)OLAP领域的翘楚,也是近些年非常火爆的开源框架,很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台,效果很好。关于两者的优点就不再赘述,本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。
Flink 和 ClickHouse 分别是实时计算和 OLAP 领域的翘楚,也是近些年非常火爆的开源框架,很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台,效果很好。关于两者的优点就不再赘述,本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。
Flink 和 ClickHouse 分别是实时计算和(近实时)OLAP 领域的翘楚,也是近些年非常火爆的开源框架,很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台、实时数仓,效果很好。关于两者的优点就不再赘述,本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。
根据目前大数据这一块的发展,已经不局限于离线的分析,挖掘数据潜在的价值,数据的时效性最近几年变得刚需,实时处理的框架有storm,spark-streaming,flink等。想要做到实时数据这个方案可行,需要考虑以下几点:1、状态机制 2、精确一次语义 3、高吞吐量 4、可弹性伸缩的应用 5、容错机制,刚好这几点,flink都完美的实现了,并且支持flink sql高级API,减少了开发成本,可用实现快速迭代,易维护等优点。
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
近些年,企业对数据服务实时化服务需求日益增多。本文整理了常见实时数据组件的性能特点和适用场景,介绍了美团如何通过 Flink 引擎构建实时数据仓库,从而提供高效、稳健的实时数据服务。此前我们美团技术博客发布过一篇文章《流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比》,对 Flink 和 Storm 两个引擎的计算性能进行了比较。本文主要阐述使用 Flink 在实际数据生产上的经验。
废话不多说,咱们先直接上本文的目录和结论,小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助:
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
黄鹏,微博广告实时数据开发工程师,负责法拉第实验平台数据开发、实时数据关联平台、实时算法特征数据计算、实时数据仓库、实时数据清洗组件开发工作。
作者:龙逸尘,腾讯 CSIG 高级工程师 背景介绍 维表(Dimension Table)是来自数仓建模的概念。在数仓模型中,事实表(Fact Table)是指存储有事实记录的表,如系统日志、销售记录等,而维表是与事实表相对应的一种表,它保存了事实表中指定属性的相关详细信息,可以跟事实表做关联;相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。 在实际生产中,我们经常会有这样的需求,以原始数据流作为基础,关联大量的外部表来补充一些属性。例如,在订单数据中希望能获取订单收货人所在市区的名称。一
Flink-Doris-Connector 1.4.0 允许用户一步将包含数千个表的整个数据库(MySQL或Oracle )摄取到Apache Doris(一种实时分析数据库)中。
腾讯云数据仓库 Doris 助力荔枝微课构建了规范的、计算统一的实时数仓平台。目前腾讯云数据仓库 Doris 已经支撑了荔枝微课内部 90% 以上的业务场景,整体可达到毫秒级的查询响应,数据时效性完成 T+1 到分钟级的提升,开发效率更是实现了 50% 的增长,满足了各业务场景需求、实现降本提效,深得十方融海各数据部门高度认可。
Flink 1.12正式发布后,带来了很多新的特性,本文重点学习和总结一下Flink 1.11和 Flink1.12中时态表的使用和自己的一个小总结,文章如有问题,请大家留言交流讨论,我会及时改正。
摘要:本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由美团点评数据系统研发工程师黄伟伦老师分享。主要内容如下:
数据流操作的另一个常见需求是对两条数据流中的事件进行联结(connect)或Join。Flink DataStream API中内置有两个可以根据时间条件对数据流进行Join的算子:基于间隔的Join和基于窗口的Join。本节我们会对它们进行介绍。
根据用户特征,重新排序热度榜,之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分,为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品
这样的自我介绍还不如前段时间流行的一句话:“我叫xx,我喜欢唱跳、rap、篮球。”起码你还让面试官知道了你的特长。
大家好我是老羊,由于窗口涉及到的知识内容比较多,所以博主先为大家说明介绍下面内容时的思路,大家跟着思路走。思路如下:
随着 Flink Table & SQL的发展,Flink SQL中用于进行维表Join也成为了很多场景的选择。
数据的接入可以通过将数据实时写入Kafka进行接入,不管是直接的写入还是通过oracle和mysql的实时接入方式,比如oracle的ogg,mysql的binlog
介绍: 基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度,放入redis缓存,分析日志信息,将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后,根据用户画像重排序热度榜,并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品,最后返回新的用户列表。 1. 系统架构 v2.0 1.1 系统架构 v2.0
HDFS(Hadoop Distributed File System)的读写流程如下:
今天分享的内容主要分为四个部分,首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。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。
由于历史原因,大型集团企业往往多个帐套系统共存,包括国内知名ERP厂商浪潮、用友、金蝶、速达所提供的财务系统,集团财务共享中心的财务人员在核对财务凭证数据时经常需要跨多个系统查询且每个系统使用方式不一,同时因为系统累计数据庞大,制单和查询操作经常出现卡顿,工作效率非常低。
用户画像是大数据顶层应用中最重要的一环,搭建一套适合本公司体系的用户画像尤为重要。但是,用户画像的资料往往理论居多,实践少,更少有工程化的实战案例。
用户画像是大数据顶层应用中最重要的一环,搭建一套适合本公司体系的用户画像尤为重要。但是,用户画像的资料往往理论居多,实践少,更少有工程化的实战案例。
兄弟们,在 18w 字《Flink SQL 成神之路》之后,我的另一篇《Flink 对线面试官》申请出战!
尘锋信息 (www.dustess.com) 是基于企业微信生态的一站式私域运营管理解决方案供应商,致力于成为全行业首席私域运营与管理专家,帮助企业构建数字时代私域运营管理新模式,助力企业实现高质量发展。
Flink 是流批一体计算框架,早些年主要用于流计算场景。近些年随着流批一体概念的推广,越来越多的企业开始使用 Flink 处理批业务。
面试题总结是一个长期工作,面试不停,这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来,其实这不仅仅是一份面试题,更是一份面试参考,让你熟悉面试题各种提问情况,当然,项目部分,就只能看自己了,毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
随着我司业务飞速增长,实时数仓的建设已经提上了日程。虽然还没有正式开始实施,但是汲取前人的经验,做好万全的准备总是必要的。本文简单松散地记录一下想法,不涉及维度建模方法论的事情(这个就老老实实去问Kimball他老人家吧)。
第二和第三点是当前对大家开发影响最大的,Flink Batch的能力现在已经比较完善和稳定,很多离线导数的批任务很多大厂已经从原来的类似DataX这样的工具切换到Flink Batch SQL。例如下面的2个场景:
最初,BIGO 的消息流平台主要采用开源 Kafka 作为数据支撑。随着数据规模日益增长,产品不断迭代,BIGO 消息流平台承载的数据规模出现了成倍增长,下游的在线模型训练、在线推荐、实时数据分析、实时数仓等业务对消息流平台的实时性和稳定性提出了更高的要求。开源的 Kafka 集群难以支撑海量数据处理场景,我们需要投入更多的人力去维护多个 Kafka 集群,这样成本会越来越高,主要体现在以下几个方面:
前言:Flink在国内的占有率逐步提升的情况下,各项组件的功能与稳定性也得到逐步提升。为了解决目前已有的复杂需求,尝试研究flinksql的特性与功能,作为是否引入该组件的依据。同时尝试将现有需求通过简单demo的形式进行测试。本次测试主要集中在Kafka、mysql、Impala三个组件上,同时将结合官方文档进行:
一般也不需要非常仔细地进行数据分层,数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/Kudu等,直接提供应用查询或者多维分析。
根据网站实时登录会员数据以及会员基本信息来实时统计每个省份用户新增数据及每个省份实时用户的pv及uv指标,并在可视化大屏展示。
作者|360 商业化数据团队 窦和雨、王新新 导读:360 商业化为助力业务团队更好推进商业化增长,实时数仓共经历了三种模式的演进,分别是 Storm + Druid + MySQL 模式、Flink + Druid + TIDB 的模式 以及 Flink + Doris 的模式,基于 Apache Doris 的新一代架构的成功落地使得 360 商业化团队完成了实时数仓在 OLAP 引擎上的统一,成功实现广泛实时场景下的秒级查询响应。本文将为大家进行详细介绍演进过程以及新一代实时数仓在广告业务场景中的具
用户登录系统后会浏览商品,浏览日志通过日志采集接口采集到Kafka “KAFKA-USER-LOG-DATA”topic中,每个用户浏览商品的日志信息中都有浏览的商品编号以及当前商品所属的二级分类信息,我们需要根据用户在网站上浏览的日志信息实时统计出商品浏览排行、商品一级种类、二级种类访问排行,并在大屏展示,展示效果如下:
问题导读 1.实时数据仓库有哪些特点? 2.公司构建实时数据仓库有哪些好处? 3.如何构建实时数据仓库? 4.实时数据仓库本文解析了哪些架构? 越来越多的实时数据需求,需要更多的实时数据来做业务决策,例如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。如果数据有实时和离线两种方案,优先考虑实时的,如果实时实现不了再考虑离线的方式。 实时数据仓库,已经被很多公司所接受,而且接触很多About云社区会员,都在筹备搭建实时数据仓库。 1.那么实时数据仓库有哪些特点:
分析型系统进行联机数据分析,一般的数据来源是数据仓库,而数据仓库的数据来源为可操作型系统,可操作型 系统的数据来源于业务数据库中,那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor。本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路; - 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。
作者 | 陈航 BIGO 于 2014 年成立,是一家高速发展的科技公司。基于强大的音视频处理技术、全球音视频实时传输技术、人工智能技术、CDN 技术,BIGO 推出了一系列音视频类社交及内容产品,包括 Bigo Live(直播)和 Likee(短视频)等,在全球已拥有近 1 亿用户,产品及服务已覆盖超过 150 个国家和地区。 1挑战 最初,BIGO 的消息流平台主要采用开源 Kafka 作为数据支撑。随着数据规模日益增长,产品不断迭代,BIGO 消息流平台承载的数据规模出现了成倍增长,下游的在线模型训练
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