一、主机规划 继续上一篇，本篇介绍在同一环境中安装 Phoenix，并连接上篇部署的 HBase 集群。...将 phoenix-server-hbase-2.5-5.1.3.jar 文件复制到 HBase 的 lib 目录中 cp $PHOENIX_HOME/phoenix-server-hbase-2.5-...如上一篇在 hbase shell 中创建的 test 表，这里没有显示。如果要在 Phoenix 中操作直接在 HBase 中创建的表，则需要在 Phoenix 中进行表的映射。...，删除表也会删除 HBase 中的源表。...如果只做查询，强烈建议使用视图方式映射，删除视图不影响 HBase 源数据。Phoenix 4.10 版本后，对列映射做了优化，采用一套新的机制，不再基于列名方式映射到 HBase。
完全分布式 HBase 集群的运行依赖于 Zookeeper 和 Hadoop，在前一篇中已经详细介绍了他们的安装部署及运行，参见“基于 HBase & Phoenix 构建实时数仓（1...一、开启 HDFS 机柜感知 HBase 中的数据存储在 HDFS 上，为了优化性能，首先开启 HDFS 的机柜感知功能。在 node1 上执行下面的操作步骤。 1....创建 HBase 使用的临时目录 mkdir $HBASE_HOME/tmp 5....-- Zookeeper元数据快照的存储目录（需要和Zookeeper的zoo.cfg 配置文件中的属性一致）--> hbase.zookeeper.property.dataDir...-- 配置主压缩的时间间隔，0 表示禁止自动主压缩，如果是线上响应时间敏感的应用，则建议禁止而 等到非高峰期手动压缩，否则很可能导致 HBase 响应超时而引起性能抖动 -->
Kafka 是一个完整的消息系统，常用于实时系统中的消息中转和数据持久化。...查看 Kafka 在 Zookeeper 中的 znode [root@vvml-yz-hbase-test~]#zkCli.sh -server node1:2181 ......[root@vvml-yz-hbase-test~]# 可以看到单分区平均吞吐量约 98.61 MB/S，平均每秒发送 50489 条 2KB 的消息。...[root@vvml-yz-hbase-test~]# 三分区的平均吞吐量约 169.98 MB/S，平均每秒发送 87032 条 2KB 的消息，比单分区提高了 72%。 4....但在实际应用中，一套 Kafka 集群同时提供写和读（生产和消费），双方共享集群资源，比较常见的情况是消费者落后于生产者。后面介绍实时数据同步时，将自建脚本测试压测环境下的消费延迟。
简便起见，安装部署过程中所用的命令都使用操作系统的 root 用户执行。...-- 说明：HDFS的HA功能的防脑裂方法。可以是内建的方法(例如shell和sshfence)或者用户定义的方法。...建议使用sshfence(hadoop:9922)，括号内的是用户名和端口，注意，这需要NN的2台机器之间能够免密码登陆 fences是防止脑裂的方法，保证NN中仅一个是Active的，如果2者都是Active...nn2 standby [root@vvml-yz-hbase-test~]# （2）故障模拟 # 在 active 的 NameNode 节点上（这里是 node1），kill 掉 NameNode...rm2 standby [root@vvml-yz-hbase-test~]# （2）故障模拟 # 在 active 的 ResourceManager 节点上（这里是 node1），kill 掉 ResourceManager
本篇演示安装配置 Kafka connect 插件实现 MySQL 到 Hbase 的实时数据同步。依赖环境见本专栏前面文章。...下表描述了四个节点上分别将会运行的相关进程。简便起见，安装部署过程中所用的命令都使用操作系统的 root 用户执行。...:004:0> debezium-connector-mysql 默认会在启动时将存量数据写到 Kafka 中，这使得在构建实时数仓时，可以做到存量数据与增量数据一步实时同步，极大方便了 CDC（Change...原因是 sink connector 将 MySQL 的 update、delete 都转化为 Hbase 数据插入，但自动识别的 rowkey 为 MySQL 表的主键，而该 rowkey 已经存在，...参考： Greenplum 实时数据仓库实践（5）——实时数据同步 Debezium MySQL Source Connector for Confluent Platform Apache HBase
，及时的调整一些风控规则和策略，但是不能立刻看到效果，而是需要等到第二天才可以看到调整的效果，因此才有了实时数仓的需求。...线上业务数据基本存储在Mysql和MongoDB数据库中，因此实时数仓会基于这两个工作流实现，本文重点讲述基于MongoDB实现实时数仓的架构。 ...实现的实时数仓的技术方案。...Flume对接Kafka写入Hive这个是数仓平台上的一个定时任务，实现比较简单，数据是实时同步的， 但是基于数仓的特性，不能做到分钟级别的报表，但是可以做到小时级别的。...另外，上述的基于MongoDB实现的实时数仓架构并不是最优的，主要是结合公司目前业务架构以及各个系统、网络等环境的限制，调研的实时方案。
实时数仓主要是为了解决传统数仓数据时效性低的问题，实时数仓通常会用在实时的OLAP分析、实时的数据看板、业务指标实时监控等场景。...虽然关于实时数仓的架构及技术选型与传统的离线数仓会存在差异，但是关于数仓建设的基本方法论是一致的。...本文会分享基于Flink SQL从0到1搭建一个实时数仓的demo，涉及数据采集、存储、计算、可视化整个处理流程。...通过本文你可以了解到： 实时数仓的基本架构 实时数仓的数据处理流程 Flink1.11的SQL新特性 Flink1.11存在的bug 完整的操作案例 古人学问无遗力，少壮工夫老始成。...案例简介 本文会以电商业务为例，展示实时数仓的数据处理流程。另外，本文旨在说明实时数仓的构建流程，所以不会涉及太复杂的数据计算。为了保证案例的可操作性和完整性，本文会给出详细的操作步骤。
从业界情况来看，当前主流的实时数仓架构基本都是基于Kafka+Flink的架构（为了行文方便，就称为实时数仓1.0）。...下图是基于业界各大公司分享的实时数仓架构抽象的一个方案： 这套架构总体依然遵循标准的数仓分层结构，各种数据首先汇聚于ODS数据接入层。...基于Kafka+Flink的这套架构方案很好的解决了实时数仓对于时效性的业务诉求，通常延迟可以做到秒级甚至更短。...基于上图所示实时数仓架构方案，笔者整理了一个目前业界比较主流的整体数仓架构方案： 上图中上层链路是离线数仓数据流转链路，下层链路是实时数仓数据流转链路，当然实际情况可能是很多公司在实时数仓建设中并没有严格按照数仓分层结构进行分层...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。
摘要：实时数仓以提供低延时数据指标为目的供业务实时决策，本文主要介绍基于Flink的广告实时数仓建设，主要包括以下内容： 1. 建设背景 2. 技术架构 3. 数仓架构 4. 实时OLAP 5....技术架构 依托新一代实时计算引擎Flink的兴起，在超高性能、数据一致性保障、SQL化编程方式等特点下推动了实时数仓的发展。...当前的整体技术架构图如下： 在数据源侧，一方面服务器日志数据与MySQL变更数据作为数仓的数据源，会被采集消息队列Kafka中；另外一方面MySQL 中的数据会通过DataX离线方式同步到HBASE中...数仓架构 数仓的分层搭建需要从复用、成本、质量、扩展性等方面去考虑，实时数仓的搭建，包括层次划分、命名、主题域划分、数据域划分与离线相差不大，目前划分层次如下： 数据源层：DB日志与服务器日志，DB...目前商家看板数据使用HBASE作为存储，然而实际的看数需求是需要排序、分页等操作，这个功能的实现大多数是通过将数据查询出来，然后基于内存去处理，这种方式开发成本高、不易维护，可通过OLAP天然支持排序、
前言 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。...按照Kimball的维度建模理论，点击流数仓遵循典型的星形模型，简图如下。 点击流数仓分层设计 点击流实时数仓的分层设计仍然可以借鉴传统数仓的方案，以扁平为上策，尽量减少数据传输中途的延迟。...好在clickhouse-jdbc项目提供了适配ClickHouse集群的BalancedClickhouseDataSource组件，我们基于它设计了Flink-ClickHouse Sink，要点有三...因此，我们采用了一种比较曲折的方法：将原表重命名，在所有节点上建立与原表schema相同的新表，将实时数据写入新表，同时用clickhouse-copier工具将历史数据整体迁移到新表上来，再删除原表。
大家看实时数仓的发展和出现的问题，和离线数仓非常类似，后期数据量大了之后产生了各种问题，离线数仓当时是怎么解决的？离线数仓通过分层架构使数据解耦，多个业务可以共用数据，实时数仓是否也可以用分层架构呢？...分层是一种非常有效的数据治理方式，所以在实时数仓如何进行管理的问题上，首先考虑的也是分层的处理逻辑。 实时数仓的架构如下图： ?...比如常见的情况下，明细数据或者汇总数据都会存在 Kafka 里面，但是像城市、渠道等维度信息需要借助 Hbase，MySQL 或者其他 KV 存储等数据库来进行存储。...Lambda架构的实时数仓 Lambda和Kappa架构的概念已在前文中解释，不了解的小伙伴可点击链接：一文读懂大数据实时计算 下图是基于 Flink 和 Kafka 的 Lambda 架构的具体实践，...如下图是流批结合的实时数仓： ? 流批结合的实时数仓 数据从日志统一采集到消息队列，再到实时数仓，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。
ClickHouse 来构建实时数仓，并通过流计算 Oceanus 读取 MySQL 数据、关联 HBase 中的维表，最终将数据存入云数据仓库 ClickHouse 进行指标分析，实现完整实时数仓的全流程操作指导...rid=8 [1620] [1620] 1.3 创建云数据库 MySQL 服务 云数据库 MySQL 是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的高性能分布式数据存储服务，让用户能够在云中更轻松地设置...页面地址：https://console.cloud.tencent.com/cdb [1620] 新建 MySQL 服务的页面需要注意选择的网络是之前创建好的。...[1620] 进入 HBase Master 节点 [1620] 点击登录进入服务器 [1620] 输入命令： # 进入HBase命令 root@172~# hbase shell 进入...-1.4', 'table-name' = 'dim_hbase', 'zookeeper.quorum' = '用户自己的hbase服务器zookeeper地址，多个用逗号隔开' ); 2.2.2
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 的实时数仓在搜索的实践应用。...4.2 如何构建实时数仓为搜索提供数据 当前实时数仓比较主流的架构一般来说包含三个大的模块，它们分别是消息队列、计算引擎、以及存储。...4.5 实时数仓方案进阶 目前，主流的实时数仓架构通常有2种，它们分别是Lambda、Kappa。...实时数仓引入了类似于离线数仓的分层理念，主要是为了提供模型的复用率，同时也要考虑易用性、一致性、以及计算的成本。...4.5.3 实时数仓分层 在进阶建设实时数仓时，分层架构的设计并不会像离线数仓那边复杂，这是为了避免数据计算链路过长造成不必要的延时情况。
收集层之上是存储层，这一层除了使用 Kafka 做消息通道之外，还会基于 HDFS 做状态数据存储以及基于 HBase 做维度数据的存储。 存储层之上是引擎层，包括 Storm 和 Flink。...二、基于 Flink 的实时数仓平台 上面为大家介绍了实时数仓的业务场景，接下来为大家介绍实时数仓的演进过程和美团点评的实时数仓平台建设思路。...但实时数仓模型的处理的方式却和传统数仓有所差别，如明细层和汇总层的数据一般会放在 Kafka 上，维度数据一般考虑到性能问题则会放在 HBase 或者 Tair 等 KV 存储上，即席查询则可以使用 Flink...在业务灵活性方面，因为准实时数仓基于 OLAP 引擎实现，灵活性优于基于流计算的方式。...实时数仓平台建设之所以选择 Flink 是基于以下四个方面的考虑，这也是实时数仓方面关注的比较核心的问题。
今天我们的分享主要分为四个部分： 实时数仓场景介绍 数据湖在实时数仓场景初探 数据湖在实时数仓典型场景实践以及深度优化 未来规划 01 实时数仓场景介绍 为了数据湖更好的落地，...我们结合这些特点基于数据湖做了一些成套的解决方案，接下来我们会基于实际的一些场景和案例一一去了解。 02 实时数仓场景初探 本节我们讨论的是字节实时数仓场景的初探以及遇到的问题和解决方案。...对于这样的场景，数据湖兼具时效性和高效更新能力。同时相对于实时数仓来说，数据湖可以一份存储，批流两用，从而直接进行高效的数据分析。 基于以上对业务的分析，我们会按照以下步骤来做一线的落地。 1....03 典型场景实践 接下来让我们看字节目前基于Hudi的实时数仓整体链路。...（图见实时数据关联 — 写流程） Q5：实时数仓里的Kafka流表和Hudi流表是什么关系，以后是否会用Hudi表来代替Kafka的流表？
实时数据仓库的构建 为解决以上问题，我们根据生产离线数据的经验，选择使用分层设计方案来建设实时数据仓库，其分层架构如下图所示： ? 图2 实时数仓数据分层架构 该方案由以下四层构成： 1....存储引擎的调研 实时数仓在设计中不同于离线数仓在各层级使用同种储存方案，比如都存储在 Hive 、DB 中的策略。首先对中间过程的表，采用将结构化的数据通过消息队列存储和高速 KV 存储混合的方案。...根据不同业务场景，实时数仓各个模型层次使用的存储方案大致如下： ?...图3 实时数仓存储分层架构 数据明细层 对于维度数据部分场景下关联的频率可达 10万多TPS，我们选择 Cellar（美团内部基于Tair开发的KV存储） 作为存储，封装维度服务为实时数仓提供维度数据...图4 实时计算流程图 实时数仓成果 通过使用实时数仓代替原有流程，我们将数据生产中的各个流程抽象到实时数仓的各层当中。实现了全部实时数据应用的数据源统一，保证了应用数据指标、维度的口径的一致。
为了更好地支撑大数据业务发展，个推也建设了自己的实时数仓。...，我们发现了许多原生Flink SQL无法支持的需求，比如： 写hbase指定时间戳：原生Flink SQL写hbase的时间戳无法由数据时间指定。...写hbase支持数据字段指定qualifier：原生Flink SQL注册hbase表时就需要指定qualifier，无法使用数据字段的值作为qualifier。...VolcanoPlanner: 是基于成本优化（CBO）的实现，它会一直迭代rules，直到找到cost最小的plan。...总结 本文围绕中间表注册入手，对个推基于Flink SQL建设实时数仓的实践进行了总结和分享。
username String: 这是表的第一个字段，类型为 String，代表 HBase 表的 RowKey。...具体的选项如下： 'connector' = 'hbase-2.2': 这里指定了使用 HBase 2.2 版本的连接器。...该查询语句的含义是在 Flink 中创建了一个连接到 HBase 表 dim_user_info 的表，其中 username 字段作为主键，字段 f 是一个复合类型的字段，用于存储 HBase 表中的列族和列...地理信息维 该维表同样要提前写在Hbase中，其中地理信息的解析思路和方法在我的Spark数仓项目中已经给出，这里不再赘述。...宽表的整合 完整版的该需求代码如下： 体现了上文三个表的查询和关联，包括页面信息表，用户信息表，地理信息表。对于地理的解析需要用到自定义函数，在spark数仓项目中已经给出过。
第二板块分享字节基于ByteHouse对金融行业实时数仓的现状的理解与思考。 字节跳动实时数仓经验 业务和数据之间有着什么样的关系？ 在字节跳动内部，大量的中台支持着字节不同的业务线及产品。...以ROI视角思考实时数仓需求 实时数仓是从离线数仓需求演变而来。业务场景对数仓的要求已经升级为对实时数据分析和离线数仓实时性的增强。...基于ByteHouse的实时数仓方案 通过这些技术的演进，ByteHouse就可以应用到实时数仓的存储层面。...除了实时性之外，ByteHouse也提供了灵活的多维分析和监控的能力。 金融行业实时数仓建设思路 在以往，金融行业的数据技术还是基于经典的数据仓库，而数据仓库在过去十年也经历了一些升级。...本质上来说，金融行业的实时数仓，是对于数仓和大数据能力里的一些实时性能力的抽象结合以及升级。 金融行业实时数仓建设方案 金融行业实时数仓建设方案从落地层面上，有哪些现有方案可以运用和借鉴？
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