本文是来自2019年Apache Flink Meetup深圳站的资料,作者是OPPO的大数据平台负责人,本文主要讲述了OPPO基于Flink如何构建实时数据仓库。
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。
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。
随着需求越累越多,离线的数仓已经不能完全满足需求了,实时数仓可以满足实时化&自动化的决策需求。数据湖支持大量&复杂数据类型(文本、图像、视频、音频)
作者 | 蔡芳芳 过去几年,数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构,而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下,2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文,InfoQ 采访了 OPPO 云数架构部部长鲍永成,请他与我们分享 OPPO 引入数据湖和数
著有:《图解 Spark 大数据快速分析实战》;《offer 来了:Java 面试核心知识点精讲(原理篇)》;《offer 来了:Java 面试核心知识点精讲(架构篇)》。
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:
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
数据应用,是真正体现数仓价值的部分,包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,用户画像,推荐系统,数据分析,数据挖掘,人脸识别,风控反欺诈等等。
确实,如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆,他们到底是什么样的一些关系?我为大家去简单的梳理一下。
近日,个推TechDay“治数训练营”系列直播课第二期举办。来自每日互动(个推)的资深数据研发工程师为大家详细解读了实时数仓架构演进,分享了实时数仓的技术选型要点,并结合实战案例详细剖析实时数仓搭建秘诀。
数据仓库大家非常熟悉,在1991年出版的“Building the Data Warehouse”,数据仓库之父比尔·恩门首次提出数据仓库的概念,数据仓库是一个面向主题的,集成的,相对稳定的,反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
摘要:数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环,也是大规模数据应用中必然面临的挑战,而 Flink 实时数仓在数据链路中扮演着极为重要的角色。本文中,美团点评高级技术专家鲁昊为大家分享了美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践。
虽然实时计算在最近几年才火起来,但是在早期也有不少公司有实时计算的需求,但数据量不成规模,所以在实时方面形成不了完整的体系,基本所有的开发都是具体问题具体分析,来一个需求做一个,基本不考虑它们之间的关系,开发形式如下:
在数字化转型驱动下,实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式,难于满足“T+0”等高时效场景需求;依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式,无法沉淀实时数据资产,存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。
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。
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。对于实时处理场景,我们一般又可以分为两类,一类诸如监控报警类、大屏展示类场景要求秒级甚至毫秒级;另一类诸如大部分实时报表的需求通常没有非常高的时效性要求,一般分钟级别,比如10分钟甚至30分钟以内都可以接受。
本文主要是整理博主收集的 Flink 高频面试题。之后每周都会有一篇,助力大家拿下面试。
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:
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。
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。
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:
随着整体行业的数字化转型不断深入以及技术能力的不断提高,传统的 T+1 式(隔日)的离线大数据模式越来越无法满足新兴业务的发展需求,开展实时化的大数据业务,是企业深入挖掘数据价值的一条必经之路。
1991年,比尔·恩门(Bill Inmon)出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》,标志着数据仓库概念的确立。
场景描述:数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一,该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲,数据的结果代
转自知乎技术专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
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。
1 基于Flink的滴滴实时数仓实践 分享嘉宾:潘澄,滴滴基础平台 资深研发工程师 分享大纲: 整体概况 业务实践 平台&引擎 总结反思 未来规划 📷 📷 2 实时OLAP,从0到1 分享嘉宾:高正炎,比特大陆 分享大纲: 业务背景 机遇挑战 架构演进 架构优化 未来展望 📷 📷 3 腾讯基于Flink + Iceberg 全场景实时数仓的建设实践 分享嘉宾:苏舒,腾讯平台 高级研发工程师 分享大纲: 背景及痛点 数据胡技术apache iceberg flink+ iceberg构建实时数仓 未来规划
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。
进入大数据时代,大数据存储的解决方案,往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库,到大数据环境下的数据仓库,其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲,大数据环境下的数据仓库。
实时数据仓库,简称实时数仓,是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统,强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流,能够实时地接收、处理和存储数据,并提供实时的数据分析结果。
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。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切,需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是 T+1,调度频率以天为单位,无法支撑实时场景的数据需求。即使能将调度频率设置成小时,也只能解决部分时效性要求不高的场景,对于实效性要求很高的场景还是无法优雅的支撑。因此实时使用数据的问题必须得到有效解决。
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。
作者:龙逸尘,腾讯 CSIG 高级工程师 腾讯云原生实时数仓建设实践 实时数仓面临的挑战 实时数仓被广泛应用于腾讯各大业务,涉及的平台众多,从统计信息中可以看出,集群规模庞大,数据量极大。 复杂的使用场景和超大的数据量,导致我们在实时数仓的建设与使用过程中遇到许多挑战。 时效性 数仓使用者对时效性有非常强烈的诉求:希望查询响应更快,看板更新更及时,指标开发更快完成。因为时效性越高,数据价值也就越高。如何保障数仓的时效性是首要难题。 架构复杂度 如何在保障时效性的同时,降低架构复杂度以减少开发和维护成本,
数仓建设是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务,其中数仓建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
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。
传统意义上的数据集市主要处理T+1的数据。随着互联网的发展,当前越来越多的业务场景对于数据时效性提出了更高的要求,以便及时快速地进行数据分析和业务决策,比如依托实时数据情况开展实时推荐、实时风控、实时营销等。特别是各种新技术的出现、发展和日趋成熟,实时数据分析和处理也成为可能。实时的大规模数据处理成为企业数字化转型过程中需要破解的难题,也是企业当前面临的一个普遍需求。
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。
在直播、电商等业务场景中存在着大量实时数据,这些数据对业务发展至关重要。而在处理实时数据时,我们也遇到了诸多挑战,比如实时数据开发门槛高、运维成本高以及资源浪费等。
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。
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。
数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
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