实时数据仓库流批一体
实时数据仓库流批一体是一种数据处理和存储方式，它结合了实时数据处理（流处理）和批量数据处理（批处理）的优势，以满足各种业务需求。实时数据仓库流批一体的目标是在实时处理数据的同时，保证数据的准确性和完整性，为企业提供更好的决策支持。
实时数据仓库流批一体的优势：
- 快速响应：实时数据仓库可以快速响应用户的查询和分析需求，提高企业的决策效率。
- 数据一致性：实时数据仓库可以保证数据的一致性，避免数据不一致导致的问题。
- 高可扩展性：实时数据仓库可以根据业务需求进行扩展，满足不断增长的数据存储和处理需求。
- 实时分析：实时数据仓库可以对数据进行实时分析，为企业提供更好的决策支持。
实时数据仓库流批一体的应用场景：
- 电商平台：实时数据仓库可以帮助电商平台实时分析用户行为数据，为企业提供更好的用户体验和决策支持。
- 金融行业：实时数据仓库可以帮助金融行业实时分析市场数据，为企业提供更好的投资决策支持。
- 物联网：实时数据仓库可以帮助物联网行业实时分析设备数据，为企业提供更好的设备管理和维护支持。
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- 腾讯云数据仓库：腾讯云数据仓库是一种实时数据仓库流批一体的解决方案，可以帮助企业实时分析数据，并保证数据的一致性和完整性。
- 腾讯云实时数据处理：腾讯云实时数据处理是一种实时数据处理的解决方案，可以帮助企业实时处理数据，并保证数据的准确性和完整性。
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Cassandra是Hadoop作为数据仓库的一个很好的替代方案，其中数据仅被追加，源数据库中的所有更新都不应该覆盖数据仓库中的现有行，而应该被追加。Cassandra真的是充当数据仓库，还是作为存储批/流查询结果的数据库？
浏览 1提问于2017-07-20得票数 3
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我正试图在Microsoft数据仓库之上构建一个实时报告服务。目前，我有一个拥有大约5TB数据的SQL服务器。我想将数据流到数据仓库，并使用Azure DW的计算能力生成基于数据的实时报告。我正在考虑的一种方法是将数据加载到Kafka中，然后通过Spark流将其流到Azure DW中。然而，这种方法比实时方法更接近实时.是否有任何方法利用Server更改数据捕获来将数据流到数据仓库中？
浏览 6提问于2017-10-23得票数 2
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我们的数据仓库目前加载了一个传统的每日ETL批处理作业，但我们希望很快实现几颗星的实时(由流媒体卡夫卡消息，FWIW)。因此，只有几个事实表和维度将是实时的，而其余的将保持每日加载。我想知道其他人是如何将FKs实时事实表处理成每天批量加载的维度的。我们拥有的场景是，我们的业务正在推动我们的Sales星型模式实时运行，这样我们就可以运行日内工作流分析，但是事实表中有一些键，就像进入客户和销售代表(以及其他几个)一样，每天都会被填充。在不实时提交整个数据仓库</em
浏览 0提问于2017-10-02得票数 0
我们的数据仓库团队正在评估BigQuery作为一种数据仓库列存储解决方案，并对其特性和最佳使用提出了一些问题。我们现有的etl管道通过队列异步地消耗事件，并将事件等效地保存到我们现有的数据库技术中。在测试BigQuery时，我们尝试使用具有唯一密钥的实时流插入api作为insertId。这为我们提供了在短窗口上重新插入的功能，但是稍后数据的重新流会导致重复。因此，我们需要一个优雅的选项来消除实时/近实时的欺骗，以避免数据差异。
我们有几个问题，希望得到任何一个问题的答案。对于在
浏览 3提问于2017-03-27得票数 3
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我使用两种不同的API方法查询财务数据：
var historicalStream = GetHistoricalData(Datetime.Now.AddHours(-1), Datetime.Now);它的问题是，在处理历
浏览 5提问于2017-01-24得票数 2
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我们知道Flink是一个真正的实时流处理引擎，它可以在记录到达时处理记录，我们也知道火花流是一个微批量流处理引擎。
然而，我们也知道星星之火发布了结构化的流媒体，它怎么样？它是否也是一个真正的实时流处理引擎，就像Flink一样，它可以在记录到达时立即处理记录，而不是微批处理，或者仍然使用微批处理模式？
浏览 3提问于2017-06-27得票数 3
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一般来说，每个人都说实时对应用程序的性能最好，但是让所有的应用程序都像实时一样好吗？
浏览 12提问于2018-02-13得票数 0
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Amazon 是一个流行的开源搜索和分析引擎，用于日志分析、实时应用程序监视和点击流分析等。。
Amazon 是一种完全管理的、千兆级的云数据仓库服务。
浏览 5提问于2016-05-22得票数 12
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我知道火花流使用微批处理数据，但在某些情况下，处理时间不到一秒钟。我的问题是，“它不能称为纯实时处理，而不是接近实时处理吗？”
浏览 5提问于2017-10-11得票数 0
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我计划将数据仓库中的数据作为一个时间序列独立表(而不是维度或事实)用于查询，以便与我们的数据(存储在星型模式中)进行比较，以获得日常市场份额。数据仓库是存储时间序列数据的合适地点吗？表是否需要成为星型模式的一部分才能将其保存在数据仓库中？
浏览 4提问于2021-10-01得票数 4
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我想知道这是否可能，或者是否有人试图将Apache设置为PostgreSQL logigal日志流的使用者？这说得通吗？
我有一个遗留的源代码系统，我需要做实时仪表板。相反，我想到的是某种lambda体系结构:当仪表板初始化时，它从一些ETL之后到达的持久化数据“数据仓库”读取数据。然后，改变事件是通过卡夫卡流到仪表盘。存储在Kafka中的事件的另一种用途是为数据仓库群体提供一种变化数据捕获方法。这是必要的，因为没有支持postgesql的商业CDC工具。而且源应用程序正在更新表而不保留历史记录。
浏览 2提问于2014-10-07得票数 4
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现在，我正在寻找一种方法，让用户在UI中能够在任务运行时看到那些实时的实时日志。在带有批处理的DynamoDBDynamoDB流中临时保存日志将触发Lambda。UI客户端的将订阅该突变以获得实时更新。(取决于批处理大小，示例5批指5条日志行)
我还能想到其他的技术或方法吗？
浏览 4提问于2022-06-14得票数 0
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HDFS的批量分析
、、、、
我通常使用、Kafka、HBase等进行实时分析，我没有开发任何批处理分析作业/系统。我想学习批量分析设计和开发。为此，我试着理解lambda architecture，但我不知道一些事情。我正在实时获取点击流数据。所有发送给卡夫卡的数据都被吃掉了。Question2:如何才能从HDFS(上一<em
浏览 1提问于2019-08-31得票数 0
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我的实时数据库中有超过20k个文档。我需要把它们源源不断，但我甚至不知道该如何开始。有人在我之前的问题中建议了流，但是我很喜欢这个想法，我不知道如何真正做到流。= fs.createReadStream(admin.database().ref('News').once('value').then(r => r.val()))
总结:如何从Firebase实时数据库中流数据
浏览 1提问于2018-11-14得票数 0
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我需要在数据仓库中集成来自3个不同PostgreSQL数据库(OLTP应用程序后端)的数据。对于数据仓库本身，我考虑使用Citus或Greenplum。有一项要求，即来自应用程序的数据必须与数据仓库尽可能接近实时地同步(延迟3-5分钟以上的所有内容都是不可接受的，实时复制将是最好的)。如果逻辑复制不能工作，那么如何从Postgres流数据？我是否需要将逻辑级别的WAL流到Kafka中，然后编写自定义逻辑将其转换为目标数据库上的SQL语句？有什么工具吗？
浏览 0提问于2021-02-04得票数 0
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在这个项目中，流功能不是那么重要。对~(90) is数据进行批量分析是最重要的。稍后，我将在数据分析中应用ML和数据挖掘。顺便说一下，我读过。这不能给我一个好的答案。
更新，2018年4月，：我们最终选择了火花。
浏览 5提问于2017-05-19得票数 3
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