Pinot 是一个实时分布式的 OLAP 数据存储和分析系统。使用它实现低延迟可伸缩的实时分析。Pinot 从脱机数据源（包括 Hadoop 和各类文件）和在线数据源（如 Kafka）中获取数据进行分析。Pinot 被设计成可进行水平扩展。Pinot 特别适合这样的数据分析场景：查询具有大量维度和指标的时间序列数据、分析模型固定、数据只追加以及低延迟，以及分析结果可查询。本文介绍了 Pinot 在 Uber 的应用情况。
Grab 是一家总部位于新加坡的东南亚网约车和送餐平台公司，业务遍及东南亚大部分地区，为 8 个国家的 350 多座城市的 1.87 亿多用户提供服务。Grab 当前提供包括网约车、送餐、酒店预订、网上银行、移动支付和保险服务。是东南亚的“美团”。Grab Engineering 分享了他们对搜索索引进行优化的方法与心得，InfoQ 中文站翻译并分享。
Singleflight 对于热门的主题，如果存在缓存穿透的情况，会导致大量的同进程、跨进程的数据回源到存储层，可能会引起存储过载的情况，如何只交给同进程内，一个人去做加载存储? 使用归并回源的思路
最近，confluent社区发表了一篇文章，主要讲述了Kafka未来的2.8版本将要放弃Zookeeper，这对于Kafka用户来说，是一个重要的改进。之前部署Kafka就必须得部署Zookeeper，而之后就只要单独部署Kafka就行了。[1]
本文介绍从 MySQL 作为源到 ClickHouse 作为目标的整个过程。MySQL 数据库更改通过 Debezium 捕获，并作为事件发布在到 Kafka 上。ClickHouse 通过 Kafka 表引擎按部分顺序应用这些更改，实时并保持最终一致性。相关软件版本如下：
你是否准备好了，我这里有7月底面试真题，学弟呕心沥血总结面试高频问题，在成都刚刚面试，这套面试题同样适用与北上广深杭，并入职了一家不错的公司，这份题目对标成都15K-22K，北上广深杭18K-25K，真题文末直接展示
又到一年一度的金九银十，你是否准备好了，我这里有学弟呕心沥血总结的面试真题，，在成都8月底刚刚面试，这套面试题同样适用与北上广深杭，并入职了一家不错的公司，这份题目对标成都15K-22K，北上广深杭18K-25K，真题直接给到大家。
（1）sparkstreaming从kafka接入实时数据流最终实现数据可视化展示，我们先看下整体方案架构：
Options: Kafka，ActiveMQ，RabbitMQ, WebSphere MQ*(IBM)，RocketMQ(阿里系) ...
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB MySQL，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ClickHouse，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到DM DB 达梦数据库，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB PostgreSQL，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Greenplum，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
本篇分享下个人在实时数仓方向的一些使用经验，主要包含了ClickHouse 和 StarRocks 这两款目前比较流行的实时数仓，文章仅代表个人拙见，有问题欢迎指出，Thanks♪(･ω･)ﾉ
随着互联网飞速发展，企业业务种类会越来越多，业务数据量会越来越大，当发展到一定规模时，传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求，实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。以维表 Join 为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的 Join 操作，降低性能。如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成 Join，那么分析时就无需再次 Join，从而提升查询性能。
物联网（Internet of Things，简称IOT）是指通过各种信息传感器、红外感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
湖仓一体实时电商项目是基于某宝商城电商项目的电商数据分析平台，本项目在技术方面涉及大数据技术组件搭建，湖仓一体分层数仓设计、实时到离线数据指标分析及数据大屏可视化，项目所用到的技术组件都从基础搭建开始，目的在于湖仓一体架构中数据仓库与数据湖融合打通，实现企业级项目离线与实时数据指标分析。在业务方面目前暂时涉及到会员主题与商品主题，分析指标有用户实时登录信息分析、实时浏览pv/uv分析、实时商品浏览信息分析、用户积分指标分析，后续还会继续增加业务指标和完善架构设计。
今天分享一下大数据领域的数仓，随着系统的增多，数据量的逐渐庞大，传统的数据库难以满足需求，于是出现了系统之间纵横交错的调用，链路变得十分复杂，并且到了一定的数据量，关系型数据库难以支撑各种应用，这时候势必会引入数据仓库，在进入正题前，我们先认识一下数仓。
2017年6月，开始数据分析的职业生涯，作为架构师，建立起一套基于.Net/.Net Core的小数据实时处理计算平台，这里记录学习过程中的点点滴滴！
今年有个现象，实时数仓建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库的文章和方案。
场景描述：今年有个现象，实时数仓的建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库建设的文章和方案。
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。
接下来详细说一下在这几个方面做的一些事情以及如何解决遇到的一些问题与将要做的事情。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，具有高扩展性、可恢复性、送达保证、顺序保证等特点，可以实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ、Redis等。
Apache Kafka 发展至今，已经是一个很成熟的消息队列组件了，也是大数据生态圈中不可或缺的一员。Apache Kafka 社区非常的活跃，通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目，使得 Apache Kafka 功能越发丰富、性能越发稳定，成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。
Doris 提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统介绍从 mysql 数据库采集数据到流计算服务 Oceanus 进行分析，最后输出到 ElasticSearch 服务的实践。可作为日志搜索场景解决方案使用。使用 MySQL 关联 HBase 维表数据到 ClickHouse介绍结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus、HBase 以及云数据仓库 ClickHouse 来构建实时数仓，并通过流计算 Oceanus 读取 MyS
直接上代码了： # -*- coding: utf-8 -*- ''' 使用kafka-Python 1.3.3模块 ''' import sys import time import json from kafka import KafkaProducer from kafka import KafkaConsumer from kafka.errors import KafkaError KAFAKA_HOST = "127.0.0.1" KAFAKA_PORT = 9092 KAFA
在公司内部，我们数据团队有幸与顺风车业务线深入合作，在满足业务方实时数据需求的同时，不断完善实时数仓内容，通过多次迭代，基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求，初步建立起顺风车实时数仓，完成了整体数据分层，包含明细数据和汇总数据，统一了DWD层，降低了大数据资源消耗，提高了数据复用性，可对外输出丰富的数据服务。
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。
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性，但由于它是离线的，延时很大。在一些对延时要求比较高的场景，需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓，将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗，甚至导致重复开发。
得物供应链业务是纷繁复杂的，我们既有JIT的现货模式中间夹着这大量的仓库作业环节，又有到仓的寄售，品牌业务，有非常复杂的逆向链路。在这么复杂的业务背后，我们需要精细化关注人货场车的效率和成本，每一单的及时履约情况，要做到这一点我们需要各粒度和维度的数据来支撑我们的精细化管理。
随着实时技术的不断发展和商家实时应用场景的不断丰富，有赞在实时数仓建设方面做了大量的尝试和实践。本文主要分享有赞在建设实时数仓过程中所沉淀的经验，内容包括以下五个部分：
通常的命名方式是：ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式（增量还是全量），表名不能太长，一般不超过30字。如：
实时数据同步主要实现从源数据库到目标数据库的实时数据同步。源数据主要支持mysql数据库，目标数据包括mysql数据库和hbase数据库。
数据仓库概念的提出都要追溯到上世纪了，我们认为在大数据元年之前的数仓可以称为传统数仓，而后随着海量数据不断增长，以及Hadoop生态不断发展，主要基于Hive/HDFS的离线数仓架构可以兴起并延续至今，近几年随着Storm/Spark（Streaming）/Flink等实时处理框架的更新迭代乃至相互取代，各厂都在着力构建自己的实时数仓，特别是近两年，随着Flink声名鹊起，实时数仓更是名声在外并且还在不断快速发展。
数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务，也是“数据智能”建设的基础环节。早期数仓多为离线模式，主要处理的是 T+1 的数据，随着互联网时代的到来，实时数据处理的场景日益增多，离线数仓已无法满足业务发展的实时性需求。为更好的解决业务场景的实时化需求，实时数仓建设已成必然趋势，这也是 HTAP 数据库的重要能力之一。
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。
在过去的这几年时间里，以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。2019 年阿里巴巴内部 Flink 正式开源。整个实时计算领域风起云涌，一些普通的开发者因为业务需要或者个人兴趣开始接触Flink。
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。
纪成，携程数据开发总监，负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
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。
一个partition 对应一个task,一个task 必定存在于一个Executor,一个Executor 对应一个JVM.
（1）突发事件的应对：包括不限于外部的不可抗力影响，网络上的热点事件、爆仓等突发事件，在搜索&推荐等个性化流量场景下，单纯依靠算法模型的学习来适应，时间上不被业务方接受。
使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量代替 OGG、DSG 等同步工具，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在汽车制造行业做出的实践以及展望。
快狗打车业务快速发展是公司众多人员的努力，同时对数据侧提出了更高的要求。数据的价值随着时间的增加而降低，分析以及运营更加希望实时数据助力业务发展，研发也希望借助BI侧的大数据综合计算能力得到汇总数据。
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