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    Lambda离线实时分治架构深度解析与实战

    它整合了离线计算和实时计算，融合了不可变性、读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，可集成Hadoop、Kafka、Spark、Storm、Flink等主流大数据组件。...批处理层的数据处理是准确且全量的，但数据处理时延较高。它接收原始数据流，并进行批量处理和分析。数据是原始的、不可变的，并且永远是真实的。...同时，对于离线数据，可以使用Sqoop等离线数据传输工具将数据从传统数据库（如MySQL、PostgreSQL等）传输到Hadoop（Hive）等离线数据处理平台。2....批处理使用Apache Spark对采集到的离线数据进行批量处理和分析。假设我们已经将离线数据存储在HDFS中，并且数据格式为CSV。下面是一个使用Spark进行批处理的示例代码。...七、总结与展望Lambda架构作为一种经典的大数据处理模型，在应对大规模数据应用方面展现出了强大的能力。它通过整合离线批处理和实时流处理，为需要同时处理批量和实时数据的应用场景提供了成熟的解决方案。

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    基于Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例(三)离线分析

    08：离线分析：Hbase表设计及构建 目标：掌握Hbase表的设计及创建表的实现 路径 step1：基础设计 step2：Rowkey设计 step3：分区设计 step4：建表 实施 基础设计..., COMPRESSION => "GZ"}, { NUMREGIONS => 6, SPLITALGO => 'HexStringSplit'} 小结 掌握Hbase表的设计及创建表的实现 09：离线分析...：Kafka消费者构建 目标：实现离线消费者的开发 路径 整体实现的路径 //入口：调用实现消费Kafka，将数据写入Hbase public void main(){ //step1:消费Kafka...请求拉取数据，等待Kafka响应，在100ms以内如果响应，就拉取数据，如果100ms内没有响应，就提交下一次请求： 100ms为等待Kafka响应时间 //拉取到的所有数据：多条...数据动态写入Hbase 14：离线分析：Hive关联测试 目标：使用Hive关联Hbase实现离线分析 路径 step1：关联 step2：查询 实施 启动Hive和yarn start-yarn.sh

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    BDCC - Lambda VS Kappa

    数据首先通过流处理层进行实时处理，然后再通过批处理层进行离线处理，最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。...Hive:数据仓库工具,用于历史数据的离线分析 Spark:批处理框架,用于大数据离线计算和处理 Serving层: HBase:列式数据库,用于在线查询和检索 Elasticsearch:搜索和分析引擎...典型技术:Kafka、Flink、Storm等 Kappa架构典型的框架和技术主要包括: Kafka:消息队列,用于实时数据收集和传输 Flink:流批一体的计算框架,用于实时数据计算和处理 Spark...Streaming:Spark的流式计算组件,用于实时数据计算 Storm:实时流式计算框架,用于实时数据处理 Samza:流式处理框架,基于Kafka和YARN,由LinkedIn开发 Beam:统一批流处理模型...所以Kappa架构的关键技术真可以总结为:流计算框架 + Kafka 总结 Lambda架构:批处理+流处理,实时与历史数据结合 Kappa架构:全流式处理,低延迟实时计算,历史数据处理弱 适用场景:

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    数据湖（一）：数据湖概念

    数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理...二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数据所属的整个分区，甚至是整个表进行全面覆盖才行，由于离线数仓多级逐层加工的架构设计...无法复用目前已经非常成熟的基于离线数仓的数据血缘、数据质量管理体系。需要重新实现一套数据血缘、数据质量管理体系。Kafka不支持update/upsert，目前Kafka仅支持append。...数据处理模式在我们可以加载到数据仓库中的数据，我们首先需要定义好它，这叫做写时模式（Schema-On-Write）。...这是两种截然不同的数据处理方法。因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片

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    大数据开发：离线数仓与实时数仓

    1、离线数仓 离线数仓，其实简单点来说，就是原来的传统数仓，数据以T+1的形式计算好放在那里，给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代，这种模式被称为“大数据的批处理”。...与离线计算相比，实时计算减少了数据落地，替换了数据计算引擎，目前纯流式数据处理基本上就只有Spark Streaming了，而Flink是批流一体的。...3、大数据环境下的两种数仓架构 Lambda 架构 Lambda架构核心就三个：批数据处理层、流数据处理层和服务层。批数据处理层应对历史长时间数据计算，流数据处理层应对短时间实时数据计算。...因为所有数据都存在Kafka，上面接Flink批流一体数据处理引擎将kafka的数据计算好存在服务层的table n中。...如果需求有变化了，就讲kafka的offset调整一下，Flink则重启一个任务重新计算，存在table N+1中，当N+1的数据进度赶上table n了，就停掉table n的任务。

    4.8K11

    实时数仓：实时数仓3.0的演进之路

    实时数仓1.0 传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。...然而基于Kafka+Flink的实时数仓方案有几个非常明显的缺陷： **（1）Kafka无法支持海量数据存储。...**大多数业务都希望能在DWD\DWS层支持即席查询的，但是Kafka无法非常友好地支持这样的需求； （3）无法复用目前已经非常成熟的基于离线数仓的数据血缘、数据质量管理体系。...很显然，这种架构下数据存在两份、schema不统一、 数据处理逻辑不统一，整个数仓系统维护成本很高； （5）Kafka不支持update/upsert。目前Kafka仅支持append。...上述架构图中有两条数据处理链路，一条是基于Flink的实时数据链路，一条是基于Spark的离线数据链路。通常数据都是直接走实时链路处理，而离线链路则更多的应用于数据修正等非常规场景。

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    大数据技术

    数据采集传输主要技术 分为两类，一类是离线批处理、另一类是实时数据采集和传输 离线批处理最有名的是Sqoop、实时数据采集和传输最为常用的是Flume和Kafka Sqoop：一款开源的离线数据传输工具...Kafka：通常来说Flume采集数据的速度与下游处理数据通常不同步，因此实时平台架构都会用一个消息中间件进行缓冲，这方面使用最广泛的无疑是Kafka，Kafka是一个分布式消息系统，以其可以水平扩展和高吞吐率而被广泛使用...和kafka类似的消息中间件产品还包括RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等 数据处理主要技术 MapReduce：运行与大规模集群上的复杂并行计算过程高度抽象为两个函数：map和reduce...Strom：实时数据处理框架，拥有低延迟、分布式、可扩展、高容错等特征，可以保证消息不丢（diu）失。...Flink：是一个同时面向分布式实时流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。

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    实时数仓：Kappa架构

    上一期讲了Lambda架构，对于实时数仓而言，Lmabda架构有很明显的不足，首先同时维护两套系统，资源占用率高，其次这两套系统的数据处理逻辑相同，代码重复开发。...注意事项 但使用Kafka作为消息队列时要注意，Kafka因为消息是先存储到内存中，然后再落盘，所以可能会存在数据丢失的情况发生。...流式数据模型 架构设计 数据模型设计是贯穿数据处理过程的，在实时流式数据处理中也一样。实时建模与离线建模类似，数据模型整体上分为5层（ODS、DWD、DWS、ADS、DIM）。 ?...数据流向 ODS、DWD层的数据会存放在消息中间件中，如Kafka。而DWD层数据在计算完成后，一般还会将数据推送到离线系统中，尽可能与离线系统实现共用。...这里的计算流向是：Kafka作为ODS层，存储实时数据；实时流计算任务从ODS获取数据进行计算，计算结果作为DWD层数据，写入到Kafka中存储，供下游实时计算，并且为了与离线系统保持一致，也会推送到离线系统中进行存储

    6.8K21

    漫谈未来数仓架构如何设计

    借用Jay Kreps的一张图来看，Lambda架构主要由这几部分构成：数据源（Kafka），数据处理（Storm，Hadoop），服务数据库（Serving DB）。...数据处理则是分为在在线处理和离线处理两部分。 当数据通过kafka消息中间件，进入Lambda架构后，会同时进入离线处理（Hadoop）和实时处理（Storm）两个处理模块。...02 什么是Kappa架构 Jay Kreps认为通过非常，非常快地增加并行度和重播历史来处理重新处理实时数据，避免在实时数据处理系统上再“粘粘”一个离线数据处理系统。...于是，他提出了这样的架构： Kafka或者其他消息中间件，具备保留多日数据的能力。正常情况下kafka都是吐出实时数据，经过实时处理系统，进入服务数据库（Serving DB）。...03 Flink的解法 先整理一下Lambda架构和Kappa架构的优缺点： Kappa在抛弃了离线数据处理模块的时候，同时抛弃了离线计算更加稳定可靠的特点。

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    十二个经典的大数据项目

    1，离线数据处理：项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV、UV情况，以对网站的运行情况进行监控。...通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。...通过此项目，回顾并串联前面讲述的实时数据处理相关技术，如：kafka、Spark、Streaning和HBase等，了解和掌握实时数据处理的一般过程和架构。...通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如Flume，Sqoop，Hive，Spark等，掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。...通过此项目，回顾并串联前面讲述的实时数据处理相关技术，如Kafka，Spark Streaming和HBase等，掌握实时数据处理的一般过程和架构。

    2.1K20

    实时数仓：流式数据建模

    流式数据模型 架构设计 数据模型设计是贯穿数据处理过程的，在实时流式数据处理中也一样。实时建模与离线建模类似，数据模型整体上分为5层（ODS、DWD、DWS、ADS、DIM）。 ?...在这一层上，数据与离线系统是一致的。...数据流向 ODS、DWD层的数据会存放在消息中间件中，如Kafka。而DWD层数据在计算完成后，一般还会将数据推送到离线系统中，尽可能与离线系统实现共用。...这里的计算流向是：Kafka作为ODS层，存储实时数据；实时流计算任务从ODS获取数据进行计算，计算结果作为DWD层数据，写入到Kafka中存储，供下游实时计算，并且为了与离线系统保持一致，也会推送到离线系统中进行存储...下游的实时流计算任务，从Kafka中获取到DWD层数据后，DWS、ADS计算任务会同时开始，维度通用指标结果作为DWS层数据存放到实时读写数据库系统中，如HBase、Druid、ClickHouse等，

    1.7K20

    【rainbowzhou 面试14101】技术提问--用户画像的质量如何保障？

    通过参考用户画像架构图设计，我们将测试流程拆分为4个阶段：数据采集、实时数据处理、离线数据处理、数据查询展示。每个阶段的测试步骤和测试方法如图所示。...用户画像架构图 用户画像测试方法 数据采集阶段测试 数据采集阶段是指外部数据或埋点数据产生写入Kafka的阶段。...实时数据处理阶段测试 实时数据处理阶段是指从kafka消费数据到写入到文件系统、数据库的阶段。该阶段需要验证代码逻辑的正确性，数据结果的一致性，以及代码运行的及时性、稳定性和性能等。...离线数据处理阶段测试 离线数据处理阶段是指数据经过ETL过程后，加工到数据仓库对应的ODS层、DW层、DM层的阶段。离线阶段测试重点是验证数据的完整性、一致性、唯一性、准确性和合法性。

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    大数据平台架构及主流技术栈

    离线计算处理的数据是静态不变的，但是数据量非常大。因此如何存储和计算海量数据是离线计算最大的技术挑战。这也是Hadoop技术生态核心解决的问题。...离线计算在计算开始前已经知道所有的输入数据。实时计算在计算开始前并不知道所有的输入数据，输入数据以序列化的方式一个个输入并进行处理。实时计算过程处理的数据量不大，但是要求数据处理的速度非常快。...批计算以数据块为单位进行数据处理，流计算以单条数据记录为单位进行数据处理。批处理的吞吐效率高于流处理，但是由于数据到达不会立即处理，所以延迟比流处理要高。...Kafka就是解决这个问题的最佳利器。Kafka起源于LinkedIn，2011年开源给Apache。其官方地址是 http://kafka.apache.org/。...OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，是一种操作型数据处理。OLAP是数据仓库的主要应用，是一种分析型数据处理。

    4.4K10

    风险数据集市整体架构及技术实现

    在风险数据集市的应用场景中，Lambda架构能够很好地满足离线数据处理和实时数据处理的需求。2.1 批处理层批处理层主要负责处理离线数据。...在风险数据集市中，离线数据通常包括历史交易数据、客户基本信息等。批处理层采用Hadoop作为计算引擎，利用其强大的并行处理能力，对海量离线数据进行高效的存储和处理。...四、业务场景服务过程在整个业务场景的服务过程中，离线数据由批处理层进行处理，实时性数据由加速层进行处理。两层的数据处理结果统一由服务层按照产品维度、数据类别等特征进行合并结构化存储。...4.1 离线数据处理流程数据上传：将原始离线数据上传到HDFS中。数据处理：通过Hadoop的MapReduce框架对HDFS中的数据进行处理。数据存储：将处理后的数据存储在HDFS中。...4.2 实时数据处理流程数据读取：从Kafka等消息队列中读取实时数据。数据处理：通过Spark Streaming对实时数据进行处理和分析。数据存储：将处理后的数据存储在内存中或HDFS中。

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    风险数据集市整体架构及技术实现

    在风险数据集市的应用场景中，Lambda架构能够很好地满足离线数据处理和实时数据处理的需求。 2.1 批处理层 批处理层主要负责处理离线数据。...在风险数据集市中，离线数据通常包括历史交易数据、客户基本信息等。批处理层采用Hadoop作为计算引擎，利用其强大的并行处理能力，对海量离线数据进行高效的存储和处理。...四、业务场景服务过程 在整个业务场景的服务过程中，离线数据由批处理层进行处理，实时性数据由加速层进行处理。两层的数据处理结果统一由服务层按照产品维度、数据类别等特征进行合并结构化存储。...4.1 离线数据处理流程 数据上传：将原始离线数据上传到HDFS中。 数据处理：通过Hadoop的MapReduce框架对HDFS中的数据进行处理。 数据存储：将处理后的数据存储在HDFS中。...4.2 实时数据处理流程 数据读取：从Kafka等消息队列中读取实时数据。 数据处理：通过Spark Streaming对实时数据进行处理和分析。 数据存储：将处理后的数据存储在内存中或HDFS中。

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    解密个推SDK如何完成百亿级覆盖量推送

    个推系统每天会产生大量的日志和数据，面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面，个推每天产生10TB以上的数据，并且累积数据已在PB级别。...虽然部分数据分析工作是离线模式，但开源数据处理系统稳定性并不很高，保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。...数据处理更多关注客户今天推送多少条消息，某个推送任务有多少回执等，执行相对较简单的报表。...这是离线批处理系统的基本建设。 个推大数据系统演进第二阶段：大数据基础建设，实时处理系统 ? 从上方看，原有的数据存到HDFS，使用Spark，MR等进行离线批处理。...引入Kafka来解决日志收集问题，用Flume收集各个业务节点的日志，并写入到Kafka集群，再依照业务的分级进行小时级别和秒级别处理。最终个推会落地一份数据，将它同步给业务线的DB或ES中使用。

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